基本解釋

根據(jù)水文現(xiàn)象變化規(guī)律，對(duì)未來(lái)水文情勢(shì)作出的報(bào)告。主要內(nèi)容是預(yù)測(cè)水位、流量、水溫、冰凌、泥沙、水化學(xué)等水文要素的特征值及其隨時(shí)間變化的過(guò)程。

詞語(yǔ)來(lái)源

該詞語(yǔ)來(lái)源于人們的生產(chǎn)生活。

詞語(yǔ)造句

1、水文和水文氣象數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)變分同化進(jìn)入業(yè)務(wù)水文預(yù)報(bào)。
2、水文下墊面分析是水文分析計(jì)算、水文測(cè)驗(yàn)、水文預(yù)報(bào)、水資源評(píng)價(jià)等的基礎(chǔ)性工作。
3、利用多因子逐步回歸周期分析法建立長(zhǎng)江宜昌站年平均流量的中長(zhǎng)期水文預(yù)報(bào)模型。
4、為提高蓄能電站發(fā)電收益，建立了基于長(zhǎng)期水文預(yù)報(bào)的水庫(kù)優(yōu)化調(diào)度方案。
5、流域水文預(yù)報(bào)模型的參數(shù)率定和實(shí)時(shí)洪水校正是洪水預(yù)報(bào)中非常重要和困難的工作。
6、文中提出了一種基于標(biāo)準(zhǔn)年和混沌分析的中長(zhǎng)期水文預(yù)報(bào)方法。
7、最后，利用蒙特卡羅方法分析水文預(yù)報(bào)中各抗差估計(jì)方法的風(fēng)險(xiǎn)和效果。
8、水文預(yù)報(bào)對(duì)于水庫(kù)調(diào)度、洪水控制、發(fā)電、灌溉等工作至關(guān)重要。
9、以東江流域中的星豐流域?yàn)檠芯繉?duì)象，采用GLUE方法探討了TOPMODEL模型在水文預(yù)報(bào)中的不確定性。
10、周期迭加預(yù)報(bào)是中長(zhǎng)期水文預(yù)報(bào)的一種實(shí)用模型。
11、水情信息是水利管理最重要的基礎(chǔ)信息，是水文預(yù)報(bào)、水資源管理、防汛抗旱決策等的主要依據(jù)。
12、在遙測(cè)系統(tǒng)的基礎(chǔ)上建立的大別山區(qū)預(yù)報(bào)調(diào)度系統(tǒng)，充分利用計(jì)算機(jī)技術(shù)和水文預(yù)報(bào)技術(shù)。
13、在深圳水庫(kù)流域水文預(yù)報(bào)應(yīng)用表明，本方法具有較高的精度。
14、運(yùn)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)漫灣徑流序列做出中長(zhǎng)期預(yù)報(bào)，其結(jié)果與傳統(tǒng)數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法的預(yù)報(bào)結(jié)果進(jìn)行了比較，表明了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在水文預(yù)報(bào)中具有一定的優(yōu)勢(shì)。
15、時(shí)間序列分析法在水文規(guī)律分析、水文模擬以及水文預(yù)報(bào)等許多方面都起著重要作用。
16、雷達(dá)測(cè)雨的誤差以及水文模型自身的結(jié)構(gòu)和尺度問(wèn)題等的復(fù)雜性，導(dǎo)致了水文預(yù)報(bào)的精度不理想。
17、流域水文預(yù)報(bào)模型的建立。
18、應(yīng)用結(jié)果表明，卡爾曼技術(shù)用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)重估算，可改善水文預(yù)報(bào)精度。
19、對(duì)蘇帕河流域長(zhǎng)期水文預(yù)報(bào)模型進(jìn)行了全面深入的研究。
20、水文信息采集和水文預(yù)報(bào)是防洪減災(zāi)非工程措施的重要組成內(nèi)容。
21、通過(guò)對(duì)漳河產(chǎn)流、匯流、河道匯流和水庫(kù)調(diào)洪演算，建立了漳河流域氣象水文預(yù)報(bào)模型。
22、將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用到水文預(yù)報(bào)中，有著廣闊的應(yīng)用空間和實(shí)際意義。
23、水文預(yù)報(bào)模型接受水文、氣象等多種輸入，運(yùn)用概化的模型參數(shù)，只是客觀水文過(guò)程的仿真。
24、為今后水文預(yù)報(bào)及水資源管理提供了重要參考。
25、近年來(lái)，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)廣泛應(yīng)用于故障診斷、模式識(shí)別、水文預(yù)報(bào)等領(lǐng)域。
26、在長(zhǎng)期水文預(yù)報(bào)中主要應(yīng)用兩類(lèi)方法，它們是多元分析法和時(shí)間序列分析法，這兩種方法各有其局限性；
27、這對(duì)充分利用現(xiàn)有空間技術(shù)和空間數(shù)據(jù)進(jìn)行降雨-徑流模擬并改進(jìn)水文預(yù)報(bào)方法提供了研究途徑。
28、運(yùn)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)松花江流域年徑流量徑流序列做出預(yù)報(bào)，表明了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在水文預(yù)報(bào)中具有一定的優(yōu)勢(shì)。
29、流域水文預(yù)報(bào)模型的參數(shù)率定是洪水預(yù)報(bào)中非常重要和困難的工作。
30、無(wú)資料流域水文預(yù)報(bào)（PUB）為國(guó)際水文十年計(jì)劃的主題，其核心部分是無(wú)資料地區(qū)徑流計(jì)算。