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流域“河-库系统”水文模拟与预报(Ⅰ):概念及变异特征 被引量：1
1
作者 夏军 程海云 +3 位作者 张俊 牛文静 王乐 刘鑫 《水利学报》 北大核心 2026年第1期64-75,共12页
大规模水库群的建设及运行,改变流域下垫面条件和河流形态,原有天然河系逐渐演变成多阻断复杂河网,致使流域产汇流特性发生明显变化,成为当前最大的水文环境变量之一。针对环境变化下河流新常态,提出“河-库系统”概念,结合水文水力学... 大规模水库群的建设及运行,改变流域下垫面条件和河流形态,原有天然河系逐渐演变成多阻断复杂河网,致使流域产汇流特性发生明显变化,成为当前最大的水文环境变量之一。针对环境变化下河流新常态,提出“河-库系统”概念,结合水文水力学变化特征,梳理分析了“河-库系统”对流域产汇流过程的作用机理;并以三峡水库和荆江河段为例,定量分析了“河-库系统”对水文过程的影响,为水库群精细化调度提供基础支撑,并为水文预报基础研究提供参考。 展开更多
关键词 环境变化 “河-库系统” 水文模拟 洪水预报 产汇流
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基于Informer模型的智能洪水预报方法研究
2
作者 董付强 万喆 +3 位作者 王丽娟 蔡金华 万俊 罗永钦 《人民长江》 北大核心 2026年第1期53-63,共11页
洪水预报精度和预见期是做好水库洪水预警和调度的关键,在洪水预报中应用人工智能模型可有效提高洪水预报精度。应用K-means聚类分析法对潘口水库流域进行了科学划分,然后采用Informer深度学习模型进行洪水预报,并与传统LSTM模型进行了... 洪水预报精度和预见期是做好水库洪水预警和调度的关键,在洪水预报中应用人工智能模型可有效提高洪水预报精度。应用K-means聚类分析法对潘口水库流域进行了科学划分,然后采用Informer深度学习模型进行洪水预报,并与传统LSTM模型进行了对比研究,最后基于Informer模型设计了4种预报方案分析上游水库对潘口水库洪水预报精度的影响。结果表明:(1) Informer模型的预报性能优于LSTM模型;(2)优化后的Informer模型,训练集和测试集总体纳什系数为0.892,洪水总量误差为6.64%,洪水峰值误差为7.69%,洪量误差及洪峰误差平均值均达到甲级标准;(3)基于Informer模型的2023年和2024年堵河流域潘口水库实际检验预报纳什系数均值为0.878和0.827,洪量误差及洪峰误差合格率均达100%,均满足甲级要求。基于深度学习Informer模型的智能洪水预报不仅可提高洪量和洪峰的预测精度,而且具有较强的实际应用潜力,可为水库洪水预报预警及防灾减灾提供决策依据。 展开更多
关键词 智能洪水预报 深度学习模型 Informer模型 LSTM模型 潘口水库 堵河
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长江上游干支流洪水预报精度分析
3
作者 张雪 李玉荣 +3 位作者 丁伟 万慧 张金男 王正华 《水利水电快报》 2026年第4期17-22,38,共7页
洪水预报信息的有效应用是提升水库调控效益的关键,预报精度分析与误差分布规律是其应用的核心前提。基于长江流域上游干支流7个重要水文控制断面近10 a的数据(寸滩、三峡断面采用2011~2023年数据,其余5个断面采用2017~2023年的数据),... 洪水预报信息的有效应用是提升水库调控效益的关键,预报精度分析与误差分布规律是其应用的核心前提。基于长江流域上游干支流7个重要水文控制断面近10 a的数据(寸滩、三峡断面采用2011~2023年数据,其余5个断面采用2017~2023年的数据),数据的预见期为1~10 d,针对连续径流过程、分级流量过程、场次洪水过程,系统评估了长江上游干支流洪水预报精度及误差分布规律。结果表明:预报精度评价方面,干流预报精度整体优于支流,其中三峡断面1~5 d预见期合格率达85%以上,预报表现最优;分级流量预报中,除三峡断面外,其余断面大量级洪水预报精度优于中小量级洪水;三峡断面场次洪水预报的洪峰、洪量相对误差在5 d预见期内均不超过20%。此外,在误差分布分析方面,连续径流过程误差不服从常规分布,但特定量级符合正态分布,因此常规分布无法全面表示洪水预报概率误差,而依据极大熵原理可描述洪水预报误差分布,研究成果可为水库风险调度提供决策依据。 展开更多
