Page 70 - 《水资源与水工程学报》2023年第4期

!３４ " ! ４ # & ' ( ) & * + , - Ｖｏｌ．３４Ｎｏ．４
２０２３ $ ８% ＪｏｕｒｎａｌｏｆＷａｔｅｒＲｅｓｏｕｒｃｅｓ＆ＷａｔｅｒＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ Ａｕｇ．，２０２３

ＤＯＩ：１０．１１７０５／ｊ．ｉｓｓｎ．１６７２－６４３Ｘ．２０２３．０４．０８

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JL JÑ ３５０１０８；３． JLœ@pFò¾Û„， JL JÑ ３５０００１）

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（ＲＭＳＥ）·kO(o ７．４３％、２６．８１％、４．２５％； ù×>V=poê>‰d·Z^a}OZ€ãj¡lWâ
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MNOPQ：Ｐ３３８；ＴＶ１２１ ．４ 7RSTU：Ａ 7VWQ：１６７２６４３Ｘ（２０２３）０４００６６１０
ＳｔｒｅｍｆｌｏｗｄａｔａａｓｓｉｍｉｌａｔｉｏｎｏｆｔｈｅＭｉｎｊｉａｎｇＲｉｖｅｒＢａｓｉｎｂａｓｅｄ

ｏｎＥｎＫＳａｐｐｒｏａｃｈａｎｄＳＷＡＴｍｏｄｅｌ

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ＸＩＡＮＧＹｏｎｇ ，ＣＨＥＮＹｕｎｚｈｉ ，ＴＡＮＧＬｉｆａｎｇ，ＷＡＮＧＸｉａｏｑｉｎ １，２
（１．ＡｃａｄｅｍｙｏｆＤｉｇｉｔａｌＣｈｉｎａ（Ｆｕｊｉａｎ），ＦｕｚｈｏｕＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｆｕｚｈｏｕ３５０１０８，Ｃｈｉｎａ；２．ＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＳｐａｔｉａｌＤａｔａ
ＭｉｎｉｎｇａｎｄＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｈａｒｉｎｇ，ＭｉｎｉｓｔｒｙｏｆＥｄｕｃａｔｉｏｎ，ＦｕｚｈｏｕＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｆｕｚｈｏｕ３５０１０８，Ｃｈｉｎａ；
３．ＦｕｊｉａｎＳｏｉｌａｎｄＷａｔｅｒＣｏｎｓｅｒｖａｔｉｏｎＥｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌＳｔａｔｉｏｎ，Ｆｕｚｈｏｕ３５０００１，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａｔｉｍｅｌａｇｅｘｉｓｔｓｉｎｔｈｅｒｅｓｐｏｎｓｅｏｆｏｂｓｅｒｖｅｄｖａｒｉａｂｌｅｓｔｏｓｔａｔｅｖａｒｉａｂｌｅｓｉｎｓｕｒｆａｃｅｈｙｄｒｏｌｏｇｉｃａｌ
ｐｒｏｃｅｓｓ．Ｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅａｃｃｕｒａｃｙｏｆｓｔｒｅａｍｆｌｏｗｄａｔａａｓｓｉｍｉｌａｔｉｏｎ ，ａｓｔｒｅａｍｆｌｏｗｄａｔａａｓｓｉｍｉｌａｔｉｏｎｓｃｈｅｍｅ
ｗａｓｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｅｎｓｅｍｂｌｅＫａｌｍａｎｓｍｏｏｔｈｅｒ （ＥｎＫＳ）ａｎｄＳＷＡＴｍｏｄｅｌｆｏｒｔｈｅＭｉｎｊｉａｎｇＲｉｖ
ｅｒＢａｓｉｎ ，ｗｈｉｃｈｗａｓｔｈｅｎｃｏｍｐａｒｅｄｗｉｔｈｔｈｅｅｎｓｅｍｂｌｅＫａｌｍａｎｆｉｌｔｅｒ（ＥｎＫＦ）ｍｅｔｈｏｄ，ｓｏａｓｔｏｅｖａｌｕａｔｅ
