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包郵 水文水資源預(yù)報(bào)調(diào)度平臺(tái)開發(fā)關(guān)鍵技術(shù)
作者：程海云等著
開本：
26cm
頁數(shù)：
219頁
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水文水資源預(yù)報(bào)調(diào)度平臺(tái)開發(fā)關(guān)鍵技術(shù) 版權(quán)信息
- ISBN：9787549266807
- 條形碼：9787549266807 ; 978-7-5492-6680-7
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
水文水資源預(yù)報(bào)調(diào)度平臺(tái)開發(fā)關(guān)鍵技術(shù) 內(nèi)容簡介
《水文水資源預(yù)報(bào)調(diào)度平臺(tái)開發(fā)關(guān)鍵技術(shù)》系統(tǒng)總結(jié)了近年來研究團(tuán)隊(duì)在水文水資源預(yù)報(bào)調(diào)度通用平臺(tái)開發(fā)方面所取得的技術(shù)成果。創(chuàng)新多源異構(gòu)海量數(shù)據(jù)萃合技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了水位、流量、雨量、蒸發(fā)、河道地形、水文年鑒等不同來源數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)級、特征級和決策級的快速融合；研究了水文水資源預(yù)報(bào)實(shí)用模型及多尺度水文氣象耦合技術(shù)，通過建立不同尺度降雨信息對水文模型的驅(qū)動(dòng)機(jī)制，實(shí)現(xiàn)了短中長期水文氣象的無縫隙耦合，有效延長洪水預(yù)報(bào)預(yù)見期；提出了水庫（群）調(diào)度規(guī)則的客觀化方法和流域預(yù)報(bào)調(diào)度一體化流程技術(shù)，有效解決了水庫的實(shí)時(shí)調(diào)度決策問題，為多阻斷流域的預(yù)報(bào)調(diào)度深度耦合提供了解決方案；提出了流域水文水資源預(yù)報(bào)調(diào)度互饋共享平臺(tái)的關(guān)鍵技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了河系的河庫（湖）聯(lián)動(dòng)、有序連續(xù)演算的預(yù)報(bào)調(diào)度互饋功能。相關(guān)成果已在多個(gè)流域?qū)崿F(xiàn)業(yè)務(wù)應(yīng)用，平臺(tái)具有較強(qiáng)的適應(yīng)性、實(shí)用性和開放性，具有較好的推廣意義和示范作用。 《水文水資源預(yù)報(bào)調(diào)度平臺(tái)開發(fā)關(guān)鍵技術(shù)》共分為7章，第1章主要介紹了編寫的背景與意義、研究目標(biāo)及主要內(nèi)容；第2章基于水文氣象數(shù)據(jù)特點(diǎn)，介紹了數(shù)據(jù)處理技術(shù)、數(shù)據(jù)共享技術(shù)及數(shù)據(jù)融合技術(shù)；第3章概述了現(xiàn)有預(yù)報(bào)模型和水文氣象耦合技術(shù)，提出了基于深度學(xué)習(xí)的水文水資源智能化預(yù)報(bào)技術(shù)；第4章介紹了預(yù)報(bào)調(diào)度耦合必要性及調(diào)度規(guī)則庫和預(yù)報(bào)調(diào)度一體化流程技術(shù)；第5章重點(diǎn)介紹了預(yù)報(bào)調(diào)度互饋共享平臺(tái)構(gòu)建的關(guān)鍵技術(shù)；第6章詳細(xì)介紹了平臺(tái)的實(shí)現(xiàn)與應(yīng)用，并以預(yù)報(bào)調(diào)度子系統(tǒng)為例，系統(tǒng)介紹了平臺(tái)功能和性能；第7章為《水文水資源預(yù)報(bào)調(diào)度平臺(tái)開發(fā)關(guān)鍵技術(shù)》主要研究成果及展望。
水文水資源預(yù)報(bào)調(diào)度平臺(tái)開發(fā)關(guān)鍵技術(shù) 目錄
第1章 緒論
1．1 背景與意義
1．2 平臺(tái)發(fā)展歷程
1．3 研究現(xiàn)狀與技術(shù)難點(diǎn)
1．4 研究目標(biāo)與內(nèi)容
第2章 水文氣象數(shù)據(jù)融合處理
2．1 概述
2．2 數(shù)據(jù)特點(diǎn)
2．3 數(shù)據(jù)處理技術(shù)
2．3．1 數(shù)據(jù)處理方式
2．3．2 數(shù)據(jù)處理框架的分類
2．3．3 數(shù)據(jù)處理框架
2．4 數(shù)據(jù)共享技術(shù)
2．4．1 數(shù)據(jù)共享方案
2．4．2 數(shù)據(jù)共享關(guān)鍵技術(shù)
2．4．3 數(shù)據(jù)共享平臺(tái)
2．5 數(shù)據(jù)融合技術(shù)
2．5．1 數(shù)據(jù)融合概述
2．5．2 數(shù)據(jù)融合架構(gòu)
2．5．3 數(shù)據(jù)融合技術(shù)
2．6 水文水資源數(shù)據(jù)融合應(yīng)用
2．6．1 水文水資源數(shù)據(jù)匯集
2．6．2 水文水資源數(shù)據(jù)存儲(chǔ)
2．6．3 水文水資源數(shù)據(jù)融合分析
第3章 水文水資源預(yù)報(bào)實(shí)用技術(shù)
3．1 概述
3．2 降水預(yù)報(bào)技術(shù)
3．2．1 短期降水預(yù)報(bào)
3．2．2 中期降水預(yù)報(bào)
3．2．3 延伸期降水預(yù)報(bào)
3．2．4 短期氣候預(yù)測
3．3 水文預(yù)報(bào)模型
3．3．1 降雨徑流模型
3．3．2 河道演算模型
3．3．3 調(diào)洪計(jì)算模型
3．3．4 水資源預(yù)報(bào)模型
3．4 預(yù)報(bào)模型庫構(gòu)建技術(shù)
3．4．1 預(yù)報(bào)模型分類
3．4．2 預(yù)報(bào)模型組件化
3．4．3 預(yù)報(bào)模型庫建立
3．4．4 預(yù)報(bào)模型搭建
3．5 水文氣象耦合技術(shù)
3．5．1 耦合關(guān)鍵技術(shù)
3．5．2 耦合實(shí)用技術(shù)
3．6 智能化預(yù)報(bào)技術(shù)
3．6．1 人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)
3．6．2 預(yù)報(bào)分區(qū)智能圈畫
3．6．3 基于機(jī)器學(xué)習(xí)的模型建設(shè)
3．6．4 基于深度學(xué)習(xí)的水文特征提取及參數(shù)優(yōu)選
……
第4章 預(yù)報(bào)調(diào)度一體化技術(shù)
第5章 預(yù)報(bào)調(diào)度互饋共享平臺(tái)構(gòu)建技術(shù)
第6章 平臺(tái)實(shí)現(xiàn)與應(yīng)用
第7章 結(jié)論與展望
參考文獻(xiàn)
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