关键词 洪水预报 精度分析 误差分布 极大熵原理 长江流域
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人工智能水文预报模型技术研究进展
4
作者 柴华 侯爱中 +2 位作者 成建国 夏润亮 傅旭东 《水文》 北大核心 2026年第1期1-11,共11页
水文预报精度与响应时效直接影响防洪减灾和水资源调配决策的科学性。机理水文模型长期作为水文预报领域的主流方法,但在非线性水文过程模拟、参数不确定性量化等核心问题上遭遇显著瓶颈,人工智能技术为突破此瓶颈带来新的契机。通过对... 水文预报精度与响应时效直接影响防洪减灾和水资源调配决策的科学性。机理水文模型长期作为水文预报领域的主流方法,但在非线性水文过程模拟、参数不确定性量化等核心问题上遭遇显著瓶颈,人工智能技术为突破此瓶颈带来新的契机。通过对近年来相关研究成果的系统梳理与深度剖析,将人工智能应用于水文预报的实现方法归纳为三条技术路径:一是借助深度神经网络与强化学习对传统机理模型的参数空间进行高效率定,从而优化机理模型建模效率和预报性能;二是构建时空预测代理模型体系,涵盖单站时序预测、流域拓扑图网络等模型,以此构建水文过程的人工智能模型;三是创新发展机理与数据驱动深度融合的混合建模方法,深入融合人工智能和物理机理方法的优势。分析得出,人工智能技术的引入能有效解决水文预报中非线性过程建模难、参数不确定性高、水动力模拟计算量大等核心难题,还可通过挖掘海量监测数据中的潜在规律,实现对复杂水文过程的动态自适应模拟,提升极端水文事件预警的准确性与时效性;融合物理机理与人工智能的混合建模模式,既能保留水文过程的机理可解释性,又能发挥数据驱动模型的海量数据融合优势,是未来水文预报技术的重要发展方向。 展开更多
关键词 人工智能 水文预报 数字孪生 图神经网络 强化学习
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实时洪水预报误差多断面联合校正方法
5
作者 刘其 朱冰 +4 位作者 李思昊 朱非林 樊宇堃 本梦雪 钟平安 《水科学进展》 北大核心 2026年第1期107-119,共13页
实时校正是提高河道洪水预报精度的重要方法。针对终端校正方法难以描述误差空间传递、传统自回归方法回归系数不稳定等问题,本文提出一种耦合自适应岭回归与马斯京根矩阵方程的多断面联合校正方法(RRAR-Mafa),对马斯京根矩阵方程进行改... 实时校正是提高河道洪水预报精度的重要方法。针对终端校正方法难以描述误差空间传递、传统自回归方法回归系数不稳定等问题,本文提出一种耦合自适应岭回归与马斯京根矩阵方程的多断面联合校正方法(RRAR-Mafa),对马斯京根矩阵方程进行改进,推导出适用于任意拓扑结构河网的误差空间传递方程,并耦合岭回归方法,搭建一个考虑时间、空间双维度的通用校正框架,在淮河中游河段实例验证。结果表明:洪峰流量相对误差绝对值均值由校正前的21.56%下降到3.84%,纳什效率系数均值由校正前的0.67提高到0.98,原始预报结果精度越差,校正效果越显著;RRAR-Mafa方法可以实现多步长连续校正,校正效果优于自回归(AR)模型与岭回归(RRAR)模型,且8场洪水平均效果10步之内仍然有效,其中5场洪水校正效果较好。本研究为复杂河系洪水预报误差校正提供了一种通用的解决方案,可有效提升洪水预报精度,延长校正预见期。 展开更多
关键词 河道洪水预报 联合实时校正 岭回归 马斯京根法矩阵方程
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黄河源区白河与黑河流域径流变化模拟及未来预估
6
