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水文预报与水资源优化管理技术

海洋，海洋是大气运动中水汽与能量的重要源头。海洋作为地球气候体系中最关
键的一部分，其对于气候变化所带来的影响是不容忽视的，海洋温度是影响气候

变化的重要因素。很多相关的资料表明，全球的海洋温度与大气环流都具有年代
际改变的特点。大气环流发生变化的前兆是海洋温度的变化。

根据太阳活动中的相关信息开展预报工作。太阳活动的变化是存在周期性
的。其周期性的变化会导致温度、气候或者水文等方面出现不正常的现象。当

前，我国的很多研究资料显示，太阳果冻与温度、气候和水文之间存在着异常的
关系。根据对每年平均降水量，以及平均相对黑子数量的分析，可知气象和水文

因素有大概 11 年的变化周期规律。
2. 水文统计法

（1）回归分析模型
常见的回归分析是做一元线性回归。假设自变量与因变量之间存在线性关

系，即存在 Y=a+b X 函数关系，然后通过最小一乘估计分别计算 a 与 b 的取值。
求出 a 和 b 之后带入线性关系，便可得到自变量与因变量之间的函数关系。然后

已知任何一个自变量的取值，便可测算出应变量的值。
（2）时间序列模型。主要有移动平均法、指数平滑法等。移动平均法是在算

术平均法的基础上发展起来的。该方法需要大量的历史数据，而且未考虑到观测
期最新因素的影响。为了克服这些缺陷，可以采用指数平滑法，但是指数平滑法

中平滑因子是测算人员主观估计的量，其科学性和合理性很难保证。

3. 新方法
（1）人工神经网络

人工神经网络（ANN）是基于连接学说构造的智能仿生模型，是由大量神经
元组成的非线性动力学系统。先求得输入向量与权向量的内积，之后通过神经元

便可经过一个非线性传递函数得到一个标量结果。其中每个神经元都发挥这样的
作用，即把一个维向量空间用一个超平而分割成两部分，给定一个输入向量，神

经元便可判断出这个向量在超平而所处位置。

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