鉴于筛选识别适宜的预报因子对于提升中长期径流预报精度的重要性，以丹江口入库月径流预报为例，选择Pearson、Kendall、Spearman相关系数及随机森林因子重要性作为因子筛选指标，利用多元回归和随机森林模型，开展基于不同因子筛选指标的丹江口入库月径流预报研究。结果表明，大气环流仍是研究流域降水及产汇流的重要影响因素，部分月份径流与前期海温关系较密切；Spearman相关系数筛选下的随机森林模型全年平均预报效果最优，全年平均合格率为72.02%

因子重要性筛选下的随机森林模型在主汛期效果更优，主汛期平均合格率为69.64%;综合预报因子下的随机森林模型精度有一定的提升，全年平均合格率为75.00%

主汛期平均合格率为71.43%

在全年内不同月份的预报效果更稳定，测试期内12个月合格率的标准差下降较显著。