作者 王汉涛 陈超 +4 位作者 陈翠华 罗玉 郭斌 任玉峰 齐冬梅 《高原山地气象研究》 2026年第1期111-119,共9页
为了探究黄河源区白河和黑河流域未来径流变化,为黑河和白河流域水资源管理和决策提供参考依据,本文采用国际耦合模式第六阶段(CMIP6)中的MPI-ESM1-2-HR模式,基于SWAT水文模型,对未来白河和黑河流域的径流进行模拟预估。结果表明:(1)基... 为了探究黄河源区白河和黑河流域未来径流变化,为黑河和白河流域水资源管理和决策提供参考依据,本文采用国际耦合模式第六阶段(CMIP6)中的MPI-ESM1-2-HR模式,基于SWAT水文模型,对未来白河和黑河流域的径流进行模拟预估。结果表明:(1)基于MPI-ESM1-2-HR气候模式,在SSP1-2.6情景下未来若尔盖站和唐克站年均径流量总体呈增加趋势,而在SSP4-4.5情景、SSP3-7.0情景和SSP5-8.5情景下,未来若尔盖站和唐克站年均径流量总体均呈减少趋势。(2)与基准期(1981—2010年)相比,2021—2050年4种情景下若尔盖站和唐克站年均径流量均呈增加趋势。(3)在SSP1-2.6情景下,不同时期若尔盖站径流量年内变化与基准期接近(均集中在5—9月);在SSP2-4.5情景和SSP3-7.0情景下,2021—2050年若尔盖站径流量年内变化与基准期呈一致的单峰型变化特征,2051—2080年和2081—2100年若尔盖站径流量年内变化趋势均呈双峰型变化特征;在SSP5-8.5情景下,2021—2050年若尔盖径流量年内变化与基准期基本一致。(4)在SSP1-2.6情景和SSP2-4.5情景下,未来不同时期唐克站径流量年内变化趋势基本一致;在SSP3-7.0和SSP5-8.5情景下,未来不同时期唐克站6—12月径流量变化趋势与基准期较为一致,其余月份径流量变化趋势与基准期有一定差异。 展开更多
关键词 黑河与白河流域 SWAT模型 径流模拟 径流预估 CMIP6模式 未来情景
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金沙江下游短中期水文气象预报产品可用性分析
7
作者 冯志州 王正华 +3 位作者 马艺铭 许银山 毛玉鑫 张艳 《人民长江》 北大核心 2026年第2期37-43,64,共8页
目前对水文气象预报产品预报水平的分析大多集中在预报效果定性比较,缺乏对预报产品可用性的定量评价,现有评价指标也未考虑不同预见期预报的不确定性,因此提出一种可用性评价指标是亟待解决的问题。综合考虑TS评分、平均绝对相对误差... 目前对水文气象预报产品预报水平的分析大多集中在预报效果定性比较,缺乏对预报产品可用性的定量评价,现有评价指标也未考虑不同预见期预报的不确定性,因此提出一种可用性评价指标是亟待解决的问题。综合考虑TS评分、平均绝对相对误差、纳什效率系数等传统预报精度评价指标及不同预见期预报的不确定性,提出预报产品可用性评价指标;并以金沙江下游流域为例,对水文气象预报产品的精度进行分析,对产品可用性进行评价。可用性分析结果表明:乌东德水库累计入库水量预报产品>入库流量预报产品>金沙江下游流域面雨量预报产品>乌东德水库入库洪水过程预报产品。其中,预见期1~5 d时,金沙江下游流域面雨量预报产品、乌东德水库入库流量、累计入库水量预报产品以及预见期1~2 d洪水过程预报产品可用性较强(可用性评价指标≥0.7);预见期3 d时洪水过程预报产品可用性一般(可用性评价指标≥0.6)。研究成果可为金沙江下游流域水库群联合调度提供技术支撑。 展开更多
关键词 水文气象预报 预报精度评价 预报产品可用性 评价指标 乌东德水库 金沙江下游
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实际尺度河流复杂速度场卷积神经网络深度学习模型优化
8
作者 赵肖奇 任春平 +1 位作者 刘卓夫 李明昌 《水文》 北大核心 2026年第1期20-27,34,共9页