ｔｈｅａｃｃｕｒａｃｙｏｆｄｉｆｆｅｒｅｎｔａｓｓｉｍｉｌａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｓａｎｄｔｏａｎａｌｙｚｅｔｈｅｅｆｆｅｃｔｏｆｄａｔａａｓｓｉｍｉｌａｔｉｏｎｏｎｄｉｆｆｅｒｅｎｔ
ｓｔｒｅａｍｆｌｏｗｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ．ＴｈｅｒｅｓｕｌｔｓｉｎｄｉｃａｔｅｔｈａｔｔｈｅｏｐｔｉｍａｌｔｉｍｅｗｉｎｄｏｗｌｅｎｇｔｈｏｆＥｎＫＳｄｉｆｆｅｒｓｉｎｅａｃｈ
ｈｙｄｒｏｌｏｇｉｃａｌｐｅｒｉｏｄａｎｄｂａｓｉｎ ，ａｎｄｔｈｅｃｏｎｓｉｄｅｒａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｔｉｍｅｌａｇｏｆｔｈｅｈｙｄｒｏｌｏｇｉｃａｌｍｏｄｅｌｃａｎｅｆｆｅｃ
ｔｉｖｅｌｙｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅａｃｃｕｒａｃｙｏｆｍｏｄｅｌａｓｓｉｍｉｌａｔｉｏｎ．ＣｏｍｐａｒｅｄｗｉｔｈｔｈｅＥｎＫＦｍｅｔｈｏｄ，ｔｈｅＮＳＥｏｆｔｈｅＥｎ
ＫＳｍｅｔｈｏｄｉｎｃｒｅａｓｅｄｂｙ０．０３ ，０．１２，０．０３ａｔｔｈｅＱｉｌｉｊｉｅｓｔａｔｉｏｎ，ＳｈａｘｉａｎｓｔａｔｉｏｎａｎｄＺｈｕｑｉｓｔａｔｉｏｎ，ｒｅ
ｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ；ｗｈｅｒｅａｓｔｈｅＲＭＳＥｏｆｔｈｅｔｈｒｅｅｓｔａｔｉｏｎｓｄｅｃｒｅａｓｅｄｂｙ７．４３％，２６．８１％ ａｎｄ４．２５％，ｒｅｓｐｅｃ
ｔｉｖｅｌｙ．Ｔｈｅｒｅｉｓｓｐａｔｉａｌａｎｄｔｅｍｐｏｒａｌｈｅｔｅｒｏｇｅｎｅｉｔｙｉｎｔｈｅｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔｅｆｆｅｃｔｏｆｄａｔａａｓｓｉｍｉｌａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄ
ｏｎｄｉｆｆｅｒｅｎｔｓｔｒｅａｍｆｌｏｗｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ．ＴｈｅＥｎＫＳｍｅｔｈｏｄｃａｎｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｌｙｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅａｃｃｕｒａｃｙｏｆｔｈｅｌａｔｅｒ
ａｌｆｌｏｗｉｎｒｅｇｉｏｎｓｗｉｔｈｈｉｇｈｐｅｒｍｅａｂｉｌｉｔｙｓｏｉｌａｎｄｓｔｅｅｐｓｌｏｐｅｓ ，ａｎｄｉｔｈａｓａｂｅｔｔｅｒｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｉｎｗｅｔｓｅａ
ｓｏｎｔｈａｎｄｒｙｓｅａｓｏｎｆｏｒｔｈｅｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔｏｆｓｕｒｆａｃｅｆｌｏｗｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ．
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｓｔｒｅａｍｆｌｏｗ；ｄａｔａａｓｓｉｍｉｌａｔｉｏｎ；ｅｎｓｅｍｂｌｅＫａｌｍａｎｓｍｏｏｔｈｅｒ（ＥｎＫＳ）ｍｅｔｈｏｄ；ＳＷＡＴｍｏｄｅｌ；
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