径流预报一直是水文工作研究的难点和重点。为了科学预测和田河未来径流的情况，基于和田河基本概况，在构建SWAT-Glacier水文模型和参数设置、多目标率定及效果检验的基础上，对径流量气候因子的敏感性和水文过程对气象要素的响应进行了探讨。经预测，提出和田河未来径流量呈增长趋势，在2036—2065年径流量平均增幅可达12.52%～14.10%,为新疆河流水文径流预报提供了借鉴。
开展水资源演变趋势分析，有助于掌握水资源动态变化进而科学配置水资源。文章以和田河为例，系统分析了近60年河川径流变化，并基于SWAT模型，对和田河未来径流趋势进行了研究。结果表明：和田河径流年际变化较小，离差系数cv为0.22,主要是由于冰川固体水库对径流的调节作用；径流年内变化表现为春旱、夏洪、秋冬枯的特点，夏季径流量约占多年平均的73.43%;不同气候情景模式下未来径流均呈现出大幅增加趋势。研究成果为指导流域管理机构科学应对未来气候变化条件下的水资源优化配置提供了技术参考。
开展水资源演变趋势分析，有助于掌握水资源动态变化进而科学配置水资源。文章以和田河为例，系统分析了近60年河川径流变化，并基于SWAT模型，对和田河未来径流趋势进行了研究。结果表明：和田河径流年际变化较小，离差系数cv为0.22,主要是由于冰川固体水库对径流的调节作用；径流年内变化表现为春旱、夏洪、秋冬枯的特点，夏季径流量约占多年平均的73.43%;不同气候情景模式下未来径流均呈现出大幅增加趋势。研究成果为指导流域管理机构科学应对未来气候变化条件下的水资源优化配置提供了技术参考。
开展水资源演变趋势分析，有助于掌握水资源动态变化进而科学配置水资源。文章以和田河为例，系统分析了近60年河川径流变化，并基于SWAT模型，对和田河未来径流趋势进行了研究。结果表明：和田河径流年际变化较小，离差系数cv为0.22,主要是由于冰川固体水库对径流的调节作用；径流年内变化表现为春旱、夏洪、秋冬枯的特点，夏季径流量约占多年平均的73.43%;不同气候情景模式下未来径流均呈现出大幅增加趋势。研究成果为指导流域管理机构科学应对未来气候变化条件下的水资源优化配置提供了技术参考。
为研究和田河流域未来水资源变化趋势,基于流域出山径流长时间序列的实测径流资料,在分析和田河流域气温降水、冰川积雪等水文要素特点的基础上,结合区域气候监测数据,通过科学统计,查明气候变化背景下和田河出山口径流的响应变化特征,预估21世纪中叶,和田河水量将处于高位震荡的变化趋势,水资源持续增加。其中,2035年平均增幅可达7.55%～9.81%。研究结果为干旱地区气候与河流水资源变化研究提供了借鉴。
为研究和田河流域未来水资源变化趋势,基于流域出山径流长时间序列的实测径流资料,在分析和田河流域气温降水、冰川积雪等水文要素特点的基础上,结合区域气候监测数据,通过科学统计,查明气候变化背景下和田河出山口径流的响应变化特征,预估21世纪中叶,和田河水量将处于高位震荡的变化趋势,水资源持续增加。其中,2035年平均增幅可达7.55%～9.81%。研究结果为干旱地区气候与河流水资源变化研究提供了借鉴。
为研究和田河流域未来水资源变化趋势,基于流域出山径流长时间序列的实测径流资料,在分析和田河流域气温降水、冰川积雪等水文要素特点的基础上,结合区域气候监测数据,通过科学统计,查明气候变化背景下和田河出山口径流的响应变化特征,预估21世纪中叶,和田河水量将处于高位震荡的变化趋势,水资源持续增加。其中,2035年平均增幅可达7.55%～9.81%。研究结果为干旱地区气候与河流水资源变化研究提供了借鉴。
融雪径流是西北干旱地区水资源的重要组成部分，准确的径流预测是水资源管理工作的基础。利用2001～2023年新疆和田河流域MODIS积雪资料和实测流量资料，以积雪覆盖率、雪线高度与大尺度气象-气候指数等作为预报因子，通过主成分分析筛选出主要预报因子，然后采用多元回归分析、支持向量机和随机森林3种方法建立和田河流域两断面融雪径流的数据驱动模型，再基于Stacking融合算法对上述模型进行集成，建立集成预报模型进行融雪径流预测。结果表明：3种模型在中长期融雪径流预报上均具有较好的预报效果，且随机森林模型预报精度整体优于多元回归模型和支持向量回归模型；基于Stacking融合算法，将多元回归模型、支持向量机模型和随机森林模型融合后的集成模型性能优于单一模型，预测精度得以提升，RMSE从0.308 m3/s降低至0.240 m3/s,MAE从0.227 m3/s降低至0.188 m3/s,R2从0.864提升至0.874。研究成果可为西北地区水资源分配与调度、洪涝灾害防御等提供参考。
融雪径流是西北干旱地区水资源的重要组成部分，准确的径流预测是水资源管理工作的基础。利用2001～2023年新疆和田河流域MODIS积雪资料和实测流量资料，以积雪覆盖率、雪线高度与大尺度气象-气候指数等作为预报因子，通过主成分分析筛选出主要预报因子，然后采用多元回归分析、支持向量机和随机森林3种方法建立和田河流域两断面融雪径流的数据驱动模型，再基于Stacking融合算法对上述模型进行集成，建立集成预报模型进行融雪径流预测。结果表明：3种模型在中长期融雪径流预报上均具有较好的预报效果，且随机森林模型预报精度整体优于多元回归模型和支持向量回归模型；基于Stacking融合算法，将多元回归模型、支持向量机模型和随机森林模型融合后的集成模型性能优于单一模型，预测精度得以提升，RMSE从0.308 m3/s降低至0.240 m3/s,MAE从0.227 m3/s降低至0.188 m3/s,R2从0.864提升至0.874。研究成果可为西北地区水资源分配与调度、洪涝灾害防御等提供参考。
融雪径流是西北干旱地区水资源的重要组成部分，准确的径流预测是水资源管理工作的基础。利用2001～2023年新疆和田河流域MODIS积雪资料和实测流量资料，以积雪覆盖率、雪线高度与大尺度气象-气候指数等作为预报因子，通过主成分分析筛选出主要预报因子，然后采用多元回归分析、支持向量机和随机森林3种方法建立和田河流域两断面融雪径流的数据驱动模型，再基于Stacking融合算法对上述模型进行集成，建立集成预报模型进行融雪径流预测。结果表明：3种模型在中长期融雪径流预报上均具有较好的预报效果，且随机森林模型预报精度整体优于多元回归模型和支持向量回归模型；基于Stacking融合算法，将多元回归模型、支持向量机模型和随机森林模型融合后的集成模型性能优于单一模型，预测精度得以提升，RMSE从0.308 m3/s降低至0.240 m3/s,MAE从0.227 m3/s降低至0.188 m3/s,R2从0.864提升至0.874。研究成果可为西北地区水资源分配与调度、洪涝灾害防御等提供参考。