【摘 要】
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在山区小流域,降水资料稀缺,且难以反应其降水的空间异质性,使得仅依靠降水资料进行洪水预报十分困难。为了提高山区小流域洪水预报精度,本文以官山河流域为例,选择可同时输
【机 构】
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武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室,长江水利委员会水文局
【基金项目】
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国家重点研发计划(No.2017YFC1502503),国家自然科学基金重大项目(No.41790431)资助
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在山区小流域,降水资料稀缺,且难以反应其降水的空间异质性,使得仅依靠降水资料进行洪水预报十分困难。为了提高山区小流域洪水预报精度,本文以官山河流域为例,选择可同时输入降水和径流资料进行水文模拟和预报的长短期记忆模型(LSTM),对洪水过程进行模拟。同时构建了新安江模型模拟,进行对比研究。研究结果表明,若使用1975~1987年逐日数据对模型进行率定和检验,传统水文模型检验期的纳什效率系数为0.55,而对应的LSTM检验期的纳什效率系数为0.73,长短期记忆模型(LSTM)能够较大地提高降水资料缺少地区的水
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