基于深度学习的水文预报方法研究
《基于机器学习的中长期径流预报方法研究》范文
《基于机器学习的中长期径流预报方法研究》篇一一、引言随着现代科技的快速发展，机器学习在各个领域的应用越来越广泛。
其中，基于机器学习的中长期径流预报方法研究具有重要的实际意义。
径流预报是水文领域的重要研究内容，对于水资源管理、防洪抗旱、水生态保护等方面都具有重要的指导作用。
本文旨在探讨基于机器学习的中长期径流预报方法，为相关领域的研究和应用提供理论依据。
二、径流预报的背景与意义径流预报是通过对河流、湖泊等水体的水文信息进行收集、分析和预测，以了解其未来一段时间内的水流状况。
中长期径流预报是指对未来数月甚至数年的径流情况进行预测，对于水资源规划、调度、管理及保护具有十分重要的意义。
随着全球气候变化和人类活动的加剧，径流情况的变化对生态环境和社会经济产生深远影响，因此，提高径流预报的准确性和可靠性显得尤为重要。
三、传统径流预报方法的局限性传统径流预报方法主要包括物理模型和统计模型。
物理模型基于水流运动的物理规律进行建模，但模型参数的确定和调整较为复杂；统计模型则主要依据历史数据进行统计分析，但往往难以考虑多种影响因素的相互作用。
此外，传统方法在处理非线性、时变和复杂的水文系统时存在一定局限性，导致预报结果的准确性和可靠性难以满足实际需求。
四、基于机器学习的中长期径流预报方法针对传统方法的局限性，本文提出基于机器学习的中长期径流预报方法。
该方法以大量历史径流数据为基础，通过机器学习算法建立预测模型，实现对未来一段时间内径流情况的预测。
具体而言，该方法包括数据预处理、特征选择、模型构建和模型评估等步骤。
1. 数据预处理：对历史径流数据进行清洗、整理和标准化处理，以便于后续的模型构建。
2. 特征选择：从历史数据中提取与径流情况相关的特征，如气象因素、地形因素、人类活动等。
3. 模型构建：采用机器学习算法（如支持向量机、神经网络、随机森林等）建立预测模型。
这些算法能够处理非线性、时变和复杂的水文系统，提高预报的准确性和可靠性。
基于神经网络的短期水文预测方法
基于神经网络的短期水文预测方法短期水文预测是水文学中的重要研究领域，对于水资源管理和防洪减灾具有重要意义。
随着神经网络技术的发展和应用，基于神经网络的短期水文预测方法逐渐成为研究的热点。
本文将探讨基于神经网络的短期水文预测方法及其应用，分析其优势和不足，并展望未来发展方向。
一、引言随着气候变化和人类活动的影响，水资源管理和防洪减灾等问题变得越来越复杂。
准确预测未来一段时间内的降雨量、径流量等水文要素对于科学合理地管理和利用水资源具有重要意义。
传统的统计方法在一定程度上可以满足需求，但受到数据特征复杂、非线性关系等问题的限制。
二、基于神经网络的短期水文预测方法1. 神经网络原理神经网络是一种模拟人类大脑工作方式而设计出来的计算模型。
它由大量简单处理单元（神经元）相互连接而成，并通过学习调整连接权值以实现特定的功能。
神经网络具有自适应性、非线性映射能力和并行处理能力等特点，适用于处理复杂的非线性问题。
2. 数据预处理在应用神经网络进行短期水文预测之前，需要对原始数据进行预处理。
预处理包括数据清洗、缺失值填补、异常值检测和数据标准化等步骤，以提高神经网络模型的准确性和鲁棒性。
3. 神经网络模型构建基于神经网络的短期水文预测方法通常采用前馈神经网络（Feedforward Neural Network）模型。
该模型由输入层、隐藏层和输出层组成，其中隐藏层可以有多个。
输入层接收水文要素数据，输出层给出对未来水文要素的预测结果。
隐藏层负责对输入数据进行非线性映射和特征提取。
4. 神经网络训练与优化神经网络模型需要通过训练来学习输入与输出之间的映射关系。
常用的训练算法包括误差反向传播算法（Backpropagation）和Levenberg-Marquardt算法等。
在训练过程中，可以采用交叉验证方法评估模型的泛化能力，并通过调整网络结构和参数来优化模型性能。
