季风气候区三种水量预测模式的比较——以印度尼西亚cimanuk-jatigede流域为例

预测河流或水库的水资源模型的流量对于做出水资源管理决策至关重要。尽管已经开发了许多流行的流量预测模型，但实时预测仍然具有挑战性。本研究使用水量平衡模型（FJ Mock和NRECA）、自回归随机模型（Chain Markov）对流量预测进行评估。本研究通过五个统计指标对F.J.Mock、NRECA和Markov Chain的流量预测结果的准确性进行了比较。基于模拟结果，这些模型的排放概率的准确度都在70%以上，这表明每个模型之间存在显著关系，是预测排放的合适替代方案，并且表明使用该模型可以预测高达70%的排放增加或减少。与其他模型相比，最高的相关性（r）是Markov Chain模型（0.84）和KGE（0.81），下一个序列是NRECA和F.J.Mock。因此，最准确、最精确、最具代表性的水源预测模型是马尔可夫链模型。FJ模型和NRECA模型是基于物理的降雨径流模型，而马尔可夫模型是时间序列生成模型。此外，该模型将被选为预测河流流量或水库优化管理以及确定未来流量的建模基础，特别是在季风气候区域。