基于静态和动态权重的流域水文模型集合预报方法对比

为进一步探索提高模型精度的方法,比较不同集合预报方法的优劣,选择了4种水文模型(新安江模型、Simhyd模型、GR4J模型和人工神经网络模型)分别在浙江省西部山区的4个典型流域做模拟对比,分析这4个模型在流域上的适用性,并将模型的模拟结果作为集合成员,使用黑箱集合预报法和诱导有序二项式系数集合预报法对成员进行集合预报,研究模型的应用效果,并进行4种模型和2种集成方法的优势对比。研究结果表明,新安江模型和GR4J模型在研究区域的适用性方面较好。黑箱集合预报法和诱导有序二项式系数集合预报法分别代表固定权重和变动权重的两种集合预报方法,模拟结果显示,后者对集合成员的改进程度更高,说明其在动态权重方法下更能充分发挥各模型的优势之处,达到择优互补的模拟效果,从而提高预报精度。