1) average monthly runoff
月均径流
1.
The paper introduces the Volterra adaptive filter based on the state space delay-coordinate embedding reconstruction of dynamic system , and predicts average monthly runoff series by second order Volterra adaptive filter, compares the performance with ANN by monthly runoff in 33 years of Shimian Station on Dadu River.
水文过程的月均径流序列存在着较明显的低维混沌特性,利用Volterra模型可以较好的预测低维混沌序列。
2) monthly runoff
月径流量
1.
Prediction of monthly runoff based on BP neural network;
BP神经网络预测河流月径流量
2.
Influences of sea surface temperature and meteorological factors on monthly runoff of Hongjiadu Hydropower Station;
海温和气象因子对洪家渡水电站月径流量的影响
3.
Relationship between sea-surface temperature (SST) and monthly runoff of upper Yellow River;
黄河上游月径流量与海温的关系研究
3) monthly discharge
月径流
1.
The hydrometeoro-logical and hydrological monthly discharge forecasting models are established.
在分析研究流域气候特征及枯季径流来水规律的基础上,用水文气象方法和水文方法分别建立了枯水期月径流预报模型。
2.
Based on the empirical orthogonal function analytical method,500?hPa,100?hPa and the North Pacific sea surface temperature are used as forecast factors and quantitative model of monthly discharge is established.
应用经验正交函数分析方法 ,以月平均 50 0hPa ,10 0hPa高度场及月平均海温场为预报因子 ,对广东省氵翁江流域的月径流进行预报 。
3.
Combined with the characteristics of long range hydrologic forecast,PPR method is applied to monthly discharge long range forecast.
结合长期水文预报的特点 ,将投影追踪回归 (ProjectionPursuitRegression ,缩写为PPR)分析方法应用于月径流长期预报研究 ,探讨水文气象数据分析 ,为长期水文预报提供新的有效途径 ,此外 ,解决一些线性回归方法难以解决的问
4) Year or month runoff
年月径流
5) monthly runoff
月径流
1.
Yellow River ,Songhua River and Xi River),the Characteristics for time series change and space change of monthly runoff are studied by random hydrology.
本文依据中国四大河(长江、黄河、松花江、西江)观测资料,用随机水文学的方法探索了四大河月径流时序变化特性和空间变化特性并在此基础上研究了表征月径流变化特性的模型。
2.
Hydrological alteration diagnosis system was applied to analyze the variation of the Sanshui Station s monthly runoff series from 1959 to 2000.
采用水文变异诊断系统对三水站1959~2000年月径流序列进行变异分析,根据诊断的变异点将径流划分为水文特征相似的三个时段,用不均匀系数、集中度、集中期及变化幅度等指标对径流年内分配特征变化进行描述。
6) monthly streamflow
月径流
1.
Linear multi regression of monthly streamflow model is used for analysis.
本文选取祁连山内陆流域， 采用多元线性回归月径流模型， 对回归系数进行了适当处理，分别得到标准化系数矩阵和径流因子矩阵， 通过矩阵元素的方向和大小来判断各参变量对径流的影响程度。
2.
In view of the differences of the monthly streamflow variation between during the flood season and non-flood season,ensemble prediction model by stages is developed.
