基于多模型耦合机器学习算法的水温长期预报模型研究OA

水温是影响生态调度成效的关键驱动因子,构建具备长预见期能力的水温预测模型,能够为生态调度时机的科学优化与动态调整提供关键技术支撑,提升生态调度的精准性与可靠性。面向水库生态调度时机选择过程中对水温预报的需求,以A水库下游产卵场的水温预测为例,构建了基于多模型耦合机器学习算法的长序列水温预报模型。研究结果显示,在预测精度上,多模型耦合算法平均误差为0.14~0.37℃,且对复杂水温变化具有较强的捕捉能力。在预见期方面,多模型耦合算法在30 d内平均误差低于0.3℃,且在长预见期预测中表现出更高的可靠性。在生态调度关键期(5—6月),多模型耦合算法平均绝对误差为0.17~0.19℃,能够有效支持水库生态调度时机的优化选择。研究成果可为水库综合调度决策提供科学依据。