基于LSTM实时校正的WRF/WRF-Hydro耦合径流预报

为改进WRF/WRF-Hydro陆气耦合系统的径流预报效果,减小耦合系统在峰现时间、洪峰流量预报上的误差,本文在使用变分数据同化技术充分降低预报降雨误差水平的基础上,采用长短期记忆人工神经网络LSTM对WRF/WRF-Hydro耦合系统的径流预报过程开展了实时校正研究,并与自回归滑动平均模型ARMA实时校正结果进行对比.研究结果表明,通过数据同化技术可有效提升WRF模式降雨预报精度,降低WRF-Hydro模式的输入误差,但径流预报准确性仍有待提升.对比LSTM和ARMA两种实时校正模型对耦合径流预报结果的实时校正:在前3h预见期,两种模型在中国北方半湿润、半干旱地区山区小流域6场典型洪水预报中的表现基本接近,除场次4外,LSTM和ARMA两种模型在3 h预见期的衰减速率分别为2.04～23.08和9.18～36.47,随着预见期的延长,LSTM径流预报精度的衰减速度在整体上慢于ARMA模型,预报效果优于ARMA模型.