摘要

本文主要研究深度学习在水文要素模拟与预测方面的应用效果，通过构建Conv-TALSTM模型和Seq2Seq模型，分别对径流和水位进行模拟与预测，并与传统物理模型和机器学习模型进行对比分析。

国内外研究进展

基于过程驱动的水文要素模拟与预测

过程驱动模型通过物理机制描述水文要素形成过程，但存在通用性差、模型复杂等问题。例如，WetSpa模型、HEC-HMS模型等在模拟径流和水位方面有一定效果，但在复杂地形和多因素影响下精度受限。

基于机器学习的水文要素模拟与预测

机器学习模型（如人工神经网络ANN、支持向量机SVM）在水文要素模拟与预测方面取得了一定成果，但存在学习能力有限、无法传递历史时刻信息等问题。

基于深度学习的水文要素模拟与预测

深度学习模型（如LSTM）在模拟时间序列方面具有优势，但单一LSTM模型未区分历史时刻的重要性，且对多步长输出的时序性考虑不足。

该篇文章的研究目的

1. 提升水文模拟精度：文章旨在通过深度学习方法，特别是长短期记忆神经网络（LSTM）及其改进模型，提高水文要素（径流和水位）模拟与预测的精度。

2. 解决传统模型局限性：针对传统物理模型和浅层数据驱动模型在处理水文过程复杂性时的不足，探索深度学习模型在水文领域的应用潜力。

3. 优化模型结构与性能：研究模型组合及优化时序特征对模型性能的影响，提出结合卷积核和注意力机制的Conv-TALSTM模型，以及基于Seq2Seq的多步长水位预测模型，以改善模型对水文要素的模拟能力。

该篇文章的研究方法

1. Conv-TALSTM模型构建：将卷积核和注意力机制引入LSTM，利用卷积核提取同一时间点上多维变量之间的相关特征，注意力机制提升同一变量在关键时间点的影响力。

2. Seq2Seq模型应用：提出基于Seq2Seq的多步长水位预测方法，使用循环神经网络作为编码层和解码层，分别将历史水位序列编码为上下文向量和解码预测目标水位序列。

3. 模型对比分析：构建WetSpa分布式水文模型、人工神经网络模型（ANN）和支持向量回归模型（SVR），与深度学习模型进行对比，评估模型在水文要素模拟与预测方面的有效性。

该篇文章的研究内容

1. 径流模拟研究：以韩江流域为研究对象，构建Conv-TALSTM模型，分析模型组件、参数和输入对径流模拟的影响，并与WetSpa模型和ANN模型进行比较。

2. 水位预测研究：以流溪河为研究对象，针对未来6h、12h和24h的水位预测，构建基于Seq2Seq的短期多步长水位预测模型，并与LSTM模型、ANN模型和SVR模型进行对比。

3. 模型性能评估：采用均方根误差（RMSE）、判定系数（R²）、纳什系数（NSE）和平均绝对误差（MAE）等指标定量评价模型表现，分析不同模型在不同条件下的模拟与预测效果。

• 韩江流域DEM及站点分布图

• 

•  流溪河及拦河坝位置示意图

• 

• 气象变量与水文变量的相关性

• 

•  水位序列的自相关系数图

• 

• 水位序列的偏相关系数图

• 

•  基于网格的WetSpa模型框架图

• 

•  基于网格的植物根区水分平衡示意图

• 

  ANN网络结构图

• 

•  Seq2Seq模型示意图

• 

• 韩江流域子流域划分情况

• 

• 韩江流域土壤分类和土地利用图

• 

• 率定期潮安站日径流模拟值与实测值对比图

• Conv-TALSTM模型框架图

• LSTM-Seq2Seq模型框架图

• GRU-Seq2Seq模型框架图

• 韩江流域的气象站包括长汀、上杭、五华和梅县，分别用 M1、M2、M3 和 M4 表示；水文站包括上杭、溪口、衡山和潮安，分别用 H1、H2、H3 和 H4 表示。为了比较水文变量和气象变量对模拟结果的影响，采用三种不同的输入矩阵（A1~A3）对目标站的径流进行模拟。以日降水量、最高气温、最低气温、平均气温、平均风速、相对湿度、日照时数等气象变量作为气象输入资料。A1 包括四个气象站的气象变量和目标站的历史径流。A2 包括三个上游水文站的流量和目标站的历史径流。A3 包括气象站和水文站的所有数据。输入数据包含模拟时间 t 和历史时间 t-i 的信息，三个矩阵的具体输入信息如表 3-4 所示。首先采用 2.4 节的方法对输入数据进行预处理，形成输入矩阵。为了保持矩阵中所有输入变量的长度相同，将时间 t 时的 H4 径流量设置为 0。

• 不同输入下的性能比

该篇文章的最大创新点

1. 模型结构创新：首次将卷积核和注意力机制引入LSTM模型，构建Conv-TALSTM模型，有效提升模型对多维变量相关特征的提取能力和关键时间点的影响力。

2. 多步长预测方法创新：提出基于Seq2Seq的多步长水位预测模型，解决了传统LSTM模型在多步长输出时未考虑输出数据之间时序性的缺点，提高了多步长水位预测的精度。

3. 模型组合与优化：通过对比分析不同模型组合，验证了深度学习模型在水文要素模拟与预测中的优越性，为水文预报领域提供了新的思路和方法。

该篇文章给我们的启发

1. 深度学习在水文领域的潜力：展示了深度学习模型在处理复杂水文过程中的强大能力，为水文预报研究提供了新的方向。

2. 模型改进的重要性：强调了模型结构优化对提高模拟与预测精度的关键作用，鼓励进一步探索和改进现有模型。

3. 多学科融合的趋势：体现了水文学与计算机科学的深度融合，启示我们在解决复杂水问题时，应积极借鉴和应用其他领域的先进技术。