三、基于神经网络的短期水文预测方法的应用1. 降雨预测基于神经网络的短期降雨预测方法能够通过历史降雨数据和其他气象要素数据，准确地预测未来一段时间内的降雨量。
河流水位预测方法研究
河流水位预测方法研究河流是大自然中最重要的自然资源之一，为人类提供饮用水、灌溉水和能源等多种资源，同时也给人类带来了不少灾害。
因此，对河流的水位进行预测显得尤为重要。
本文将对河流水位预测方法进行研究，探讨不同预测方法的优缺点以及其应用场景。
一、传统方法传统的河流水位预测方法是基于统计学模型的，如ARIMA、指数平滑、回归等。
这些方法的基本思想是利用历史数据对未来进行预测，依据是“历史会重演”。
这些方法具有简单、易用的特点，并且可以处理各种类型的数据。
但是，这些方法都是基于假设数据是平稳的。
而一些河流水位数据实际上是非平稳的，因为受到了不同的气象、地质、地形、人为因素等的影响。
所以，这些传统方法存在一定的局限性。
二、机器学习方法目前，随着机器学习算法的不断发展，人们开始尝试将机器学习应用于河流水位预测。
机器学习方法可以自适应地学习数据的特点，并通过建立模型对未来进行预测。
在机器学习方法中，常见的算法有神经网络、支持向量机、决策树等。
相比传统方法，机器学习方法更适合解决非平稳数据的预测问题。
以神经网络为例，它是一种基于人类大脑神经元工作原理的模型。
它可以通过学习样本来自适应地构建模型，并可以预测未来的输出结果。
神经网络算法具有高度的灵活性和适应性，可以处理多种类型的数据，并且其预测精度通常比传统方法更高。
但是，神经网络算法也存在一定的局限性，例如需要大量的数据进行训练，并且对模型的解释性不够强。
三、深度学习方法深度学习是机器学习的一个分支，它可以让程序自动地进行特征提取，并通过分类或回归等方式得到输出结果。
深度学习通常需要大量的数据来进行训练，但是其精度比传统方法和机器学习方法都更高。
近年来，深度学习在河流水位预测领域也得到了广泛应用。
例如，基于深度学习的方法可以通过对气象、地形等多种因素进行分析预测未来的水位。
需要指出的是，尽管深度学习的预测精度很高，但是其运算速度较慢。
因此，当预测的时间周期较短时，深度学习并不一定是最有效的方法。
基于深度学习的雷达降雨临近预报及洪水预报
第34卷第5期2023年9月㊀㊀水科学进展ADVANCES IN WATER SCIENCEVol.34,No.5Sep.2023DOI:10.14042/ki.32.1309.2023.05.003基于深度学习的雷达降雨临近预报及洪水预报李建柱,李磊菁,冯㊀平,唐若宜(天津大学水利工程仿真与安全国家重点实验室,天津㊀300350)摘要:为探究深度学习的雷达降雨临近预报在流域洪水预报中的适用性,采用U-Net㊁嵌入注意力门的Attention-Unet 和添加转换器的多级注意力TransAtt-Unet 开展雷达降雨临近预报,将预报降雨作为HEC-HMS 水文模型的输入,对柳林实验流域进行洪水预报㊂结果表明:1h 预见期时,Attention-Unet 对短时强降雨预报结果较好,TransAtt-Unet 预报降雨模拟的洪峰流量和径流量相对误差小于20%,各深度学习模型对量级较大的降雨和洪水预报精度较高;2h 预见期的预报降雨强度㊁降雨总量㊁洪峰流量和径流量存在显著低估,U-Net 能取得相对较好的降雨预报结果㊂基于深度学习的1h 预见期雷达降雨临近预报及洪水预报可为流域防洪减灾提供科学依据㊂关键词:雷达降雨临近预报;降雨定量估计;深度学习;洪水预报;柳林实验流域中图分类号:P333㊀㊀㊀文献标志码:A㊀㊀㊀文章编号:1001-6791(2023)05-0673-12收稿日期:2023-05-19;网络出版日期:2023-09-19网络出版地址:https :ʊ /urlid /32.1309.P.20230918.1718.002基金项目:国家自然科学基金资助项目(52279022)作者简介:李建柱(1981 ),男,河北沧州人,教授,博士,主要从事水文水资源方面研究㊂E-mail:lijianzhu@近年来,极端降雨事件导致洪涝灾害频发,对洪水预报精度和时效性的要求越来越高[1]㊂准确的降雨预报是洪水预报的关键,可为防洪减灾工作提供重要的科学依据[2]㊂传统的洪水预报主要以地面雨量站实测降雨输入水文模型,导致洪水预报的有效预见期短,且雨量站实测降雨无法反映其空间分布特性[3]㊂天气雷达具有高时空分辨率㊁高精度和可靠性等特点[4]㊂将雷达降雨临近预报结果作为水文模型的输入进行洪水预报,能在一定程度上延长洪水预见期[5],是水文预报领域的主要发展趋势,但降雨临近预报是尚未解决的重要科学难题[6]㊂以光流法㊁质心跟踪法㊁交叉相关法为主的传统雷达回波外推方法[7],能在较短预见期内对缓慢变化的回波过程取得较好的外推效果,但无法准确描述迅速变化的回波过程[8]㊂近年来大量研究将深度学习的方法引入到水文气象领域,并取得显著成效[9-10]㊂Zhang 等[6]提出一种具有预测误差优化的神经网络模型NowcastNet,基于中国和美国的雷达资料开展降雨预报,显著提高了极端强降雨的预报精度㊂Ritvanen 等[11]提出一种基于卷积神经网络U-Net 的拉格朗日模型,改善了强降雨的临近预报效果㊂作为一种应用广泛的基础模型,U-Net 在临近预报领域得到推广[12]㊂Han 等[13]将U-Net 模型用于雷达回波外推,并与循环神经网络的TrajGRU 和交叉相关法的预报结果进行对比,表明U-Net 模型在时空序列预测问题的适用性㊂预报降雨的重要用途之一是作为水文模型的输入进行洪水预报[14-15]㊂Heuvelink 等[16]使用确定性和概率性方法进行降雨预报,并将结果作为WALRUS 水文模型的输入进行流量预报,在小流域取得较好的预报效果;Nguyen 等[17]将雷达回波外推和数值模式天气预报结合,提高了降雨预报精度,并指出降雨预报与分布式水文模型结合使用的优势;包红军等[18]构建了临近降雨集合预报的中小河流洪水预报模型,延长了洪水预报的预见期㊂但目前使用深度学习的方式开展雷达降雨临近预报,从而进行洪水预报的精度还有待提高,尤其是在半干旱半湿润地区的小流域㊂U-Net 结构简单,可根据目标灵活调整和添加模块,为实现更加精确的雷达降雨临近预报和洪水预报提供了更多可能㊂因此,本研究采用深度学习的U-Net,并尝试使用嵌入注意力门的Attention-Unet(简写为Att-674㊀水科学进展第34卷㊀Unet)和添加转换器的多级注意力TransAtt-Unet进行柳林实验流域典型降雨过程的1h和2h预见期雷达回波外推,利用动态雷达反射率因子和降雨强度关系计算外推回波对应的逐小时降雨,作为半分布式水文模型HEC-HMS的输入进行洪水预报,对比分析预报降雨与雨量站实测降雨模拟的洪水精度差异,探讨基于深度学习的雷达降雨临近预报在小流域洪水预报中的适用性㊂1㊀研究区域与数据1.1㊀流域概况选择河北省邢台市内丘县柳林实验流域为研究区㊂如图1所示,流域出口位于114ʎ21ᶄE㊁37ʎ17ᶄN,布设有柳林水文站进行水位和流量观测㊂流域面积为57.4km2,主河道长13.2km,流域坡度为30.9ɢ㊂地处半干旱半湿润气候区,季节变化分明,径流的年内和年际分配不均,降雨多发生在6 9月,多年平均降水量为594.5mm,多年平均径流深为80.7mm㊂雷达资料来源于中国新一代多普勒天气雷达监测网河北省石家庄市的Z9311站㊂雷达位于114ʎ42ᶄ50ᵡE㊁38ʎ21ᶄ00ᵡN,采用VP21体扫模式,扫描半径为230km,时间分辨率为6min,能够完成9个不同仰角的扫描㊂柳林实验流域在距离雷达120km范围内,可保证雷达回波数据的质量㊂图1㊀柳林实验流域位置和雷达监测范围Fig.1Location of Liulin experimental watershed and radar monitoring range1.2㊀雷达数据预处理将2018 