基于多水文模型预报能力分析的洪水预报

作     者：刘登嵩 葛路 许月萍 张善亮 江衍铭 LIU Deng-song;GE Lu;XU Yue-ping;ZHANG Shan-liang;CHIANG Yen-ming

作者机构：浙江大学建筑工程学院水文与水资源工程研究所浙江杭州310058 中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司浙江杭州310058 

出 版 物：《浙江大学学报（工学版）》 (Journal of Zhejiang University：Engineering Science)

年 卷 期：2021年第55卷第5期

页      面：1010-1018页

核心收录：

学科分类：0810[工学-信息与通信工程] 082802[工学-农业水土工程] 08[工学] 0828[工学-农业工程] 0805[工学-材料科学与工程（可授工学、理学学位）] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：浙江省重点研发计划择优委托资助项目(2021C03017) 国家重点研发计划政府间/港澳台重点专项资助项目(2016YFE0122100) 浙江省自然基金重点资助项目(LZ20E090001) 

主　　题：黑箱模型 概念性模型 滞后演算法 集对分析 洪水预报 

摘      要：为了解决概念性和黑箱模型在小时尺度模拟效果对比中预见期选择的问题,提出利用滞后演算法求解概念性模型预报能力.在两模型共同预报能力条件下,引入集对分析理论对比新安江模型、土壤水核算与演算(SMAR)模型、倒传递(BP)和Elman神经网络模型模拟效果.概念性模型预报能力与流域面积成正相关且特定流域的预报能力相对固定,其中金华江和龙泉溪流域的预见期可以分别取第7、3 h;在相同预见期条件下,龙泉溪流域表现最好的是BP模型而最差的是Elman模型,金华江流域表现最好的是新安江模型而最差的是SMAR模型;引入集对分析方法可以从单指标转向更多指标进行综合评价,具有较好的适用性和高效性.