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

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。