2020年降雨时段的雷达基数据,经过编码转换㊁杂波抑制㊁衰减订正㊁地物遮挡订正㊁坐标转换后,形成反射率混合扫描数据图,用于深度学习模型的训练㊂由于柳林实验流域面积较小,将回波图裁剪至流域周围128行128列的范围(113ʎ36ᶄ36ᵡE㊁37ʎ30ᶄ36ᵡN到114ʎ53ᶄ24ᵡE㊁36ʎ47ᶄ24ᵡN)㊂以训练集中20180521场次降雨为例,图2为经过预处理与未处理回波对比图,经过质量控制后的回波剔除了杂波干扰并显著减少波束遮挡,具有较高的可靠性㊂训练集和验证集共包含20000帧回波图,按照8ʒ2的比例划分进行模型训练和验证㊂测试集选取2012年㊁2016年和2021年的4场典型降雨过程对应的雷达数据㊂1.3㊀典型降雨洪水过程降雨洪水资料来源于河北省邢台水文勘测研究中心㊂洪水资料为柳林水文站汛期实测逐小时流量数据,㊀第5期李建柱,等:基于深度学习的雷达降雨临近预报及洪水预报675㊀图2㊀20180521场次降雨未处理与预处理后回波对比Fig.2Comparison of unprocessed and preprocessed echoes of20180521case暴雨资料为流域内菩萨岭㊁神头㊁任庄㊁安上和柳林5个雨量站汛期逐小时雨量,筛选出与雷达回波时段对应的典型降雨洪水过程对降雨和洪水预报精度进行评价㊂降雨洪水信息如表1所示㊂由于20211006场次降雨过程在汛期后发生,柳林水文站未对其洪水过程进行观测㊂表1㊀典型降雨洪水过程信息Table1Information of typical rainfall and flood processes降水场次降水量/mm最大小时雨量/mm降雨时长/h洪水径流深/mm洪峰流量/(m3㊃s-1) 2012072675.958.45 5.147.020160719251.942.718129.2368.020210721149.426.92929.993.32021100625.58.25//2㊀研究方法2.1㊀雷达回波外推的深度学习模型2.1.1㊀U-NetU-Net网络由4层编码器-解码器组成,是一种卷积神经网络㊂如图3(a)所示,网络的左边是编码器,应用最大池化和双重卷积来减小图像大小和加倍特征映射的数量㊂编码器之后的右侧为解码器,通过双线性插值进行上采样操作,使特征图大小增加1倍㊂每层编码器和解码器之间通过1个跳跃连接保存来自较浅层的细尺度信息㊂完成上述采样操作之后,模型通过一个1ˑ1的卷积,输出代表网络预测值的单个特征图㊂2.1.2㊀Att-UnetAtt-Unet(图3(a))在U-Net的解码器前添加注意力门,以此过滤跳跃连接传播的特征,再将编码器的特征与解码器中相应的特征进行拼接,有效抑制无关区域的激活,减少编码器中无关信息的跳跃连接,达到改善预测效果的目的[19]㊂本研究将Att-Unet模型调整为时间序列预测模型进行回波外推㊂676㊀水科学进展第34卷㊀图3㊀U-Net㊁Att-Unet㊁TransAtt-Unet和TSA㊁GSA模块结构Fig.3Structure of U-Net,Attention-Unet,TransAtt-Unet,TSA and GSA modules2.1.3㊀TransAtt-UnetTransAtt-Unet将多层次引导注意和多尺度跳跃连接联合嵌入U-Net,如图3(b)㊂将变换器自注意力(TSA)和全局空间注意力(GSA)嵌入到网络中,同时在解码器中使用多尺度跳跃连接来聚合不同语义尺度的特征,从而有效减少卷积层叠加和连续采样操作造成的细节损失㊂如图3(c)和图3(d)所示,TSA将特征嵌入到Q㊁K㊁V3个矩阵中,在Q和K的转置之间采用Softmax函数进行归一化运算,形成注意力图,再与V 矩阵相乘得到注意力权重㊂GSA对特征进行卷积转置映射为W㊁M㊁N,对M㊁N采用Softmax函数进行归一化运算得到位置注意力信息,再与W相乘得到位置特征㊂在解码器部分采用残差多尺度跳跃连接的方式[20],输入特征图通过双线性插值向上采样到输出的分辨率,然后与输出特征图进行级联,作为后续块的输入㊂2.2㊀深度学习模型训练1h外推数据集取前1h间隔6min共10帧回波图(反射率因子),预测后1h共10帧回波图(2h外推为前20帧预测后20帧)㊂深度学习模型基于Pytorch环境,初始学习率设置为0.001,批处理大小设置为8,损失函数采用均方根误差(E