Page 88 - 《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．２０２３．０４．１０

'a ＡＳＷＰＤ－ＢＯ－ＧＲＵdh/Œ>æCZ

mwx， Vyz， ?{|
（ 81I& @JK•–&P ÐàÁ—@AK8B.¬6°Í&ѾÛå， /0 01 ７１００５４）
H I： ?uX†‰dZ[”ÁZ， Äïo"#·z,¨‰d[”qrL¢c­nÛù×^ƒ„， uhÄLso'x
#’¬(›¨·z（ＡＳＷＰＤ） WJJ·qV（ＢＯ） ^/Ôá•a3（ＧＲＵ） †‰dZ[”qr（ＡＳＷＰＤ－ＢＯ－ＧＲＵ）。
ö“， J­ ＡＳＷＰＤo®N†‰dZâfg}¶·z， €êc­nÛù×^tu—¥å ４ †{oÇÈ^·zÛf
g， Σ¤[”IZ； $ô， J­ ＢＯq ·zô^Ûfgo¬^ ＧＲＵqrõûù； ±®， oÿ†Ûfg}¶[”， Ÿ
[”¯—{ì&x¥h†‰dZ[”¯—。ŸuhÄLs^qr¬­xÀdeKkÄ@A„†‰dZ[”¢， Ä
K ＧＲＵ、ＢＯ－ＧＲＵ、ＷＰＤ－ＢＯ－ＧＲＵqr（ 'x"#·z¿Do®N†‰dZâfg_V}¶·z^[”qr）
^[”¯—}¶oº。¯—ï˜：ＡＳＷＰＤ－ＢＯ－ＧＲＵqr^Sà. Wù （ＮＳＥ）? ０．８９， €¾«¬­¢[”ÁZ
±X， A˜ ＡＳＷＰＤ－ＢＯ－ＧＲＵqr€A·z^tu—þÿûX^[”ÁZWkY^~VQi。
JKL： †‰dZ[”； #’¬]B·zs!； (›¨·z； JJ·qV； /Ôá•a3
＋
＋
MNOPQ：ＴＶ１２１ ４；Ｐ３３８ ．２ 7RSTU：Ａ 7VWQ：１６７２６４３Ｘ（２０２３）０４００８４０８
ＭｏｎｔｈｌｙｒｕｎｏｆｆｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｍｏｄｅｌｂａｓｅｄｏｎＡＳＷＰＤ－ＢＯ－ＧＲＵ

