融雪径流是西北干旱地区水资源的重要组成部分，准确的径流预测是水资源管理工作的基础。利用2001～2023年新疆和田河流域MODIS积雪资料和实测流量资料，以积雪覆盖率、雪线高度与大尺度气象-气候指数等作为预报因子，通过主成分分析筛选出主要预报因子，然后采用多元回归分析、支持向量机和随机森林3种方法建立和田河流域两断面融雪径流的数据驱动模型，再基于Stacking融合算法对上述模型进行集成，建立集成预报模型进行融雪径流预测。结果表明：3种模型在中长期融雪径流预报上均具有较好的预报效果，且随机森林模型预报精度整体优于多元回归模型和支持向量回归模型；基于Stacking融合算法，将多元回归模型、支持向量机模型和随机森林模型融合后的集成模型性能优于单一模型，预测精度得以提升，RMSE从0.308 m3/s降低至0.240 m3/s,MAE从0.227 m3/s降低至0.188 m3/s,R2从0.864提升至0.874。研究成果可为西北地区水资源分配与调度、洪涝灾害防御等提供参考。

融雪径流是西北干旱地区水资源的重要组成部分，准确的径流预测是水资源管理工作的基础。利用2001～2023年新疆和田河流域MODIS积雪资料和实测流量资料，以积雪覆盖率、雪线高度与大尺度气象-气候指数等作为预报因子，通过主成分分析筛选出主要预报因子，然后采用多元回归分析、支持向量机和随机森林3种方法建立和田河流域两断面融雪径流的数据驱动模型，再基于Stacking融合算法对上述模型进行集成，建立集成预报模型进行融雪径流预测。结果表明：3种模型在中长期融雪径流预报上均具有较好的预报效果，且随机森林模型预报精度整体优于多元回归模型和支持向量回归模型；基于Stacking融合算法，将多元回归模型、支持向量机模型和随机森林模型融合后的集成模型性能优于单一模型，预测精度得以提升，RMSE从0.308 m3/s降低至0.240 m3/s,MAE从0.227 m3/s降低至0.188 m3/s,R2从0.864提升至0.874。研究成果可为西北地区水资源分配与调度、洪涝灾害防御等提供参考。

融雪径流是西北干旱地区水资源的重要组成部分，准确的径流预测是水资源管理工作的基础。利用2001～2023年新疆和田河流域MODIS积雪资料和实测流量资料，以积雪覆盖率、雪线高度与大尺度气象-气候指数等作为预报因子，通过主成分分析筛选出主要预报因子，然后采用多元回归分析、支持向量机和随机森林3种方法建立和田河流域两断面融雪径流的数据驱动模型，再基于Stacking融合算法对上述模型进行集成，建立集成预报模型进行融雪径流预测。结果表明：3种模型在中长期融雪径流预报上均具有较好的预报效果，且随机森林模型预报精度整体优于多元回归模型和支持向量回归模型；基于Stacking融合算法，将多元回归模型、支持向量机模型和随机森林模型融合后的集成模型性能优于单一模型，预测精度得以提升，RMSE从0.308 m3/s降低至0.240 m3/s,MAE从0.227 m3/s降低至0.188 m3/s,R2从0.864提升至0.874。研究成果可为西北地区水资源分配与调度、洪涝灾害防御等提供参考。

融雪径流是西北干旱地区水资源的重要组成部分，准确的径流预测是水资源管理工作的基础。利用2001～2023年新疆和田河流域MODIS积雪资料和实测流量资料，以积雪覆盖率、雪线高度与大尺度气象-气候指数等作为预报因子，通过主成分分析筛选出主要预报因子，然后采用多元回归分析、支持向量机和随机森林3种方法建立和田河流域两断面融雪径流的数据驱动模型，再基于Stacking融合算法对上述模型进行集成，建立集成预报模型进行融雪径流预测。结果表明：3种模型在中长期融雪径流预报上均具有较好的预报效果，且随机森林模型预报精度整体优于多元回归模型和支持向量回归模型；基于Stacking融合算法，将多元回归模型、支持向量机模型和随机森林模型融合后的集成模型性能优于单一模型，预测精度得以提升，RMSE从0.308 m3/s降低至0.240 m3/s,MAE从0.227 m3/s降低至0.188 m3/s,R2从0.864提升至0.874。研究成果可为西北地区水资源分配与调度、洪涝灾害防御等提供参考。