针对年内汛期与非汛期径流变化规律的差异,建立了月径流分期组合预报模型。
补充资料：冰川融水径流
冰川冰和冰川表面雪融水汇入河道形成的径流。多数为季节性径流，少数大冰川末端为常年性径流，是寒冷地区的重要水资源。
形成 由0℃的冰转为0℃的液态水需要消耗的热量为335焦耳/厘米3。其热源主要来自太阳辐射,其次是冰面与近地面层大气湍流交换热和水汽凝结释放热。大陆性冰川的热量收支中，太阳辐射平衡值占80～90％以上，乱流交换热值占不到10％,凝结释放热值约占5％。海洋性冰川的热量收支中，太阳辐射平衡值仅约占60％，而乱流交换热值约占30％，凝结释放热值约占10％。
冰川融水径流多为季节性径流。在北半球每年春季融雪时，山区河流开始出现春汛（4～6月初）（冰面才开始消融，径流十分微小。6～8月为冰面的强烈消融期，形成大量径流。径流一部分沿冰面向河道下泄，一部分渗入冰内，通过冰下河道注入河流。冰内和冰下河道主要发育于冰温较高的海洋性冰川和大陆性的大山谷冰川的下段，如欧洲的阿尔卑斯山、北美的阿拉斯加以及中国西藏东南部、天山、喀喇昆仑山、喜马拉雅山等大冰川区。小规模的大陆性冰川则以冰面径流为主。冰面消融的情况通常用消融深度(A)表示，即以气温每增高1℃，冰川每日的消融深度计算。公式是：
A=cΣT
或A=φ(T+b)m
式中c为度、日因子；ΣT为累积正气温;φ为地理参数；T为夏季平均气温；b、m为系数。
不同地区的冰川,由于太阳辐射量等条件的不同,冰面的消融深度也不同。如在中国，西藏东南部的海洋性冰川的消融深度最大，约5000～6000毫米/年,大致向西、西北方向递减，祁连山东部冰川约1200毫米/年,祁连山西部冰川减为600～700毫米/年，天山东段冰川为700毫米/年,帕米尔、珠穆朗玛峰地区冰川为500～600毫米/年。
特征 冰川融水径流的特征明显。①日变化大。如天山乌鲁木齐河源Ⅰ号冰川水文断面的最低水位出现在8时左右，最高水位出现在17～18时,径流量的峰、谷之间的最大差比可达1:10以上，这是其他径流很少见到的现象。②季节变化大。由于冰川消融深度受气温变化的制约，冰川融水的流量峰谷与气温峰谷是相对应的，但流量峰谷滞后于气温峰谷。在冬季，小规模的大陆性冰川无论是冰面或冰内都无径流。而海洋性冰川因冰层内处于压力融点,冰内、冰下河道相当发育,冬季一般不断流。春、夏两季为冰川消融期，在北半球大陆性冰川一般为5～9月，海洋性冰川则为4～10月,因此冰川融水径流高度集中于6～8月，约占年径流总量的70～90％。③年际变化大。冰川融水径流与一般河流径流的年际变化呈相反趋势:在高温干旱年份冰川融水径流为丰水年,因为高温干旱,冰川消融强烈,冰川支出量大于积累量。在低温湿润年份，冰川融水径流量则变小，因为低温湿润，冰川消融减弱，冰川的积累量大于支出量。因此，冰川融水径流对河川的补给作用，一方面加剧了河川径流年内分配的不均匀性，另一方面又缩小了河川径流的年际变化。得到冰川融水径流补给的河流，具有干旱年不缺水、多雨年河流水量小的特点，缓和了河流丰枯水年水量的变化。如中国天山西段台兰河，由于有冰雪径流的补给，在降水量比常年少19.6％的1962年，河水径流量却比常年大23.2％；在降水量比常年大46.5％的1971年，河水径流量却比常年小9.9％。④大陆性冰川的冰川融水径流模数明显地小于海洋性冰川。冰川融水径流模数是指单位时间内单位面积的冰川融水径流强度，以升/秒·平方公里 (1/sec·km2)表示。大陆性冰川海拔高，气候干冷、降水稀少，冰川融水径流的单位面积流量小；海洋性冰川海拔与纬度较低，气候温和，降水充沛，其冰川融水径流的单位面积流量大。如属于大陆性冰川的帕米尔冰川融水径流模数为15～50升/秒·平方公里，西藏东南部的海洋性冰川为110～190升/秒·平方公里。 径流模数还具有垂直地带性分布特点，随着海拔高度的增高而递增（见图）。高寒冰川作用区是径流的高值区，因此中国西部山岳冰川是河流重要的源泉。如冰川融水径流对河川的补给比量在青藏高原腹地占30～40％，有的可达50％以上。