数据驱动下利用卷积神经网络(CNN)深度学习模型对实际尺度河流复杂速度场进行预测具有效率高的优点,但其模型优化机制仍需深入研究。本研究针对CNN在流场重构中存在的精度不足与物理约束合理性等问题,从网络深度、超参数及物理约束三方... 数据驱动下利用卷积神经网络(CNN)深度学习模型对实际尺度河流复杂速度场进行预测具有效率高的优点,但其模型优化机制仍需深入研究。本研究针对CNN在流场重构中存在的精度不足与物理约束合理性等问题,从网络深度、超参数及物理约束三方面开展协同优化研究。首先通过建立感受野动态扩展理论下的双约束函数,揭示了网络深度与u、v、w各向速度预测精度之间的耦合关系,训练结果表明10层网络结构性能最优,使自由表面各向流速分量的平均绝对误差(MAE)和平均绝对相对误差(MARE)显著下降。其次经正交试验确定学习率(η=0.001)与输入批量尺寸(m=1)组合为最优超参数组合,其误差指标优于对照组。最后在两者的基础上,进一步嵌入边界条件约束,使MAE与MARE分别提升5.71%和5.63%,有效缓解了固壁边界速度失稳现象。研究可为复杂流场的高精度预测提供理论支持与优化路径。 展开更多
关键词 实际河流 复杂流场 卷积神经网络 模型优化 卷积层数 损失函数
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黄河主要产沙区典型支流径流泥沙预测深度学习方法探究
9
作者 李睿 吴丹 刘启兴 《人民黄河》 北大核心 2026年第2期136-141,共6页
传统水文模型的建立依赖对真实水文现象的模拟与概化假设,存在参数不确定、难以动态刻画下垫面变化等固有缺陷。利用基于大数据的深度学习技术,基于黄河水沙数据海量、多样、长期序列、动态关联的时空属性,深入研究径流泥沙预测深度学... 传统水文模型的建立依赖对真实水文现象的模拟与概化假设,存在参数不确定、难以动态刻画下垫面变化等固有缺陷。利用基于大数据的深度学习技术,基于黄河水沙数据海量、多样、长期序列、动态关联的时空属性,深入研究径流泥沙预测深度学习建模理论与方法。选取黄河主要产沙区典型支流窟野河和无定河,收集水文、植被等多源数据并进行特征提取,利用Mann-Kendall检验法确定水沙要素变化突变时间,利用复回归直线分析模型量化驱动力,基于深度置信网络(DBN)模型、长短期记忆网络(LSTM)模型、极端梯度提升(XGBoost)模型构建针对黄河主要产沙区典型支流径流泥沙智能预测模型。结果表明:2个支流年径流量、年输沙量在突变年份之后呈减小趋势,非降雨因素对年输沙量的贡献值为负值,即起到减沙作用;LSTM模型和DBN模型能基本反映洪水涨落过程,LSTM模型模拟流量峰值的表现略好于DBN模型;XGBoost模型在白家川站、温家川站测试集的平均相对百分比误差分别为44.0%、13.4%。 展开更多
关键词 径流泥沙 预测 深度学习 MANN-KENDALL检验 无定河 窟野河
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基于多头注意力机制和自定义损失函数LSTM的智能洪水预报
10
作者 胡川 史宗浩 +1 位作者 唐菲菲 朱洪洲 《中国农村水利水电》 北大核心 2026年第1期30-36,44,共8页
洪水是全球范围内常见的自然灾害之一,准确的洪水预报对于灾害预防和应急管理具有重要意义。传统洪水预报模型在处理复杂降雨数据和洪峰特征时存在局限性,为此,研究提出了一种融合注意力机制和自定义Floss损失函数的LSTM模型。研究以南... 洪水是全球范围内常见的自然灾害之一,准确的洪水预报对于灾害预防和应急管理具有重要意义。传统洪水预报模型在处理复杂降雨数据和洪峰特征时存在局限性,为此,研究提出了一种融合注意力机制和自定义Floss损失函数的LSTM模型。研究以南宁市邕江流域为案例,收集了南宁市邕江流域2008至2024年15场历史洪水事件的降雨及洪峰数据,通过滑动窗口方法扩展为320组训练样本。模型训练过程中引入K折交叉验证,以提升泛化能力与收敛效率;同时采用粒子群优化(PSO)算法对网络结构和学习率等关键超参数进行自动化调优。为降低洪峰水位低估风险,设计了包含低估惩罚项和水位加权项的Floss损失函数,用以强化模型对高水位区域的敏感性。