Hybrid Data-driven and Process-based Modeling for Streamflow Forecasting Under Climate Change in the Upper Genale River Basin of Ethiopia
本研究表明,将基于过程的 QSWAT+ 模型与机器学习算法相结合的混合框架显著提高了埃塞俄比亚上热纳莱河流域(Upper Genale River Basin)的径流预报准确性,揭示了气候变化情景下未来径流呈上升趋势的预测结果,旨在为可持续水资源管理提供支持。