基于SVM模型的宝象河流域降雨—径流预测研究

作者：王瑞芳,姜玥玮,易琦

摘要：采用2007~2010年宝象河流域邻近的昆明、呈贡、太华山3个国家气象站逐日降水量及宝象河干海子水文站同期逐日径流量数据,构建支持向量机(SVM)模型,分析流域内降雨与径流的关系,进而对验证期2011~2013年的年径流量进行模拟对比,并结合纳什效率系数(NSE)和相对误差(RE)对全年、雨季、旱季3个时段的模型逐日拟合结果进行评估,评价模型的模拟精度。结果显示:(1)率定相关参数后建立的SVM模型能较好模拟宝象河径流的变化过程,SVM模型的NSE和RE分别达到了0.0309和24.50%。(2)在汛期,雨量较大的年份,SVM模型模拟精度相对更高,雨季时SVM模型的纳什效率系数达到0.2031,相对误差为9.38%;验证期内,年径流量相对最大的2012年NSE相对最大(0.055),RE相对最小(24.74%)。

发文机构：云南大学地球科学学院

关键词：支持向量机降雨—径流过程宝象河流域Support Vector Machine model(SVM)rainfall-runoff processBaoxiang River Basin

分类号： P333[天文地球—水文科学]