在测试阶段,对比了含有多头注意力机制和不含该机制的LSTM模型在Floss损失函数下的预测效果,并进一步对比了传统损失函数Huber、MAE、MSE与自定义Floss损失函数的预测效果。结果表明:(1)引入注意力机制的模型预测精度显著提升,测试集RMSE较基础模型(1.964 2)降低41.6%,达到1.146 2;(2)Floss损失函数通过低估惩罚(β=1.206 9)和水位权重调整(α=1.0),有效减少预测低估现象,其RMSE(1.146 2)优于Huber(1.183 4)、MAE(1.186 4)和MSE(1.231 3);(3)融合注意力机制与Floss的LSTM模型在3场独立洪水事件中的洪峰水位未出现低估且误差在1.15 m内。结果表明通过引入注意力机制和自定义损失函数提升了模型的预测精度和鲁棒性,为洪水智能预报提供了新的方法路径与技术支撑。 展开更多
关键词 注意力机制 自定义损失函数 LSTM 洪水预报 特征融合
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Grid-XAJ与Grid-GA模型在小流域洪水模拟中的适用性对比验证
11
作者 杜若愚 程龙 +3 位作者 蒲博文 张璇 杜志水 王盼 《华北水利水电大学学报(自然科学版)》 北大核心 2026年第1期95-104,共10页
【目的】构建适合抽水蓄能电站所在小流域的洪水预报模型,提高洪水预报精度,为具有相似产汇流特性的小流域洪水预报提供新的预报模式。【方法】选取陕西省镇安抽水蓄能电站下水库坝址以上流域为研究对象,分别应用网格新安江(Grid-XAJ)... 【目的】构建适合抽水蓄能电站所在小流域的洪水预报模型,提高洪水预报精度,为具有相似产汇流特性的小流域洪水预报提供新的预报模式。【方法】选取陕西省镇安抽水蓄能电站下水库坝址以上流域为研究对象,分别应用网格新安江(Grid-XAJ)模型和网格格林-安普特(Grid-GA)模型进行洪水模拟,对比分析两模型在不同洪水场景下的模拟性能。【结果】①Grid-XAJ模型在洪水模拟方面的表现优于Grid-GA模型,率定期与验证期的合格率分别为74.36%、80.94%,达到乙级预报精度;②Grid-GA模型对久旱之后的第一场洪水的模拟效果优于Grid-XAJ模型的;③对于历年最大洪水,两模型的模拟精度相当,Grid-XAJ模型在过程拟合方面更优,Grid-GA模型在洪峰流量捕捉方面更好。【结论】Grid-XAJ模型更适用于该流域常态洪水模拟,而Grid-GA模型更适用于干旱初期的洪水预报。建议根据前期土壤含水量选择合适的水文模型进行组合预报,可为水文资料匮乏的小流域洪水预报提供有效技术途径。 展开更多
关键词 网格新安江模型 网格格林-安普特模型 蓄满产流 超渗产流 小流域洪水模拟
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黄河流域未来水文气象要素变化趋势预测
12
作者 牛鑫 刘婕 +2 位作者 齐伟 申瑜 祝雪萍 《人民黄河》 北大核心 2026年第4期54-60,共7页
为探究黄河流域未来水文气象要素变化趋势、把握流域未来水资源状态并为后续决策制定与发展方向规划提供针对性的科学依据和参考,以历史时期1985—2015年为基准,采用基于SSP126、SSP370和SSP585三种社会发展不同排放情景的ISIMIP3b气象... 为探究黄河流域未来水文气象要素变化趋势、把握流域未来水资源状态并为后续决策制定与发展方向规划提供针对性的科学依据和参考,以历史时期1985—2015年为基准,采用基于SSP126、SSP370和SSP585三种社会发展不同排放情景的ISIMIP3b气象数据集驱动率定验证后的WEB-DHM-SG水文模型,预估黄河流域近期(2025—2040年)、中期(2041—2070年)及远期(2071—2100年)水文气象要素的时空演变趋势。结果表明,黄河流域整体上气温、降水量与径流量发生不同程度的增长,但增长比例、速率有所不同。全球变暖背景下,黄河流域各省(区)(除山东外)显现升温趋势,其中四川省趋势最为明显,升高3.87~7.57℃;山东省变化趋势相反,气温降低0.94~4.14℃。降水量与径流量年际间波动上升,但径流量变化幅度明显小于降水量。各省(区)降水量中、远期增加比例分别为10.85%~34.15%、18.88%~54.21%。甘肃、青海与四川三省径流量持续降低,降低比例为5.19%~59.44%;而其余六省(区)稳定增长,增长比例为49.02%~158.11%。 展开更多
