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基于误差校正融合模型的自适应带宽洪水区间预报
1
作者
康艳
艾慧茹
+4 位作者
彭仁娟
胡维贺
吴巍然
张梓尚
由宇军
《水资源保护》
2025年第5期106-114,131,共10页
针对小流域洪水产汇流过程复杂、洪水突发性强、物理机制模型预报精度不高等问题,采用以物理机制模型为主的误差校正型和以深度学习模型为主的机理引导型两种融合方式构建了HYMOD、GR4J与LSTM模型的融合模型,探讨了不同融合模型的模拟性...
针对小流域洪水产汇流过程复杂、洪水突发性强、物理机制模型预报精度不高等问题,采用以物理机制模型为主的误差校正型和以深度学习模型为主的机理引导型两种融合方式构建了HYMOD、GR4J与LSTM模型的融合模型,探讨了不同融合模型的模拟性能,采用自适应带宽核密度估计(ABKDE)开展了不同预见期洪水区间预报。以陕西黑河小流域洪水预报为例评估了各模型预报性能,结果表明:HYMOD、GR4J、LSTM等单一模型能够提供可靠的预报结果,且深度学习模型LSTM优于物理机制模型HYMOD和GR4J,而HYMOD模型比GR4J模型模拟性能更加稳定;融合模型既保留了物理模型的可解释性,又提高了洪水预报的精度,预报性能较单一模型有显著提高,纳什效率系数提升了3.66%~70.51%;误差校正融合模型的预报性能优于机理引导融合模型,其中误差校正融合模型HYMOD-LSTM预报效果最优;HYMOD-LSTM模型在90%置信水平下的预测区间覆盖率超过92%,表现出良好的性能,能够有效反映预报洪水过程的不确定性,且基于ABKDE的洪水区间预报结果合理可靠,体现了ABKDE良好的自适应调节能力。
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关键词
洪水预报
误差校正
融合
模型
机理引导融合模型
自适应带宽核密度估计
黑河流域
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职称材料
题名
基于误差校正融合模型的自适应带宽洪水区间预报
1
作者
康艳
艾慧茹
彭仁娟
胡维贺
吴巍然
张梓尚
由宇军
机构
西北农林科技大学旱区农业水土工程教育部重点实验室
出处
《水资源保护》
2025年第5期106-114,131,共10页
基金
国家自然科学基金面上项目(52579022,52379026)
内蒙古自治区水利科技专项(202501010505A)
+1 种基金
中国水利水电科学研究院内蒙古阴山北麓草原生态水文国家野外科学观测研究站开放基金项目(YSS202508)
陕西省水利科技项目(2019slkj-14)。
文摘
针对小流域洪水产汇流过程复杂、洪水突发性强、物理机制模型预报精度不高等问题,采用以物理机制模型为主的误差校正型和以深度学习模型为主的机理引导型两种融合方式构建了HYMOD、GR4J与LSTM模型的融合模型,探讨了不同融合模型的模拟性能,采用自适应带宽核密度估计(ABKDE)开展了不同预见期洪水区间预报。以陕西黑河小流域洪水预报为例评估了各模型预报性能,结果表明:HYMOD、GR4J、LSTM等单一模型能够提供可靠的预报结果,且深度学习模型LSTM优于物理机制模型HYMOD和GR4J,而HYMOD模型比GR4J模型模拟性能更加稳定;融合模型既保留了物理模型的可解释性,又提高了洪水预报的精度,预报性能较单一模型有显著提高,纳什效率系数提升了3.66%~70.51%;误差校正融合模型的预报性能优于机理引导融合模型,其中误差校正融合模型HYMOD-LSTM预报效果最优;HYMOD-LSTM模型在90%置信水平下的预测区间覆盖率超过92%,表现出良好的性能,能够有效反映预报洪水过程的不确定性,且基于ABKDE的洪水区间预报结果合理可靠,体现了ABKDE良好的自适应调节能力。
关键词
洪水预报
误差校正
融合
模型
机理引导融合模型
自适应带宽核密度估计
黑河流域
Keywords
flood forecasting
error-corrected hybrid model
mechanism-guided hybrid model
adaptive bandwidth kernel density estimation
the Heihe River Basin
分类号
P338 [水利工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于误差校正融合模型的自适应带宽洪水区间预报
康艳
艾慧茹
彭仁娟
胡维贺
吴巍然
张梓尚
由宇军
《水资源保护》
2025
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