MS)[13],在NVIDIA Geforce RTX3050上采用Adam优化器训练200个轮次㊂当损失函数在4个周期内没有增加时,学习率调节器将学习率自动减小10%㊂采用二元评价指标命中率(Proba-bility of detection,D PO)㊁虚警率(False alarm ratio,R FA)㊁临界成功指数(Critical success index,I CS)和准确率(Accuracy,A)进行雷达回波外推精度的评价[21]㊂2.3㊀雷达降雨临近预报多普勒天气雷达采用Z R关系描述雷达反射率因子(Z)和降雨强度(R)的幂指数关系[22]㊂中国的多普勒雷达普遍采用Z=aR b(a=300,b=1.4)进行降雨定量估计,但仅适用于平均情况㊂基于实测资料动态调整的Z R关系,可以实现更加精确的降雨估计[23]㊂殷志远等[24]采用4种不同的Z R关系开展雷达降雨定量估计,并将结果用于水文模拟,表明动态Z R关系的降雨定量估计精度最高,洪水模拟效果最好㊂动态Z R关系建立在逐小时快速更新资料的基础上,通过动态调节参数a和b,使逐小时雷达估测降雨与对应㊀第5期李建柱,等:基于深度学习的雷达降雨临近预报及洪水预报677㊀的雨量站观测降雨的最优判别函数δ达到最小[23],从而确定适用于逐小时雷达定量降雨估计的多组Z R关系参数㊂为保证参数a和b的取值合理,限定a和b数值调节范围分别为[150.00,400.00]㊁[0.80, 2.40],调整间隔分别为10和0.05㊂经过上述步骤最终确定出每场降雨过程的动态Z R关系参数如图4所示㊂采用相关系数(Correlation coefficient,C C)㊁平均偏差(Mean bias,B M)和平均绝对误差(Mean absolute error,E MA)进行降雨预报精度评价[14]㊂图4㊀动态Z R关系参数Fig.4Parameters of dynamic Z R relationship2.4㊀水文模型李建柱等[25]研究了地形数据源和分辨率对柳林实验流域洪水模拟精度的影响,结果表明,基于无人机三维倾斜摄影构建的1m分辨率DEM能反映流域真实地形的变化,在此基础上构建的HEC-HMS模型能较好地模拟流域洪水过程㊂本研究采用作者基于无人机三维倾斜摄影构建的1m分辨率HEC-HMS模型,将雷达降雨临近预报结果作为HEC-HMS水文模型的输入,进行柳林实验流域洪水预报㊂采用洪峰流量相对误差(E RP)㊁径流量相对误差(E RV)㊁峰现时差(ΔT)和纳什效率系数(E NS)进行洪水预报精度评价[25]㊂3㊀结果及分析3.1㊀回波外推结果分析以反射率20dBZ和30dBZ为阈值计算二元评价指标㊂1h回波外推评价结果见表2,Att-Unet对20120726场次降雨的回波外推效果相对较好,注意力门加强了Att-Unet对强回波的识别和外推效果,同时抑制弱回波或杂波产生的干扰,但对弱回波或中等回波的外推效果较差;TransAtt-Unet采用的多尺度跳跃连接和注意力机制使模型能综合不同尺度的图像特征,提高模型精度和稳定性,因此,该模型对于持续时间较长㊁降雨过程变化丰富的20160719场次回波过程取得了较好的外推效果;20210721和20211006场次降雨的过程回波总体偏弱,各模型的1h预见期回波外推精度差异并不显著㊂2h回波外推评价结果见表3,U-Net 模型对30dBZ阈值的回波外推效果优于其他模型,其原因是雷达回波外推需要预测每个像素的精确值;Att-Unet和TransAtt-Unet所采用的注意力门或者多尺度跳跃连接结构仅增强局部特征的学习,而忽略随时间动态变化的信息,因此导致预测时效性的不足㊂U-Net模型尽管结构简单,但以往研究表明其在时间序列预测中具有一定适用性[26],对不同等级回波信息具有一定的泛化能力[27],因此,尽管U-Net的1h预见期回波外推效果略差于添加注意力机制的模型,但能在更长预见期的回波外推中保持相对较好的效果㊂总体来看, 