简介：摘要：本文探讨了水文模型在洪水预报中的应用及其改进策略。随着全球极端气候事件的增多，洪水预报成为了减少灾害损失的关键手段。传统基于物理过程的水文模型在洪水预报中取得了一定的成功，但仍面临参数不确定性、数据缺乏等挑战。为解决这些问题，本文分析了数据驱动的机器学习模型的应用优势，并提出了结合多模型集成和参数优化等改进方法。研究表明，通过引入机器学习算法和数据同化技术，可以有效提高洪水预报的精度和可靠性。未来，水文模型在大数据和高性能计算的推动下，将进一步发展以应对复杂多变的水文环境。
水文模型在洪水预报中的应用与改进
