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解决降雨分解问题的确定性优化方法。 (英语) Zbl 1392.62331号

小结:水文学的主要问题之一是历史降雨量数据的时间尺度,可从许多气象数据库获得。大多数降雨数据的时间尺度比水文和环境科学中的许多应用所需的时间尺度粗,作为在更精细的时间尺度上对空间连续降雨量的估计,用于排水系统设计和极端降雨量分析。一种将月降雨量分解为每日或更精细时间尺度的方法在许多应用中非常重要。许多作者使用一些随机方法解决了这个问题,包括一些随机降雨模型。由于降雨量数据量大,降低分辨率的方法必须是低成本和低存储的。本工作的目的是将此问题描述为一个约束优化问题,并使用低成本和低存储的确定性优化方法进行解决。我们修改了Guenni和Bárdossy提出的用于解决分解降雨问题的目标函数,并使用了低成本的谱投影梯度(SPG)方法。
与随机方法相比,确定性方法将考虑重要信息,例如目标函数的梯度。将该方法应用于委内瑞拉中部平原降雨网络的数据集,其中降雨具有高度季节性,并且每天时间尺度或更高时间分辨率的数据可用性非常有限。数值结果表明,用于解集雨问题的SPG方法避免了模拟过程中可能出现的日降水异常值,并准确地再现了概率分布。此外,所提出的模型和方法优于第二作者和A.巴多西[Stoch.Environ.Res.Risk Assess.16,No.3,188–206(2002;Zbl 1015.86003号)]从这个意义上说,它减少了观测数据统计特性的绝对误差值。

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62页第12页 统计在环境和相关主题中的应用

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