为加快构建数字孪生水网工程样板，采用原型观测、机理分析和数值模拟相结合的技术手段，以水温数据驱动、热力-水动力、冰水耦合的水温冰情过程精细模拟等模型为核心引擎，综合分析南水北调中线工程近10年的水温冰情时空分布特征，构建数字孪生南水北调中线工程冰期输水应用系统平台，支撑中线干渠冰水情的实时监测告警、水温冰情智能预报、凌汛风险预警、多场景冰凌生消预演和冬季防凌调度输水预案的智慧水利体系建设。系统成功应用于南水北调中线工程2023—2024年冬季安全输水及冰凌洪水风险评估等冰期运行维护管理，为南水北调中线工程防凌减灾和智能化发展提供有力技术支撑。

为加快构建数字孪生水网工程样板，采用原型观测、机理分析和数值模拟相结合的技术手段，以水温数据驱动、热力-水动力、冰水耦合的水温冰情过程精细模拟等模型为核心引擎，综合分析南水北调中线工程近10年的水温冰情时空分布特征，构建数字孪生南水北调中线工程冰期输水应用系统平台，支撑中线干渠冰水情的实时监测告警、水温冰情智能预报、凌汛风险预警、多场景冰凌生消预演和冬季防凌调度输水预案的智慧水利体系建设。系统成功应用于南水北调中线工程2023—2024年冬季安全输水及冰凌洪水风险评估等冰期运行维护管理，为南水北调中线工程防凌减灾和智能化发展提供有力技术支撑。

为加快构建数字孪生水网工程样板，采用原型观测、机理分析和数值模拟相结合的技术手段，以水温数据驱动、热力-水动力、冰水耦合的水温冰情过程精细模拟等模型为核心引擎，综合分析南水北调中线工程近10年的水温冰情时空分布特征，构建数字孪生南水北调中线工程冰期输水应用系统平台，支撑中线干渠冰水情的实时监测告警、水温冰情智能预报、凌汛风险预警、多场景冰凌生消预演和冬季防凌调度输水预案的智慧水利体系建设。系统成功应用于南水北调中线工程2023—2024年冬季安全输水及冰凌洪水风险评估等冰期运行维护管理，为南水北调中线工程防凌减灾和智能化发展提供有力技术支撑。

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。