%0 Dataset
%T 典型测站2019年风暴潮期间、2020年大洪水期间潮位预测结果集
%J 国家冰川冻土沙漠科学数据中心
%I 国家冰川冻土沙漠科学数据中心(www.ncdc.ac.cn)
%U http://www.ncdc.ac.cn/portal/metadata/b3d4caf3-72dd-4e50-833d-0c9653bcfaf3
%W NCDC
%R 10.12072/ncdc.nhri.db6787.2025
%A 夏明嫣
%K 风暴潮;天文潮;径流
%X 基于2019-2020年期间大通流量数据、站点潮位数据、河口六滧风速、气压数据，分别非稳态调和分析模型（NS_TIDE）、非稳态调和分析与自回归误差修正(NS_TIDE+AR)组合方法、Transformer深度学习模型、水动力学模型、水动力模型结合集合卡尔曼滤波同化方法分别建立长江下游潮位预报模型，开展2019年风暴潮期间、2020年大洪水期间长江下游潮汐河段站点预报试验，分析并对比了各种方法的预报精度和在大洪水、风暴潮条件下的适用性，从而确定了适用于沿海沿江区域的多因素作用条件下数据驱动模型和物理机制模型相结合的潮位动态预报技术路线。