简介:降雨数值模拟是延长水文预报预见期的重要方法,但由于降雨数值模拟中驱动数据所提供的初始场和边界场条件和大气的实际状态并不是完全吻合,导致模拟结果存在误差。减小降雨数值模拟的误差是提高水文预报精度的关键问题,特别是在大气数值模式和分布式水文模型耦合模拟过程中,高精度的降雨信息是准确模拟的关键。本文基于WRF模式和三维变分数据同化方法,选取雷达反射率和GTS(GlobalTelecommunicationSystem)数据作为同化资料,开展基于数据同化的降雨数值空间分布模拟研究,从降雨的空间展布和指标评价两方面对同化前后的模拟结果进行对比。结果表明:同化后的模拟数据在CSI指标和RMSE指标上都优于同化前的模拟数据,说明同化后模拟数据的误差小于同化前的误差;将同化前后的数据展布在网格图中,发现同化后的数据可以更加准确地刻画降雨的空间分布规律,说明通过数据同化方法提高了模拟降雨和实际降雨空间分布的一致性,改善了WRF模式模拟降雨空间分布的能力。
简介:测量机器人(即自动电子全站仪)固然可以对大坝进行自动化(或半自动化)外部形变监测,但测量机器人设站处(监测基点)的稳定性对监测精度的影响非常大,并且当测量视线被遮挡后测量机器人将无法监测相应的形变点,为了解决上述问题,笔者及科研组将GPS技术与测量机器人技术有机结合,开发出了大坝形变集成监测系统,该系统彻底解决了监测基站不稳定对监测结果的影响问题,使监测的程序得以简化、监测的固定性投资成本得以降低.文章介绍了大坝形变集成监测系统的结构、工作原理,给出了监测实例.以实际监测数据为依据,提出了大坝预警的基本准则.