水文预报造句

水文预报的造句

• 水情信息是水利管理最重要的基础信息，是水文预报、水资源管理、防汛抗旱决策等的主要依据。

• 以东江流域中的星丰流域为研究对象，采用GLUE方法探讨了TOPMODEL模型在水文预报中的不确定性。

• 流域水文预报模型的参数率定和实时洪水校正是洪水预报中非常重要和困难的工作。

• 流域水文预报模型的参数率定是洪水预报中非常重要和困难的工作。

• 近年来，人工神经网络广泛应用于故障诊断、模式识别、水文预报等领域。

• 流域水文预报模型的建立。

• 周期迭加预报是中长期水文预报的一种实用模型。

• 最后，利用蒙特卡罗方法分析水文预报中各抗差估计方法的风险和效果。

• 在深圳水库流域水文预报应用表明，本方法具有较高的精度。

• 通过对漳河产流、汇流、河道汇流和水库调洪演算，建立了漳河流域气象水文预报模型。

• 水文信息采集和水文预报是防洪减灾非工程措施的重要组成内容。

• 水文预报模型接受水文、气象等多种输入，运用概化的模型参数，只是客观水文过程的仿真。

• 对苏帕河流域长期水文预报模型进行了全面深入的研究。

• 水文和水文气象数据的实时变分同化进入业务水文预报。

• 运用人工神经网络模型对松花江流域年径流量径流序列做出预报，表明了人工神经网络模型在水文预报中具有一定的优势。

• 雷达测雨的误差以及水文模型自身的结构和尺度问题等的复杂性，导致了水文预报的精度不理想。

• 在遥测系统的基础上建立的大别山区预报调度系统，充分利用计算机技术和水文预报技术。

• 利用多因子逐步回归周期分析法建立长江宜昌站年平均流量的中长期水文预报模型。

• 为提高蓄能电站发电收益，建立了基于长期水文预报的水库优化调度方案。

• 应用结果表明，卡尔曼技术用于神经网络权重估算，可改善水文预报精度。