考慮徑流過程矢量化的機器學(xué)習(xí)洪水預(yù)報模型

摘要： 準(zhǔn)確的超前洪水預(yù)報有利于開展防洪減災(zāi)工作和優(yōu)化水資源調(diào)度。本文提出一種針對場次洪水的徑流過程矢量化方法(Runoff Process Vectorization, RPV),并耦合3種機器學(xué)習(xí)(Machine Learning, ML)模型構(gòu)建了RPV-ML洪水預(yù)報系列模型。以黃河中上游孤山川、佳蘆河和祖厲河3個典型流域為研究區(qū)，分別基于43、28、37場洪水的降雨徑流數(shù)據(jù)，按...