基于CFS的汉江上游梯级水库系统月入库径流预测
作者： 河海大学水文水资源学院; 江苏南京210098; 长江水利委员会水文局; 湖北武汉430010; 浙江省钱塘江管理局勘测设计院; 浙江杭州310016
摘要：将天气预报产品引入水文模型是提高长期径流预测精度的有效途径,但引入方法仍存在难度。为此,以汉江上游梯级水库系统为例,引入智能算法及相似典型放缩,构建基于分预见期校正的CFS与SWAT耦合径流预测模型,首先甄选智能算法校正CFS降雨,然后基于相似典型放缩对其进行时空展布,最终将其输入分区率定的梯级水库SWAT模型,从而实现月径流预测。结果表明,随机森林和人工神经网络更适合于CFS预测校正且不受预见期影响,基于相似典型时空分布的耦合模型预测效果较好,能为梯级水库系统提供更为可靠的径流预测。
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