3种模型对中等强度回波外推效果均好于强回波,1h预见期回波外推效果好于2h预见期㊂国内外研究主要依靠天气雷达外推实现1h预见期降雨预报[5]㊂与传统的雷达外推方法相比,深度学习678㊀水科学进展第34卷㊀对回波和降水的演变趋势具有更好的预报效果,更适用于剧烈变化的降雨过程[28]㊂曹伟华等[29]使用基于U-Net网络搭建的RainNet模型开展雷达降雨临近预报,并与交叉相关的外推结果进行对比,指出了深度学习模型对降雨消亡过程的时空演变趋势和强度变化范围具有更好的预报效果,而交叉相关法更适合于稳定降雨的预报㊂本研究预报的4场典型降雨过程,除20211006场次持续时间短㊁降雨强度较小外,其余场次降雨过程变化较为剧烈,回波过程变化较为迅速,因此,采用深度学习的方法进行雷达降雨临近预报更为合适㊂表2㊀1h回波外推结果评价指标值Table2Evaluation index value of1h echo extrapolation results降雨场次模型D PO R FA I CS A20dBZ30dBZ20dBZ30dBZ20dBZ30dBZ20dBZ30dBZ20120726U-Net0.830.370.070.190.780.330.820.56 Att-Unet0.820.520.120.170.760.440.800.65 TransAtt-Unet0.750.350.060.170.720.340.770.5820160719U-Net0.710.370.140.440.610.210.610.31 Att-Unet0.790.460.150.450.680.240.690.33 TransAtt-Unet0.870.470.140.490.750.240.750.3120210721U-Net0.740.420.140.210.670.360.810.71 Att-Unet0.700.490.260.440.540.280.640.51 TransAtt-Unet0.720.520.260.460.550.290.650.5320211006U-Net0.450.240.560.760.190.090.740.64 Att-Unet0.440.210.550.790.240.080.750.61 TransAtt-Unet0.430.280.560.720.210.090.690.63表3㊀2h回波外推结果评价指标值Table3Evaluation index value of2h echo extrapolation results降雨场次模型D PO R FA I CS A20dBZ30dBZ20dBZ30dBZ20dBZ30dBZ20dBZ30dBZ20120726U-Net0.660.370.140.160.600.350.640.63 Att-Unet0.620.180.140.170.590.180.650.48 TransAtt-Unet0.660.200.110.130.590.200.630.5120160719U-Net0.590.200.420.630.380.120.430.47 Att-Unet0.480.120.440.640.310.070.370.47 TransAtt-Unet0.570.150.360.600.410.100.420.4820210721U-Net0.690.480.140.330.620.330.770.62 Att-Unet0.600.360.250.390.460.220.590.51 TransAtt-Unet0.650.380.290.460.480.220.570.4820211006U-Net0.500.170.480.770.320.080.670.58 Att-Unet0.420.180.670.810.210.020.600.54 TransAtt-Unet0.410.170.610.800.200.040.640.52㊀第5期李建柱,等:基于深度学习的雷达降雨临近预报及洪水预报679㊀3.2㊀降雨预报精度分析利用动态Z