【摘 要】
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以金沙江上游流域为例，使用多源卫星数据，基于水量平衡方程估算产流量，采用CaMa-Flood水动力模型进行汇流计算，分别采用人工神经网络（artificial neural networks, ANN）、广义回归神经网络（generalized regression neural network, GRNN）和长短期记忆神经网络（long short term memory,LSTM）模型进行水文
【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
【基金项目】
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中国长江三峡集团有限公司科研项目（编号：0799254）； 国家自然科学基金项目（编号：51879192）；
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以金沙江上游流域为例，使用多源卫星数据，基于水量平衡方程估算产流量，采用CaMa-Flood水动力模型进行汇流计算，分别采用人工神经网络（artificial neural networks, ANN）、广义回归神经网络（generalized regression neural network, GRNN）和长短期记忆神经网络（long short term memory,LSTM）模型进行水文模拟。结果表明：（1）陆地水储量变化（terrestrial water storage anomaly,TWSA）主导了水量平衡径流估计值的总体不确定性；（2）CaMa-Flood模型具有较高的模拟精度，相关系数、纳什效率系数和水量相对误差分别为0.92、0.77和-0.63%；（3）LSTM模型在率定期和验证期间的径流模拟结果均好于ANN和GRNN模型。基于多源卫星数据估算径流过程，为稀缺资料地区的水资源开发利用和保护提供了一条新的途径。
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