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基于多源降水融合驱动的WRF-Hydro模型在中小河流洪水预报中的适用性

Applicability of WRF-Hydro model based by multi-source precipitation merging in flood forecasting for small and medium-sized watersheds

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从提高驱动数据(降水)的质量和时空分辨率出发,评估了基于混合地理加权回归截尾函数(MGWR-BI)多源降水融合算法的有效性,以及融合降水对WRF-Hydro模型计算结果的影响.将融合降水数据用于WRF-Hydro模型中进行子午河流域的洪水预报,并与站点实测降水数据进行比较,结果表明,融合降水的精度高于原始CMORPH卫星降尺度降水,融合降水数据驱动WRF-Hydro模型比CMORPH卫星降尺度降水数据能更好地预报与模拟洪水事件,WRF-Hydro模型具有中小河流洪水预报的潜在优势.

晁丽君、张珂、陈新宇、王国庆

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河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室,江苏南京 210098

长江保护与绿色发展研究院,江苏南京 210098

河海大学水文水资源学院,江苏南京 210098

南京水利科学研究院水文水资源与水利工程科学国家重点实验室,江苏南京 210029

南京水利科学研究院水利部应对气候变化中心,江苏南京 210029

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多源降水融合 卫星降水 MGWR-BI算法 WRF-Hydro模型 洪水预报 中小河流

国家自然科学基金中央高校基本科研业务费专项国家重点研发计划

52009028B2102021152018YFC150801

2022

10.3876/j.issn.1000-1980.2022.03.008

河海大学学报(自然科学版)
河海大学

河海大学学报(自然科学版)

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.803
ISSN：1000-1980
年,卷(期)：2022.50(3)
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