为提高大渡河流域融雪径流预报精度并延长有效预见期，融合物理成因分析和数据挖掘技术应用的优势，建立基于多因素相似性的大渡河流域融雪径流预报模型，并提出滚动预报方案，实现了10 d径流逐日滚动预报。结果表明：3、7、10 d预见期的平均相对误差可分别控制在5.44%、7.54%、7.71%以内。同时，相较于不考虑正积温和积雪预报因子方案，2021-2023年7场典型融雪洪水预报的洪峰平均相对误差减小了2.98%，最大降低了6.46%。所提方法可为流域水资源管理与防洪减灾提供决策支撑。
为提高大渡河流域融雪径流预报精度并延长有效预见期，融合物理成因分析和数据挖掘技术应用的优势，建立基于多因素相似性的大渡河流域融雪径流预报模型，并提出滚动预报方案，实现了10 d径流逐日滚动预报。结果表明：3、7、10 d预见期的平均相对误差可分别控制在5.44%、7.54%、7.71%以内。同时，相较于不考虑正积温和积雪预报因子方案，2021-2023年7场典型融雪洪水预报的洪峰平均相对误差减小了2.98%，最大降低了6.46%。所提方法可为流域水资源管理与防洪减灾提供决策支撑。
为提高大渡河流域融雪径流预报精度并延长有效预见期，融合物理成因分析和数据挖掘技术应用的优势，建立基于多因素相似性的大渡河流域融雪径流预报模型，并提出滚动预报方案，实现了10 d径流逐日滚动预报。结果表明：3、7、10 d预见期的平均相对误差可分别控制在5.44%、7.54%、7.71%以内。同时，相较于不考虑正积温和积雪预报因子方案，2021-2023年7场典型融雪洪水预报的洪峰平均相对误差减小了2.98%，最大降低了6.46%。所提方法可为流域水资源管理与防洪减灾提供决策支撑。