关键词 降水 径流 时空演变 未来趋势 黄河流域
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流域“河-库系统”水文模拟与预报(Ⅱ):科学问题与研究展望
13
作者 程海云 夏军 +3 位作者 张俊 陈瑜彬 徐雨妮 崔震 《水利学报》 北大核心 2026年第2期169-180,共12页
由于“河-库系统”改变了流域下垫面条件,流域产汇流规律与洪水演进特征发生显著变化,传统水文模型方法的适用性面临严峻挑战。本文阐述了变化环境下流域产汇流模型、河道洪水演进和智能洪水预报等研究进展,从空间分异性、产流非线性、... 由于“河-库系统”改变了流域下垫面条件,流域产汇流规律与洪水演进特征发生显著变化,传统水文模型方法的适用性面临严峻挑战。本文阐述了变化环境下流域产汇流模型、河道洪水演进和智能洪水预报等研究进展,从空间分异性、产流非线性、演进变异性、演算间断性等方面深入剖析流域“河-库系统”水文模拟与预报的重点、难点,梳理归纳需解决的关键科学技术问题,对未来的研究框架和内容进行了展望,以期对水库(群)精细化水文模拟预报研究提供科学研究与应用的探索与思考。 展开更多
关键词 “河-库系统” 产汇流模型 河道洪水演进 智能洪水预报
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基于CNN-LSTM的中小河流水位预报模型研究——以崩坎水红饶站为例
14
作者 刘玉 刘志伟 《广东水利水电》 2026年第2期54-63,共10页
为解决无流量资料地区的中小河流洪水水位预报问题,该文提出一种融合卷积神经网络(CNN)与长短期记忆网络(LSTM)的洪水预报模型,通过整合流域内降雨序列的时空分布特征与水位时序演变规律,找出降雨-水位的非线性映射关系,构建降雨-水位... 为解决无流量资料地区的中小河流洪水水位预报问题,该文提出一种融合卷积神经网络(CNN)与长短期记忆网络(LSTM)的洪水预报模型,通过整合流域内降雨序列的时空分布特征与水位时序演变规律,找出降雨-水位的非线性映射关系,构建降雨-水位洪水预报模型。以龙江支流崩坎水为研究区域进行实验,结果表明,该模型在无流量资料的情况下,短临水位预报能够取得较好的效果,在6 h预见期内保持较高的预测精度(确定性系数为0.82)。该研究为洪水水位预报工作提供了一种新的解决思路,能够进一步提高无资料地区水位预报的精度。 展开更多
关键词 CNN-LSTM 时空特征融合 雨量-水位关系 中小河流 洪水预报
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基于机器学习与多源数据融合的江苏省潜水位空间分布估计
15
作者 党婧萱 田涛 +2 位作者 李闯 康学远 施小清 《地质科技通报》 北大核心 2026年第2期351-360,共10页
确定区域潜水位的空间分布对地下水资源管理及地下水污染防治具有重要意义。由于地下水监测井数量有限且空间分布不均,传统插值方法难以准确刻画区域尺度的潜水流场,传统回归方法难以有效捕捉不同影响因素与地下水位间的复杂非线性关系... 确定区域潜水位的空间分布对地下水资源管理及地下水污染防治具有重要意义。由于地下水监测井数量有限且空间分布不均,传统插值方法难以准确刻画区域尺度的潜水流场,传统回归方法难以有效捕捉不同影响因素与地下水位间的复杂非线性关系,机器学习方法在表征强非线性关系方面具有显著的优势。综合利用高程、植被覆盖度、降雨量、地表水距离、地表温度、土壤含水量等多源数据,基于机器学习方法构建区域潜水位预测模型。收集了江苏省953个枯水期潜水位实测及补充点位,机器学习模型在测试数据集的决定系数为0.91。模型预测的江苏省潜水流场,所反映的地表水-地下水补排关系与实际水文规律基本一致。选取3个典型示范场区进行验证,模型预测流向与实际相符。研究构建的深度神经网络模型可有效应用于江苏省稳态潜水位空间分布估计,为区域尺度环境影响评价、地下水监测优化提供决策支持。 展开更多