R关系计算各降雨场次真实回波和外推回波的逐小时降雨,精度和相关性评价指标见表4㊂20160719㊁20210721和20211006场次真实回波的反演降雨与实际降雨有较高的相关性,但20120726场次真实回波反演降雨与实际降雨的相关性较弱,但该场次回波外推取得较高的技能评分,其原因可能是2012年Z9311雷达为单偏振雷达,所采集的原始回波数据存在一定的数值和发生时间的系统误差,且该场降雨过程变化迅速,导致预报降雨与实际产生误差㊂TransAtt-Unet对20160719和20210721场次降雨在1h预见期内具有较小的误差,Att-Unet在20160719场次降雨的预报中具有最高的相关性㊂3种模型对20211006场次降雨预报效果差别并不显著,其原因是该场降雨强度较小,深度学习模型对此类降雨预报性能较接近㊂在2h 预见期降雨预报中,U-Net模型的降雨预报效果优于其他模型,这与雷达回波外推结果相对应,表明了U-Net在较长预见期降雨预报中的适用性㊂表4㊀降雨相关性评价指标值Table4Rainfall correlation evaluation index value降雨场次模型E MA/mm C C B M/mm1h2h1h2h1h2h20120726U-Net22.5722.49-0.28-0.41-1.96-2.32 Att-Unet23.9921.28-0.22-0.32-0.66-3.08 TransAtt-Unet24.2022.66-0.28-0.32-1.76-2.66真实回波14.780.31 2.9320160719U-Net8.868.840.480.420.22-6.21 Att-Unet8.7010.710.590.170.25-7.05 TransAtt-Unet7.8810.520.580.13-0.74-6.77真实回波 6.020.77-0.0620210721U-Net 4.57 4.780.520.380.31-1.90 Att-Unet 4.85 5.580.320.19-0.93-1.31 TransAtt-Unet 4.40 5.650.470.21-0.22-1.29真实回波 3.090.67-0.4120211006U-Net 2.81 2.650.840.61-2.81-2.39 Att-Unet 2.61 2.790.790.63-2.61-2.79 TransAtt-Unet 2.48 2.620.820.65-2.48-2.62真实回波 1.670.88-1.67㊀㊀预报降雨过程如图5所示㊂3种模型在1h预见期时,预报的20120726场次降雨峰值与实际较为一致,但出现1h时差;对20160719和20210721场次降雨过程预报结果出现部分异常值,这与回波外推过程较大的虚警率有关,但总体上能反映降雨过程变化和雨强峰值;20211006场次降雨则存在少量低估,但能预报出该场降雨峰值出现的时间,这与动态Z R算法对较弱降雨的系统性低估有关㊂2h预见期降雨可以一定程度预报降雨过程的变化,但对各场降雨的峰值存在显著低估㊂目前,小流域降雨临近预报效果普遍较差㊂Heuvelink等[16]采用拉格朗日持续性方法在一个40km2的680㊀水科学进展第34卷㊀流域上对一场强降雨进行预报,产生了50%相对误差,发现面积越小的流域对过程变化迅速的降雨越容易产生误报;石毅[30]采用Farneback光流法和ConvLSTM在柳林实验流域进行降雨预报,结果表明光流法对回波演变的敏感性相对较低,ConvLSTM对强回波存在显著的均化趋势,导致1h预见期强降雨存在严重的低估㊂本研究采用的深度学习方法,在1h预见期内对不同类型的降雨均取得相对较好的回波外推效果,且能较准确的预报出强降雨峰值和变化过程,尽管2h预见期的预报精度相对较差,但能预报出降雨变化过程㊂预报结果存在的误差与定量降雨估计方法的系统误差和小流域上有限的雷达回波信息相关㊂动态Z