Presentation Details
云南中长期干旱预测
ID：736
View Protection：ATTENDEE
Updated Time：2026-04-04 09:35:01 Hits：178
Oral Presentation
Start Time：2026-04-26 17:50（Asia/Shanghai）
Duration：5min
Session：S3-10 专题3.10 气象水文干旱机理诊断与监测预测 »
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Abstract
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。
Keywords
中长期,干旱,径流预报,机器学习
Speaker
符子斐
研究生 河海大学Submission Author
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Important Date
-
Conference Date
Apr 25
2026
toApr 29
2026
-
Apr 07 2026
Draft paper submission deadline
-
Jun 17 2026
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河海大学海洋学院
南京大学南京赫尔辛基大气与地球系统科学学院
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