关键词 地下水位 深度神经网络 大数据 地下水管理 机器学习 江苏省
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基于动态剪枝穷举法的LID设施优化研究
16
作者 刘安康 许青 +4 位作者 朱文谨 张洋 谢宝珠 唐欣悦 匡丽洁 《人民黄河》 北大核心 2026年第1期103-108,共6页
低影响开发(LID)设施作为一种可持续雨洪管理手段,在缓解内涝、削减径流峰值和改善水质方面具有显著作用,但科学优化LID设施的布局和规模,既实现径流削减,又确保经济可行,仍面临挑战。本研究以江苏省连云港市海州区为研究区,结合城市功... 低影响开发(LID)设施作为一种可持续雨洪管理手段,在缓解内涝、削减径流峰值和改善水质方面具有显著作用,但科学优化LID设施的布局和规模,既实现径流削减,又确保经济可行,仍面临挑战。本研究以江苏省连云港市海州区为研究区,结合城市功能区特征,提出了一种基于双向动态剪枝的全局穷举法,依据差异化的径流控制率,确保LID设施类型和规模的精准匹配。通过耦合SWMM水文模型与LISFLOOD-FP水动力模型,构建了地表径流和地表淹没跨尺度耦合模型。研究结果表明:在2 a重现期降雨下,径流控制率从31.9%提高至64.1%,径流峰值降低63.5%,积水总量减少89%,淹没面积减少73.6%,深度淹没区(淹没深度大于0.5 m)基本消除;基于异质性约束的双向动态剪枝穷举法能够兼顾空间适配性与全局经济性,动态剪枝策略通过剔除无效LID组合,计算量减少了58.7%,验证了该算法在低维非线性优化问题求解中的实用性。 展开更多
关键词 低影响开发 径流控制 SWMM模型 LISFLOOD-FP模型 海绵城市 穷举法
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基于TCN-Attention-LSTM的大沽河流域场次洪水预测模型
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作者 翟明慧 桑国庆 +2 位作者 吴先敏 刘薇 刘阳 《水电能源科学》 北大核心 2026年第2期22-27,共6页
为提升深度学习模型在径流模拟中的预测性能,构建了融合时域卷积网络(TCN)、注意力机制(Attention)、长短期记忆网络(LSTM)的耦合模型,探究了耦合模型在不同预见期下的径流模拟和预测能力,并与其他深度学习模型进行了对比分析。在大沽... 为提升深度学习模型在径流模拟中的预测性能,构建了融合时域卷积网络(TCN)、注意力机制(Attention)、长短期记忆网络(LSTM)的耦合模型,探究了耦合模型在不同预见期下的径流模拟和预测能力,并与其他深度学习模型进行了对比分析。在大沽河流域的应用结果表明,相同预见期条件下,TCN-Attention-LSTM模型表现出了较好的径流模拟效果,模拟精度优于其他对比模型,在预见期为1~6 h时纳什效率系数N_(NSE)均在0.80以上;随着预见期增加,TCN-Attention-LSTM耦合模型在预见期为4~6 h时优势更显著,当预见期为6 h时,TCN-Attention-LSTM模型的纳什效率系数N_(NSE)仍达到0.82,模型预报性能明显优于其他模型,预报精度呈现缓慢下降趋势,具有更好的鲁棒性。研究结果可为流域洪水预报提供新思路。 展开更多
关键词 径流模拟及预测 深度学习模型 时间卷积神经网络 LSTM模型 注意力机制
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基于DD-ACMD-PSA-TCN-GRELM耦合模型的日径流预测
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作者 寿玮玮 刘月馨 +4 位作者 顾晨晖 王雪峰 王顺 葛宜达 张楚 《水电能源科学》 北大核心 2026年第2期1-5,21,共6页
