面向长江上游面雨量长期预报的聚类模型构建和改进

作者：顾丽; 陈瑜彬^*; 李春龙

来源：水电能源科学, 2023, 41(06): 5-8.

DOI：10.20040/j.cnki.1000-7709.2023.20230125

• 预报
• 聚类
• 模型
• 长江上游
• 面雨量

聚类预报模型是一种基于长系列数据分析，采用数理统计方法进行量级预报的长期预报模型，并应用于国内多个流域长期预报中。经过多年实践，模型在准确性和建模效率上还有提升空间。基于该模型原理，选取长江上游为预报示范区，6～8月逐月面雨量为预报对象，预报与均值相比偏多或偏少和量级作为该模型的检验方法，阐述聚类模型构建的流程和改进。最后利用改进前后的模型分别预测2020～2022年长江上游6～8月逐月面雨量，预测结果表明改进后的模型在距平符号一致率和距平误差百分率上有较大提升，且建模过程简单，操作性强，有一定参考价值。

• 单位
  长江水利委员会水文局