基于机器学习的汉江流域径流模拟与时滞变化分析

doi:10.3880/j.issn.1004-6933.2024.06.020

首页 > 过刊浏览>2024年第40卷第6期 >173-180. DOI:10.3880/j.issn.1004-6933.2024.06.020

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基于机器学习的汉江流域径流模拟与时滞变化分析

DOI:

10.3880/j.issn.1004-6933.2024.06.020

作者:

黄一凡 ^{^1,2}
黄一凡
武汉大学水资源工程与调度全国重点实验室,湖北武汉 430072;武汉大学海绵城市建设水系统科学湖北省重点实验室,湖北武汉 430072
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张翔 ^{^1,2}
张翔
武汉大学水资源工程与调度全国重点实验室,湖北武汉 430072;武汉大学海绵城市建设水系统科学湖北省重点实验室,湖北武汉 430072
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邓梁堃 ^{^1,2}
邓梁堃
武汉大学水资源工程与调度全国重点实验室,湖北武汉 430072;武汉大学海绵城市建设水系统科学湖北省重点实验室,湖北武汉 430072
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李宜伦 ^{^1,2}
李宜伦
武汉大学水资源工程与调度全国重点实验室,湖北武汉 430072;武汉大学海绵城市建设水系统科学湖北省重点实验室,湖北武汉 430072
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刘浩源 ^{^1,2}
刘浩源
武汉大学水资源工程与调度全国重点实验室,湖北武汉 430072;武汉大学海绵城市建设水系统科学湖北省重点实验室,湖北武汉 430072
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作者单位:

(1.武汉大学水资源工程与调度全国重点实验室,湖北武汉 430072;2.武汉大学海绵城市建设水系统科学湖北省重点实验室,湖北武汉 430072 )

作者简介:

黄一凡(2001—),男,硕士研究生,主要从事生态水文和城市水文研究。E-mail:huangyifan@whu.edu.cn 通信作者:张翔(1969—),男,教授,博士,主要从事生态水文与海绵城市研究。E-mail:zhangxiang@whu.edu.cn

通讯作者:

中图分类号:

基金项目:

国家自然科学基金区域创新发展联合基金重点支持项目(U21A2002)

Runoff simulation and time-lag change analysis in the Han River Basin based on machine learning//

Author:

HUANG Yifan ^{^1,2}
HUANG Yifan
State Key Laboratory of Water Resources Engineering and Management, Wuhan University, Wuhan 430072, China;Hubei Key Laboratory of Water System Science for Sponge City Construction, Wuhan University, Wuhan 430072, China
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ZHANG Xiang ^{^1,2}
ZHANG Xiang
State Key Laboratory of Water Resources Engineering and Management, Wuhan University, Wuhan 430072, China;Hubei Key Laboratory of Water System Science for Sponge City Construction, Wuhan University, Wuhan 430072, China
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DENG Liangkun ^{^1,2}
DENG Liangkun
State Key Laboratory of Water Resources Engineering and Management, Wuhan University, Wuhan 430072, China;Hubei Key Laboratory of Water System Science for Sponge City Construction, Wuhan University, Wuhan 430072, China
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LI Yilun ^{^1,2}
LI Yilun
State Key Laboratory of Water Resources Engineering and Management, Wuhan University, Wuhan 430072, China;Hubei Key Laboratory of Water System Science for Sponge City Construction, Wuhan University, Wuhan 430072, China
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LIU Haoyuan ^{^1,2}
LIU Haoyuan
State Key Laboratory of Water Resources Engineering and Management, Wuhan University, Wuhan 430072, China;Hubei Key Laboratory of Water System Science for Sponge City Construction, Wuhan University, Wuhan 430072, China
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Affiliation:

(1.State Key Laboratory of Water Resources Engineering and Management, Wuhan University, Wuhan 430072, China;2.Hubei Key Laboratory of Water System Science for Sponge City Construction, Wuhan University, Wuhan 430072, China)

Fund Project:

摘要

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参考文献

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引证文献

文章评论

摘要:

针对传统水文模型存在参数率定困难、容易陷入局部最优解以及适用性不强等问题,基于机器学习原理构建了基于贝叶斯优化算法的长短期记忆(BOLSTM)模型,并将其用于汉江流域径流模拟；基于模拟结果,采用SHAP方法对降雨径流过程中的影响因子进行了归因分析,并采用时滞分析方法量化了南水北调中线工程对流域径流过程的影响。结果表明:BOLSTM模型的径流模拟效果较好；南水北调中线工程的建设推迟了降雨对汉江流域出口流量产生影响的时间,降雨6d后流域出口流量有所增加；而工程建设前则会在降雨5d后导致流域出口流量发生变化,且工程建设前汉江流域降雨对流域出口流量的影响更大。

关键词:径流模拟;长短期记忆网络;机器学习;贝叶斯优化算法;时滞分析;汉江流域中图分类号:TV121;P333 文献标志码:A 文章编号:1004-6933

Abstract:

In response to the issues of parameter calibration difficulties, susceptibility to local optima, and poor applicability in traditional hydrological models, a Bayesian optimization algorithm-based long short-term memory

Key words:runoff simulation; long short-term memory networks; machine learning; Bayesian optimization algorithm; time-lag analysis; Han River Basin 〖FL

引用本文

黄一凡,张翔,邓梁堃,等.基于机器学习的汉江流域径流模拟与时滞变化分析[J].水资源保护,2024,40(6):173-180.(HUANG Yifan, ZHANG Xiang, DENG Liangkun, et al. Runoff simulation and time-lag change analysis in the Han River Basin based on machine learning//[J]. Water Resources Protection,2024,40(6):173-180.(in Chinese))

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收稿日期:2024-03-19
最后修改日期:
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在线发布日期: 2025-01-02
出版日期:

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