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云南中长期干旱预测

中长期,干旱,径流预报,机器学习

主题3 技术、台站、交叉 > 专题3.10 气象水文干旱机理诊断与监测预测

云南地处低纬高原，降水时空分布高度不均，干旱灾害频发。为提升中长期干旱预报能力，本研究以全省各站点径流为对象，围绕月尺度径流预测展开，构建了集成时间序列分析与人工智能算法的多模型预报体系。构建自回归模型SARIMA、LSTM、MLP、随机森林（RF）和支持向量回归（SVR）五种模型。其中SARIMA仅依赖径流自身，其余模型融合水文数据与海洋、大气环流因子，模型以前12个月相关因子推求后12个月的月尺度径流。以石鼓站为例，使用2021年以前数据训练模型，2021—2023年为例评估表明：正常年份（2021）AR、RF、MLP的R²均达0.95；但干旱年份（2022）所有模型精度下滑，其中自回归模型最佳保持R²=0.67。未来可引入更先进的深度学习方法并融合更多干旱敏感物理因子，以进一步提升预报精度，为区域抗旱决策提供科学支撑。