径流预测对于科学管理水资源和优化水力发电调度具有重要意义。针对径流预测的非平稳性和不确定性,提出了一种基于数据驱动的自适应啁啾模态分解(DD-ACMD)、PID搜索算法(PSA)、时间卷积网络(TCN)和广义正则化极限学习机(GRELM)的耦合预... 径流预测对于科学管理水资源和优化水力发电调度具有重要意义。针对径流预测的非平稳性和不确定性,提出了一种基于数据驱动的自适应啁啾模态分解(DD-ACMD)、PID搜索算法(PSA)、时间卷积网络(TCN)和广义正则化极限学习机(GRELM)的耦合预测模型,并以乌江流域的乌江渡水文站的日径流量为例,通过对比BP、ELM、GRELM、TCN、TCN-GRELM、DD-ACMD-TCN-GRELM模型的预测性能,验证了所提模型的有效性。结果表明,本文所提方法通过引入深度学习技术和优化算法调参,可提供更加精准和可靠的径流预测结果,其纳什系数可达0.957 5。 展开更多
关键词 PID搜索算法 时间卷积网络 GRELM 径流预测
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无资料库区入库洪水预报的多尺度嵌套TOKASIDE模型
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作者 盛奕华 李致家 +1 位作者 刘志雨 徐宁 《水科学进展》 北大核心 2026年第2期286-297,共12页
针对入库站以下无资料库区洪水预报因干支流面积悬殊引起的尺度效应与计算精度难题,提出一种基于TOKASIDE模型的空间多尺度嵌套预报方法,在岳城水库库区验证应用。通过解析有资料流域模型模拟的尺度效应,基于分形与地貌学理论建立参数... 针对入库站以下无资料库区洪水预报因干支流面积悬殊引起的尺度效应与计算精度难题,提出一种基于TOKASIDE模型的空间多尺度嵌套预报方法,在岳城水库库区验证应用。通过解析有资料流域模型模拟的尺度效应,基于分形与地貌学理论建立参数跨尺度转换关系,构建一套TOKASIDE模型空间多尺度嵌套模拟架构。结果表明:①尺度效应方面模型模拟流量在100~500 m区间随分辨率降低而减小,在600~2000 m区间则增大;②对地表与河道糙率参数尺度转换能降低不同分辨率模型间的系统性偏差;③岳城水库库区的应用表明,多尺度方案对2场历史洪水的模拟纳什效率系数均超过0.7,且洪峰误差较单一分辨率模拟显著降低约27%。本文提出的研究方法可解决无资料库区参数确定与尺度效应的问题,有效提升无资料库区洪水预报的精度与可靠性,可为水库防洪调度提供技术支撑。 展开更多
关键词 洪水预报 无资料库区 入库洪水 TOKASIDE模型 尺度效应 多尺度嵌套模拟
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武思江京屋堤段抗洪抢险洪水预报与调度决策
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作者 刘文丽 梁廖兰兰 +1 位作者 马慧君 邓建明 《广西水利水电》 2026年第1期45-49,共5页
2024年9月6~16日,受第11号台风“摩羯”影响,郁江流域出现一次大范围暴雨洪水过程,强降雨造成郁江南宁市区河段—贵港市区河段出现2001年以来最大洪水,其支流武思江受郁江洪水倒灌顶托也出现了2001年以来最高洪水位,洪水造成贵港市港南... 2024年9月6~16日,受第11号台风“摩羯”影响,郁江流域出现一次大范围暴雨洪水过程,强降雨造成郁江南宁市区河段—贵港市区河段出现2001年以来最大洪水,其支流武思江受郁江洪水倒灌顶托也出现了2001年以来最高洪水位,洪水造成贵港市港南区瓦塘镇武思江京屋防洪堤出现严重险情。本文论述了通过精准预报洪水及有效的水库调度,有力地支撑了武思江京屋防洪堤的抗洪抢险工作。 展开更多
关键词 郁江 武思江 京屋防洪堤 水文预报 洪水倒灌 拦洪削峰 调度措施 西津水电站
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