基于GRAPES_MESO模式的洪水集合预报关键技术研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    51509043
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    20.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    E0901.工程水文与水资源利用
  • 结题年份:
    2018
  • 批准年份:
    2015
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2016-01-01 至2018-12-31

项目摘要

Flood disaster is the most frequent and heavily damaging natural disaster, and flood forecast is one of the most effective non-engineering measures for flood control. The coupled atmospheric-hydrological modeling for flood forecast can increase lead time, which provide the response time for flood control and disaster mitigation. However, meteorological precipitation forecast uncertainty, hydrological model applicability, scale match between meteorological model and hydrological model and flood forecast uncertainty, become a bottleneck to improve the precision and lead time of flood forecasting. Based on the GRAPES_MESO numerical weather prediction model, two key technology of flood forecast will be studied. (1) With analyzing GRAPES_MESO model's uncertainty, GRAPES_MESO ensemble prediction model with high resolution will be studied. (2) Flood forecasting with coupling GRAPES_MESO ensemble prediction model and distributed hydrological model will be evaluated and its uncertainty will be analyzed in the flood prone areas. This project aims to improve the precision and lead time of flood forecasting, and provide scientific basis for flood control decision-making.
洪水灾害是最常见和危害最大的一种自然灾害,洪水预报是防洪最有效的非工程措施之一。气象水文耦合方法能够延长洪水预报的预见期,为防洪减灾提供一定的响应时间。然而,气象降水预报的不确定性、水文模型的适用性、气象水文尺度匹配以及洪水预报的不确定性,成为制约提高洪水预报精度和延长预见期的主要瓶颈。本项目以GRAPES_MESO数值天气预报模式为基础,对影响洪水预报的关键方面进行研究:(1)研究GRAPES_MESO模式不确定性,研究高分辨率GRAPES_MESO预报模式;(2)以GRAPES_MESO集合预报模式与分布式水文模型耦合,研究洪水集合预报模式,并在灾害性洪水易发区的洪水预报中评估其预报性和不确定性。本项目旨在提高洪水预报精度与延长预报预见期,为防汛决策提供科学依据。

结项摘要

洪水一直是威胁国民经济、社会发展、给人民群众带来生命财产损失最常见和危害最大的一种自然灾害,洪水预报是防洪最有效的非工程措施之一。气象水文耦合方法能够延长洪水预报的预见期,为防洪减灾提供一定的响应时间。然而,气象降水预报的不确定性、水文模型的适用性、气象水文尺度匹配以及洪水预报的不确定性,成为制约提高洪水预报精度和延长预见期的主要瓶颈。本项目以GRAPES_MESO数值天气预报模式为基础,对影响洪水预报三个关键方面进行研究:(1)研究GRAPES_MESO模式不确定性,建立高分辨率GRAPES_MESO集合预报模式;(2)建立用于洪水预报的分布式概念性水文模型;(3)以GRAPES_MESO集合预报模式与分布式水文模型耦合,建立洪水集合预报模式,并在灾害性洪水易发区的洪水预报中评估其预报性和不确定性。本项目旨在提高洪水预报精度与延长预报预见期,为防汛决策提供科学依据。

项目成果

期刊论文数量(20)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(5)
专利数量(0)
基于CloudSat卫星观测的贵州冻雨形成机制分析
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    气象
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    杨寅;赵春霞;宫宇;包红军
  • 通讯作者:
    包红军
两种OI陆面同化方法在GRAPES_Meso模式中的初步应用试验
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    气象
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王莉莉;龚建东
  • 通讯作者:
    龚建东
基于VIC水文模型的滦河流域径流变化特征及其影响因素
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    干旱气象
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    陈宏;尉英华;王颖;张余庆;左涛;邢雯慧
  • 通讯作者:
    邢雯慧
On simulation improvement of the Noah_LSM by coupling with a hydrological model using a double-excess runoff production scheme in the GRAPES_Meso model
GRAPES_Meso 模型中使用双超产流方案与水文模型耦合对 Noah_LSM 的模拟改进
  • DOI:
    10.1002/met.1651
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    Meteorological Applications
  • 影响因子:
    2.7
  • 作者:
    Wang Lili;Chen Dehui;Bao Hongjun;Zhang Ke
  • 通讯作者:
    Zhang Ke
基于Holtan产流的分布式水文模型
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    河海大学学报(自然科学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    包红军;王莉莉;李致家;姚成
  • 通讯作者:
    姚成

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其他文献

国家级水文气象预报业务技术进展与挑战
  • DOI:
    10.7519/j.issn.1000-0526.2021.06.003
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    气象
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    包红军;张恒德;许凤雯;狄靖月;王蒙;曹爽;杨寅;李宇梅;刘海知
  • 通讯作者:
    刘海知
暴雨致洪预报系统及其评估
  • DOI:
    10.11898/1001-7313.20170401
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    应用气象学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    甘衍军;徐晶;赵平;洪阳;谌芸;郝莹;包红军;曾子悦;徐辉;狄靖月
  • 通讯作者:
    狄靖月
地质灾害气象风险预警实时检验客观工具关键技术及应用
  • DOI:
    10.19517/j.1671-6345.20200130
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    气象科技
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    杨寅;包红军;徐成鹏
  • 通讯作者:
    徐成鹏
2018年地质灾害重点区域气象预警效果检验
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    中国地质灾害防治学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    杨寅;林建;包红军
  • 通讯作者:
    包红军
水动力学模型实时校正方法对比
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    河海大学学报( 自然科学版) Journal of Hohai University(Natural Sciences)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    姚摇成;李致家;阚光远;包红军
  • 通讯作者:
    包红军

其他文献

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包红军的其他基金

耦合分布式水文模型的降水诱发型滑坡集合预报关键技术研究
  • 批准号:
    41775111
  • 批准年份:
    2017
  • 资助金额:
    68.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目

相似国自然基金

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相似海外基金

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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