分解集成模型在径流预报领域的研究进展OA北大核心CSTPCD

气候变化致使流域水文状况发生较大改变,传统水文模型已不足以精准捕捉日径流序列的复杂动态过程。分解集成模型作为一种能有效处理非线性、非平稳径流预报的混合模型,尚缺乏系统的研究总结,在一定程度上限制了其在径流预报领域的发展与应用。因此,本文综述了分解集成模型的理论基础、应用发展及现实问题,分类总结了主流算法的应用流程,展望了其未来的研究方向。结果表明:①分解集成模型可以有效地处理非线性、非平稳的径流预报;②不同的分解集成模型在径流预报中的适用性有所差异,需根据具体情况选择合适的模型结构和参数设置;③分解集成模型面临模态混叠、边界效应和数据泄露等问题,可尝试通过建立更复杂的耦合模型和改进分解策略缓解。分解集成模型在径流预报中展现出了良好的性能和广阔的应用前景,但仍需通过进一步优化算法解决实际问题,以提升模型的准确性和可靠性,为应对复杂水文变化提供更加可靠的预报工具。