Page 114 - 2025年第56卷第7期

线以左的一部分动态分解结果与整体分解结果存在一定偏差，但两者变化趋势基本一致，动态分解结
果的周期性仍然得到保留。而红线以右的动态分解结果与整体分解结果的偏差加大，这是因为 ＳＴＬ分
解和 ＶＭＤ在边界处计算时数据不足导致的结果，这也导致了模型预报精度的下降。

图 ８ 石匣里站各模型径流序列预报实测值－ 预测值散点图（１个月预见期）

表 ３ ＳＴＬ － ＶＭＤ动态分解与整体静态分解测试集预报性能评价指标
指标
模型 阶段
ＲＭＳＥ ＭＡＥ ＮＳＥ
ＳＴＬ － ＶＭＤ － Ｉｎｆｏｒｍｅｒ动态分解 测试 ２．３９１ １．８４５ ０．８９７
ＳＴＬ － ＶＭＤ － Ｉｎｆｏｒｍｅｒ整体静态分解 测试 １．３０３ ０．９９１ ０．９７０

图 ９ 边界效应对比

４．２．４ 多月预见期径流预报结果 将模型预报的预见期延长至 ３和 ６个月，分别检验模型的预报性
能。模型中 Ｔｒｅｎｄ与 ＩＭＦ分量的标签长度（ｌａｂｅｌ＿ｌｅｎ）分别改为 ６与 ３，其余超参数不变，结果见表 ４。
从①④⑦组可以看出，随着预见期的延长，单独使用 Ｉｎｆｏｒｍｅｒ预报的精度大幅下降，ＮＳＥ从 ０．７９３
下降至 ０．２９９。而先使用了 ＳＴＬ － ＶＭＤ两段动态分解后，其精度可保持在 ０．７９６。这种表现在预见期 １、

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