河道外需水量影响因素及预测方法综述
何艳虎
徐小迪
广东工业大学 生态环境与资源学院,广州 510006
摘要：综述河道外需水量影响因素及预测方法,为水资源规划与管理提供支撑.采用Cite Space分析河道外需水量的影响因素和预测方法.人口、水价、降水量和气温是河道外需水量预测研究中普遍考虑的影响因素;机器学习在河道外需水量预测中的应用是当前的研究热点;机器学习和回归分析常考虑多个影响因素,定额指标法常用于实际工程管理,时间序列法多与各类方法组合修正以弥补自身的局限性,组合预测模型能够获得较高的预测精度.随着遥感大数据、人工智能和机器学习算法的发展,精细空间尺度的河道外需水预测成为可能,未来需进一步加强需水量预测结果合理性的论证和历史数据质量的控制.
关键词：需水量预测Cite Space影响因素机器学习
分类号：TV213.9(水资源调查与水利规划)
资助基金：国家自然科学基金(51979043)中国工程院咨询项目(2022-PP-04)
论文发表日期：2025-01-27
在线出版日期：2026-09-12（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：7( 1-7 )
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