| 基于CFS的汉江上游梯级水库系统月入库径流预测 |
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| 引用本文： | 刘 甜,梁忠民,邱 辉,金路熠,王 军,黄一昕.基于CFS的汉江上游梯级水库系统月入库径流预测[J].水电能源科学,2019,37(8):14-17. |
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| 作者姓名： | 刘 甜 梁忠民 邱 辉 金路熠 王 军 黄一昕 |
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| 作者单位： | 河海大学水文水资源学院;长江水利委员会水文局;浙江省钱塘江管理局勘测设计院 |
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| 基金项目： | 国家重点研发计划重点专项(2016YFC0402706); 国家自然科学基金重点项目(41730750); 江苏省研究生科研与实践创新计划项目(KYCX17_0415); 中央高校基本科研业务费专项(学生项目) (2017B611X14) |
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| 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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| 关 键 词： | CFS 梯级水库 月入库径流 预测 汉江上游 |
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