基于机器学习和水文模拟的不同山洪类型行为特征指标预测
文献类型：期刊论文
| 作者 | 翟晓燕3,5; 李淼1; 刘昌军3,5; 张永勇4; 刘星2 |
| 刊名 | 南水北调与水利科技(中英文)
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| 出版日期 | 2025-10-15 |
| 卷号 | N/A期号:0页码:1-14 |
| 关键词 | 机器学习 中国山洪水文模型 洪水行为特征指标 动态K均值聚类 山洪类型 |
| ISSN号 | 2096-8086 |
| 产权排序 | 4 |
| 英文摘要 | 为了准确预测山洪事件的变化特性，采用8个洪水行为特征指标刻画山洪事件的量级、时间、形态和变率等洪水特性，采用主成分分析和动态K均值聚类识别了典型山洪类型，采用机器学习（多元线性回归和随机森林）和分布式水文模型（中国山洪水文模型）评估了不同山洪类型行为特征指标的预测性能，并以我国南部3个山丘区小流域56场次洪水过程为例开展应用研究。结果表明：研究区分为两种山洪类型（46.4%和53.6%），类型1流量强度低、洪量集中、峰现早、涨洪快、落洪慢，类型2的洪水特性与之相反；水文模型的预测性能优于机器学习模型，水文模型对两种山洪类型的行为特征指标预测误差最小、相关性最高、稳健性最强，多元线性回归模型的预测误差最大、相关性最低、稳健性最弱；3种模型对类型1所有行为特征指标的总体预测误差均小于类型2，线性相关程度与类型2接近。研究成果可为山洪风险管理和早期预警提供技术参考。 |
| URL标识 | 查看原文 |
| 源URL | [http://ir.igsnrr.ac.cn/handle/311030/217170]  |
| 专题 | 陆地水循环及地表过程院重点实验室_中文论文 |
| 作者单位 | 1.水利部发展研究中心; 2.北京坤智科技有限公司 3.水利部防洪抗旱减灾工程技术研究中心(水旱灾害防御中心); 4.中国科学院地理科学与资源研究所陆地水循环及地表过程重点实验室; 5.中国水利水电科学研究院流域水循环与水安全全国重点实验室; |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 翟晓燕,李淼,刘昌军,等. 基于机器学习和水文模拟的不同山洪类型行为特征指标预测[J]. 南水北调与水利科技(中英文),2025,N/A(0):1-14. |
| APA | 翟晓燕,李淼,刘昌军,张永勇,&刘星.(2025).基于机器学习和水文模拟的不同山洪类型行为特征指标预测.南水北调与水利科技(中英文),N/A(0),1-14. |
| MLA | 翟晓燕,et al."基于机器学习和水文模拟的不同山洪类型行为特征指标预测".南水北调与水利科技(中英文) N/A.0(2025):1-14. |
入库方式： OAI收割
来源：地理科学与资源研究所
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