基于CFS的漢江上游梯級水庫系統月入庫徑流預測
作者：劉甜; 梁忠民; 邱輝; 金路熠; 王軍; 黃一昕 河海大學水文水資源學院; 江蘇南京210098; 長江水利委員會水文局; 湖北武漢430010; 浙江省錢塘江管理局勘測設計院; 浙江杭州310016
摘要：將天氣預報產品引入水文模型是提高長期徑流預測精度的有效途徑,但引入方法仍存在難度。為此,以漢江上游梯級水庫系統為例,引入智能算法及相似典型放縮,構建基于分預見期校正的CFS與SWAT耦合徑流預測模型,首先甄選智能算法校正CFS降雨,然后基于相似典型放縮對其進行時空展布,最終將其輸入分區率定的梯級水庫SWAT模型,從而實現月徑流預測。結果表明,隨機森林和人工神經網絡更適合于CFS預測校正且不受預見期影響,基于相似典型時空分布的耦合模型預測效果較好,能為梯級水庫系統提供更為可靠的徑流預測。
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水電能源科學雜志
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