【摘 要】
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中长期径流预报对水库优化调度及水资源优化开发利用都有着重要的意义。针对雅砻江流域地面气象站点不足、分布不均从而导致难以获得精确的流域面降雨资料,以及传统中长期径流预报模型的泛化能力有限的问题,将卫星降雨数据结合集成学习进行中长期径流预报研究,对提高中长期径流预报精度具有一定的理论意义和实际应用价值。本文首先以1998-2015年14个地面站点实测数据为参考,综合评价了热带降雨观测卫星（Tropic
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中长期径流预报对水库优化调度及水资源优化开发利用都有着重要的意义。针对雅砻江流域地面气象站点不足、分布不均从而导致难以获得精确的流域面降雨资料,以及传统中长期径流预报模型的泛化能力有限的问题,将卫星降雨数据结合集成学习进行中长期径流预报研究,对提高中长期径流预报精度具有一定的理论意义和实际应用价值。本文首先以1998-2015年14个地面站点实测数据为参考,综合评价了热带降雨观测卫星（Tropical Rainfall Measuring Mission,TRMM）3B43 产品的降雨数据在雅砻江流域的精度,并采用反距离权重插值法对站点实测降雨数据在流域内进行空间插值,将插值结果与卫星降雨数据空间分布特征进行了对比分析;在此基础上,将径流数据与锦屏一级坝址以上集水区的平均卫星降雨和九龙站实测降雨进行相关性分析;其次,将历史径流、月平均气温、月平均水汽压、月平均湿度以及锦屏一级坝址以上集水区的平均卫星降雨数据作为预报因子,分别采用基于Boosting算法的梯度提升回归树GBRT（Gradient Boosting Decision Tree）和极端梯度提升树XGBoost（Extreme Gradient Boosting）、基于 Bagging 算法的随机森林 RF（Random Forest）和极端随机树ET（Extreme Random Tree）四种算法作为预报模型对锦屏一级水库月平均入库流量序列进行预报,并对预测结果进行对比分析;最后,进一步选用其中预测效果较好的ET、XGBoost作为初级学习器,以Lasso回归作为次学习器,采用5折交叉验证进行Stacking集成学习进行建模并进一步对径流进行的预测,从而得到更为精确的预报结果,为锦屏一级水库中长期径流预报提供了新的可行思路。
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