《表5 2018年率定参数后模型预报强降水过程入库流量误差》

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《基于遗传算法的江西七一水库来水流量新安江预报模型参数优化》

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选取2018年7个强降水过程实例来检验七一水库新安江模型率定参数后的预报效果。表4、5给出了7个强降水过程率定参数前后的观测累积流量、模拟累积流量、流量误差和流量相对误差的数值对比。图4为率定前后强降水过程模型预报月流量相对误差对比结果，分析可见，率定参数后模型预报误差明显减小，其中5个过程预报误差明显减小，1个过程预报误差略有减小，另外一个过程预报误差比较接近。从强降水过程实例模型预报效果检验来看，率定参数后的模型预报能力明显优于率定参数前。从误差的分析结果来看，每一个过程的误差不尽相同，这可能是由于降水空间分布的不连续性，七一水库周边复杂的地形地貌以及面雨量算法的局限性引起，因此模型模拟的面雨量很难完全反映实际情况，从而导致了误差大小的差异。另外，季节性降水对误差也有影响，表4可见3月份的误差较大，可能是由于3月份对流性天气较多，降水的局地性导致的。