融雪径流是西北干旱地区水资源的重要组成部分，准确的径流预测是水资源管理工作的基础。利用2001～2023年新疆和田河流域MODIS积雪资料和实测流量资料，以积雪覆盖率、雪线高度与大尺度气象-气候指数等作为预报因子，通过主成分分析筛选出主要预报因子，然后采用多元回归分析、支持向量机和随机森林3种方法建立和田河流域两断面融雪径流的数据驱动模型，再基于Stacking融合算法对上述模型进行集成，建立集成预报模型进行融雪径流预测。结果表明：3种模型在中长期融雪径流预报上均具有较好的预报效果，且随机森林模型预报精度整体优于多元回归模型和支持向量回归模型；基于Stacking融合算法，将多元回归模型、支持向量机模型和随机森林模型融合后的集成模型性能优于单一模型，预测精度得以提升，RMSE从0.308 m3/s降低至0.240 m3/s,MAE从0.227 m3/s降低至0.188 m3/s,R2从0.864提升至0.874。研究成果可为西北地区水资源分配与调度、洪涝灾害防御等提供参考。

积雪作为宝贵的淡水资源，其覆盖率的变动对农牧业经济的发展具有深远影响.当前对积雪覆盖率的预测研究较少，为提升积雪覆盖率预测的准确性，基于机器学习算法，构建支持向量回归（SVR）、粒子群（PSO）优化SVR、随机森林（RF）、XGBoost及优化后的XGBoost预测模型对新疆积雪覆盖率进行预测研究，并对模型预测精度进行对比分析.研究结果表明：RF和优化后的XGBoost模型的R2均大于0.9;传统SVR模型的R2均小于0.8,而PSO算法优化后的SVR模型的R2均大于0.8,部分大于0.9;XGBoost模型的R2均低于0.4.说明RF、优化后的XGBoost及PSO-SVR模型在积雪覆盖率预测研究中呈现出较高精度，XGBoost模型的预测结果最差，且利用不同算法对传统模型进行优化在研究中十分必要.

积雪作为宝贵的淡水资源，其覆盖率的变动对农牧业经济的发展具有深远影响.当前对积雪覆盖率的预测研究较少，为提升积雪覆盖率预测的准确性，基于机器学习算法，构建支持向量回归（SVR）、粒子群（PSO）优化SVR、随机森林（RF）、XGBoost及优化后的XGBoost预测模型对新疆积雪覆盖率进行预测研究，并对模型预测精度进行对比分析.研究结果表明：RF和优化后的XGBoost模型的R2均大于0.9;传统SVR模型的R2均小于0.8,而PSO算法优化后的SVR模型的R2均大于0.8,部分大于0.9;XGBoost模型的R2均低于0.4.说明RF、优化后的XGBoost及PSO-SVR模型在积雪覆盖率预测研究中呈现出较高精度，XGBoost模型的预测结果最差，且利用不同算法对传统模型进行优化在研究中十分必要.

积雪作为宝贵的淡水资源，其覆盖率的变动对农牧业经济的发展具有深远影响.当前对积雪覆盖率的预测研究较少，为提升积雪覆盖率预测的准确性，基于机器学习算法，构建支持向量回归（SVR）、粒子群（PSO）优化SVR、随机森林（RF）、XGBoost及优化后的XGBoost预测模型对新疆积雪覆盖率进行预测研究，并对模型预测精度进行对比分析.研究结果表明：RF和优化后的XGBoost模型的R2均大于0.9;传统SVR模型的R2均小于0.8,而PSO算法优化后的SVR模型的R2均大于0.8,部分大于0.9;XGBoost模型的R2均低于0.4.说明RF、优化后的XGBoost及PSO-SVR模型在积雪覆盖率预测研究中呈现出较高精度，XGBoost模型的预测结果最差，且利用不同算法对传统模型进行优化在研究中十分必要.

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融雪水是澜沧江流域春季径流的重要组成部分，掌握澜沧江上游积雪变化规律，准确模拟融雪径流过程，对澜沧江流域梯级水电站水资源科学调度具有重要意义。基于2000—2019年卫星遥感积雪覆盖率数据，采用Mann-Kendall趋势检验法分析了澜沧江上游积雪覆盖率的时空变化规律，构建了融雪径流模型(SRM),模拟了澜沧江上游2008—2018年融雪期径流过程，并基于粒子群优化(PSO)算法开展了参数率定。结果表明：(1)澜沧江上游积雪覆盖率在春季、秋季、冬季呈不显著增大趋势，在夏季呈不显著减小趋势，春、夏、秋、冬四季多年平均积雪覆盖率分别为0.16、0.06、0.13、0.17。(2)澜沧江源区西南和北部沿界狭长区域积雪覆盖率在四季均呈增大趋势，东南区域积雪覆盖率呈减小趋势；其中，西北部区域积雪覆盖率增幅在冬季达到最大，可达3%/a。(3)SRM在澜沧江上游具有较好的适用性，1—5月份率定期和验证期确定性系数分别为0.87和0.78。研究结果对高寒区融雪径流模拟研究具有一定的参考价值。