基于时空水文数据相似性度量的洪水预报模型

摘要

在水文数据只包括雨量站数据和河道监测断面水位实测数据的情况下,提高中小型流域洪水预报精度一直是一个重大挑战。根据数据特征实现洪水的自动化编码,利用决策树模型对历史洪水分类,得到候选洪水组和淘汰洪水组,提高计算效率。在此基础上,建立基于时空水文数据相似性度量的洪水预报模型,以江西省大汾水流域水文数据为例开展水文数据分析,并随机选取四场洪水进行验证,结果表明洪峰水位合格率为100%,峰现时间合格率为75%,精度较高,在水文数据研究中具有重要理论价值和现实意义。