在气候变化模型不确定性条件下，开发了一种改进的GSGMDH模型，并结合RSA算法进行概率河流流量预测。该模型与SWAT模型进行了对比分析

《Irrigation and Drainage》：Development of an Improved GSGMDH Model With the RSA Algorithm for Probabilistic River Discharge Prediction Under the Uncertainty of Climate Change Models Compared to the SWAT Model

气候变化下河道径流预测研究基于SWAT模型和RSA-GSGMDH算法，对比了RCP2.6/4.5/8.5情景下90%与50%概率的径流预测差异（4.1%/8%），验证了数据不足地区RSA-GSGMDH的适用性，为区域水资源规划提供决策支持。

　　

摘要

en此链接指向英文部分fr此链接指向法文部分

本研究旨在利用土壤与水资源评估工具（SWAT）模型，在气候变化模型的不确定性条件下预测河流的潜在流量，并结合基于RSA算法改进的数据处理方法（RSA-GSGMDH）进行预测。为了研究气候变化对未来地区地下水波动的影响，采用了CMIP5模型，设置了三种情景：RCP2.6、RCP4.5和RCP8.5。结果表明，RSA-GSGMDH模型仅需降水与温度数据，无需其他复杂数据或地图，即能在不同的气候变化情景下预测流域出流量。在90%和50%的概率情景下，SWAT模型与RSA-GSGMDH模型预测的年径流量差异分别为4.1%和8%。因此，在数据匮乏的地区，可选用RSA-GSGMDH模型来预测气候变化对径流的影响。这些结果对水资源规划者具有重要意义，因为两种模型的预测均表明该地区在未来几年将面临严重的供水和工业用水问题。

总结

en此链接指向英文部分fr此链接指向法文部分

本研究的目标是利用SWAT模型，在气候变化模型的不确定性条件下预测河流的潜在流量，并结合基于RSA算法改进的数据处理方法（RSA-GSGMDH）进行预测。通过CMIP5模型在RCP2.6、RCP4.5和RCP8.5三种情景下研究气候变化对区域地下水波动的影响。结果表明，RSA-GSGMDH模型仅依赖降水与温度数据即可预测流域流量，无需额外数据或地图（这些数据通常难以获取，且模型基于简单的输入层）。在90%和50%的概率情景下，两种模型预测的年径流量差异分别为4.1%和8%。因此，在数据不足的地区，RSA-GSGMDH模型可作为SWAT模型的替代方案，用于预测气候变化对径流的影响。这些结果对水资源规划者至关重要，因为两种模型的预测均揭示了该地区未来在饮用水和工业用水方面将面临严峻挑战。

利益冲突

作者声明不存在利益冲突。

数据可用性声明

如有合理需求，可提供相关数据。