形成 由0℃的冰转为0℃的液态水需要消耗的热量为335焦耳/厘米3。其热源主要来自太阳辐射,其次是冰面与近地面层大气湍流交换热和水汽凝结释放热。大陆性冰川的热量收支中，太阳辐射平衡值占80～90％以上，乱流交换热值占不到10％,凝结释放热值约占5％。海洋性冰川的热量收支中，太阳辐射平衡值仅约占60％，而乱流交换热值约占30％，凝结释放热值约占10％。
冰川融水径流多为季节性径流。在北半球每年春季融雪时，山区河流开始出现春汛（4～6月初）（冰面才开始消融，径流十分微小。6～8月为冰面的强烈消融期，形成大量径流。径流一部分沿冰面向河道下泄，一部分渗入冰内，通过冰下河道注入河流。冰内和冰下河道主要发育于冰温较高的海洋性冰川和大陆性的大山谷冰川的下段，如欧洲的阿尔卑斯山、北美的阿拉斯加以及中国西藏东南部、天山、喀喇昆仑山、喜马拉雅山等大冰川区。小规模的大陆性冰川则以冰面径流为主。冰面消融的情况通常用消融深度(A)表示，即以气温每增高1℃，冰川每日的消融深度计算。公式是：
或
式中c为度、日因子；ΣT为累积正气温;φ为地理参数；T为夏季平均气温；b、m为系数。
不同地区的冰川,由于太阳辐射量等条件的不同,冰面的消融深度也不同。如在中国，西藏东南部的海洋性冰川的消融深度最大，约5000～6000毫米/年,大致向西、西北方向递减，祁连山东部冰川约1200毫米/年,祁连山西部冰川减为600～700毫米/年，天山东段冰川为700毫米/年,帕米尔、珠穆朗玛峰地区冰川为500～600毫米/年。
特征 冰川融水径流的特征明显。①日变化大。如天山乌鲁木齐河源Ⅰ号冰川水文断面的最低水位出现在8时左右，最高水位出现在17～18时,径流量的峰、谷之间的最大差比可达1:10以上，这是其他径流很少见到的现象。②季节变化大。由于冰川消融深度受气温变化的制约，冰川融水的流量峰谷与气温峰谷是相对应的，但流量峰谷滞后于气温峰谷。在冬季，小规模的大陆性冰川无论是冰面或冰内都无径流。而海洋性冰川因冰层内处于压力融点,冰内、冰下河道相当发育,冬季一般不断流。春、夏两季为冰川消融期，在北半球大陆性冰川一般为5～9月，海洋性冰川则为4～10月,因此冰川融水径流高度集中于6～8月，约占年径流总量的70～90％。③年际变化大。冰川融水径流与一般河流径流的年际变化呈相反趋势:在高温干旱年份冰川融水径流为丰水年,因为高温干旱,冰川消融强烈,冰川支出量大于积累量。在低温湿润年份，冰川融水径流量则变小，因为低温湿润，冰川消融减弱，冰川的积累量大于支出量。因此，冰川融水径流对河川的补给作用，一方面加剧了河川径流年内分配的不均匀性，另一方面又缩小了河川径流的年际变化。得到冰川融水径流补给的河流，具有干旱年不缺水、多雨年河流水量小的特点，缓和了河流丰枯水年水量的变化。如中国天山西段台兰河，由于有冰雪径流的补给，在降水量比常年少19.6％的1962年，河水径流量却比常年大23.2％；在降水量比常年大46.5％的1971年，河水径流量却比常年小9.9％。④大陆性冰川的冰川融水径流模数明显地小于海洋性冰川。冰川融水径流模数是指单位时间内单位面积的冰川融水径流强度，以升/秒·平方公里 (1/sec·km2)表示。大陆性冰川海拔高，气候干冷、降水稀少，冰川融水径流的单位面积流量小；海洋性冰川海拔与纬度较低，气候温和，降水充沛，其冰川融水径流的单位面积流量大。如属于大陆性冰川的帕米尔冰川融水径流模数为15～50升/秒·平方公里，西藏东南部的海洋性冰川为110～190升/秒·平方公里。 径流模数还具有垂直地带性分布特点，随着海拔高度的增高而递增（见图）。高寒冰川作用区是径流的高值区，因此中国西部山岳冰川是河流重要的源泉。如冰川融水径流对河川的补给比量在青藏高原腹地占30～40％，有的可达50％以上。
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