复杂山地流域气象监测与预报数据集

本数据集融合贵州三千余地面气象站、71个水文流量站及12m分辨率DEM地形等多源数据，空间覆盖全省12个重点流域及细分小流域。面雨量预报为主客观融合（5km格点降水预报算术平均+预报员订正），面雨量实况基于站点实况数据算术平均。水库来水预报采用多模型集成学习策略，融合Bi-GRU、随机森林和LSTM三类算法，充分发挥Bi-GRU对时间序列双向特征的捕捉能力、随机森林对高维非线性关系的稳健拟合优势以及LSTM对长程时序依赖的记忆特性，并引入岩溶水文物理约束作为模型正则化项，确保输出物理一致性。产品可滚动输出未来小时/日尺度入库流量预报。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集融合贵州三千余地面气象站、71个水文流量站及12m分辨率DEM地形等多源数据，覆盖全省12个重点流域及细分小流域。基于多模型集成学习策略（Bi-GRU、随机森林和LSTM）结合岩溶水文物理约束，研发了山区中小型水库小时/日尺度智能来水预报产品，可滚动输出未来入库流量预报，服务于水库防洪调度、水资源精细管理及气象-水文预报业务贯通。