ＴＡＮＧＭｉｎｇｚｅ，ＹＡＮＧＹｉｎｋｅ，ＺＨＡＮＧＪｉｎｇｗｅｎ
（ＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＳｕｂｓｕｒｆａｃｅＨｙｄｒｏｌｏｇｙａｎｄＥｃｏｌｏｇｉｃａｌＥｆｆｅｃｔｓｉｎＡｒｉｄＲｅｇｉｏｎ，Ｓｃｈｏｏｌｏｆ
ＷａｔｅｒａｎｄＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ ，Ｃｈａｎｇ’ａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｘｉ’ａｎ７１００５４，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅａｃｃｕｒａｃｙｏｆｍｏｎｔｈｌｙｒｕｎｏｆｆｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎａｎｄｔｏａｄｄｒｅｓｓｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｔｈａｔｔｈｅｃｏｎ
ｖｅｎｔｉｏｎａｌｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｔｅｇｒａｔｅｄｒｕｎｏｆｆｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｍｏｄｅｌｓｉｎｃｏｒｒｅｃｔｌｙｕｓｅｓｆｕｔｕｒｅｄａｔａ，ａｇａｔｅｄｒｅｃｕｒｒｅｎｔ
ｕｎｉｔ （ＧＲＵ）ｍｏｎｔｈｌｙｒｕｎｏｆｆｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｍｏｄｅｌ（ＡＳＷＰＤ－ＢＯ－ＧＲＵ）ｂａｓｅｄｏｎｓｅｌｆａｄａｐｔａｔｉｏｎｓｔｒａｔｅｇｙ
ｗａｖｅｌｅｔｐａｃｋｅｔｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ（ＡＳＷＰＤ）ａｎｄＢａｙｅｓｉａｎｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ（ＢＯ）ｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄａｎｄｄｅｖｅｌｏｐｅｄ．
Ｆｉｒｓｔ，ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｒｅｄｕｃｅｔｈｅｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｄｉｆｆｉｃｕｌｔｙｔｈｅｏｒｉｇｉｎａｌｍｏｎｔｈｌｙｒｕｎｏｆｆｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓｉｓｄｅｃｏｍｐｏｓｅｄｕ
ｓｉｎｇＡＳＷＰＤ ，ｂｙｗｈｉｃｈｆｏｕｒｒｅｌａｔｉｖｅｌｙｒｅｇｕｌａｒｄｅｃｏｍｐｏｓｅｄｓｕｂｓｅｒｉｅｓａｒｅｏｂｔａｉｎｅｄｗｉｔｈｏｕｔｕｓｉｎｇｆｕｔｕｒｅｄａ
ｔａ．Ｔｈｅｎ，ｔｈｅｈｙｐｅｒｐａｒａｍｅｔｅｒｓｏｆｔｈｅＧＲＵｍｏｄｅｌｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇｔｏｔｈｅｄｅｃｏｍｐｏｓｅｄｓｕｂｓｅｒｉｅｓａｒｅｏｐｔｉ
ｍｉｚｅｄｕｓｉｎｇＢＯ．Ｆｉｎａｌｌｙ ，ｔｈｅｍｏｎｔｈｌｙｒｕｎｏｆｆｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓａｒｅｏｂｔａｉｎｅｄｂｙｐｒｅｄｉｃｔｉｎｇｅａｃｈｓｕｂｓｅｒｉｅｓ
ａｎｄｓｕｍｍｉｎｇａｎｄｒｅｏｒｇａｎｉｚｉｎｇｔｈｅｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓ．Ｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄａｎｄｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄｍｏｄｅｌｉｓａｐｐｌｉｅｄｔｏ
ｔｈｅｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｏｆｍｏｎｔｈｌｙｒｕｎｏｆｆａｔＹｉｎｇｌｕｏｘｉａＨｙｄｒｏｌｏｇｉｃａｌＳｔａｔｉｏｎｉｎｔｈｅＨｅｉｈｅＲｉｖｅｒＢａｓｉｎ，ａｎｄｔｈｅｐｒｅ
ｄｉｃｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓａｒｅｃｏｍｐａｒｅｄｗｉｔｈｔｈｏｓｅｏｆＧＲＵ，ＢＯ－ＧＲＵ，ａｎｄＷＰＤ－ＢＯ－ＧＲＵｍｏｄｅｌｓ（ｍｏｄｅｌｓ
ｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｃｏｎｖｅｎｔｉｏｎａｌｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎｉｄｅａｗｈｉｃｈｄｅｃｏｍｐｏｓｅｓｔｈｅｏｒｉｇｉｎａｌｍｏｎｔｈｌｙｒｕｎｏｆｆｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓａｓ
ａｗｈｏｌｅ ）．ＴｈｅｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅＮａｓｈ－Ｓｕｔｃｌｉｆｆｅｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ（ＮＳＥ）ｏｆＡＳＷＰＤ－ＢＯ－ＧＲＵ
ｍｏｄｅｌｉｓ０．８９ ，ｗｈｉｃｈｈａｓｔｈｅｈｉｇｈｅｓｔｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎａｃｃｕｒａｃｙｉｎｔｈｅｅｘａｍｐｌｅａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ，ｉｎｄｉｃａｔｉｎｇｔｈａｔｔｈｅ
ＡＳＷＰＤ－ＢＯ－ＧＲＵｍｏｄｅｌｈａｓｈｉｇｈｅｒｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎａｃｃｕｒａｃｙａｎｄｓｔｒｏｎｇｅｒｇｅｎｅｒａｌｉｚａｔｉｏｎａｂｉｌｉｔｙｗｉｔｈｃｏｒｒｅｃｔ
ｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ．
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｍｏｎｔｈｌｙｒｕｎｏｆｆｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ；ｓｅｌｆａｄａｐｔａｔｉｏｎｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎｓｔｒａｔｅｇｙ（ＡＳ）；ｗａｖｅｌｅｔｐａｃｋｅｔｄｅ
ｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ（ＷＰＤ）；Ｂａｙｅｓｉａｎｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ（ＢＯ）；ｇａｔｅｄｒｅｃｕｒｒｅｎｔｕｎｉｔ（ＧＲＵ）

!"#$：２０２３０３０１； %&#$：２０２３０４０５
'()*： 81I&¢üXÀ'u%;‘øX)C()*（３００１０２２９２９０３）； ¢!%&P~pKËâÚÁ¡!"&Ѿ
Ûå±%'()*（ＳＫＬＬＱＧ１９３３）； /0œ#$%&'w;<ÌÊ)*（２０１７ＪＭ４０１８、２０２１ＳＦ４９７）
+,-.： =ÿ（１９９８—）， .， /0013， ß5;<8， ‚@É@A@CD=Î^;<。
¥¦+,： Q÷%（１９７７—）， .， /0âI3， 45， ª67， ‚@É@A@CD=Î^;<。