R关系在定量降雨估计中具有相对较高的精度,但在降雨预报的业务化应用中仍然具有优化的空间,如Mihulet等[31]使用机器学习的方法改善了定量降雨估计的效果㊂另外,由于流域面积较小,随着预见期的延长降雨发生的实际位置也许出现在雷达图之外,使得深度学习的方法对剧烈变化的降雨产生较大的误差,Heuvelink等[16]也指出面积越小的流域对降雨发生的位置敏感性越高㊂图5㊀预报逐小时降雨过程Fig.5Forecasted hourly rainfall process3.3㊀洪水预报精度分析表5为洪水预报精度评价结果㊂3场实测降雨模拟的洪峰流量均小于实测洪峰流量,但E NS均达到了0.7以上㊂预报降雨模拟的20120726和20210721场次峰量较小的洪水,E NS均小于0.3,但20120726场次洪水1h预见期径流量相对误差小于20%,20210721场次洪水的洪峰流量预报效果也好于实测降雨模拟结果㊂对于20160719场次峰量较大的洪水,1h预见期预报的洪水E NS均能达到0.7以上且预报洪峰流量相对误差均小于20%,满足预报的精度要求㊂2h预见期洪水预报效果显著变差,洪峰流量和径流量的预报也存在较大误差㊂1h预见期时,TransAtt-Unet对于3场洪水的预报洪峰流量和径流量相对误差均小于20%,且20160719场次洪水E NS达0.78;Att-Unet则较准确地预报出20210721场次洪水的洪峰流量,相对误差仅为-0.9%㊂由于2h预见期预报的降水量存在显著低估,使得预报洪峰流量显著小于实测值,但U-Net模型对3场洪水预报的E NS为3个深度学习模型的最优值,且预报的20160719场次洪水E NS达0.52㊂㊀第5期李建柱,等:基于深度学习的雷达降雨临近预报及洪水预报681㊀表5㊀洪水预报精度评价结果Table5Accuracy evaluation of forecasted floods洪水场次模型预见期Q S/(m3㊃s-1)E RP/%V S/mm E RV/%ΔT/h E NS20120726U-Net1h31.3-33.4 4.4-13.610.23 2h19.2-59.2 4.7-8.010.16Att-Unet1h40.3-24.5 5.68.810.06 2h17.8-62.1 3.9-43.630.08TransAtt-Unet1h38.0-19.2 5.3 2.210.23 2h19.0-59.6 4.3-17.110.15实测降雨模拟36.7-21.97.0537.200.7220160719U-Net1h372.4 1.2162.525.810.76 2h198.4-46.189.3-30.930.52Att-Unet1h407.310.7165.928.410.77 2h185.3-49.779.3-38.640.34TransAtt-Unet1h354.9-3.6154.819.910.78 2h191.3-48.183.9-35.030.37实测降雨模拟343.3-6.7167.729.810.8320210721U-Net1h123.232.033.010.400.25 2h32.3-65.47.7-74.300.14Att-Unet1h92.5-0.917.9-40.110.04 2h41.6-55.411.6-61.31-0.09TransAtt-Unet1h101.08.325.7-14.000.19 2h57.0-38.912.8-57.210.02实测降雨模拟76.2-18.327.7-7.300.79㊀㊀预报洪水过程线如图6所示㊂3种模型1h预见期洪水变化过程与实际较为一致,预报的20120726场次洪水峰现时间和洪水涨落时间较实际滞后1h;20160719场次预报洪水与实测降雨模拟的峰现时间均较实际滞后1h,预报洪峰与实际较为接近,但径流量存在一定的高估;对于20210721场次洪水预报,U-Net预报的洪峰流量较实际偏大,Att-Unet预报的峰现时间较实际滞后1h,TransAtt-Unet的预报结果与实际更为接近,3种模型均能预报出该场洪水的涨落过程㊂深度学习的方法对于剧烈变化的降雨引发的洪水,1h预见期的预报洪水E NS较低,但能较好地预报出洪水的变化过程和洪峰流量,对量级较大的洪水能取得较高的E NS,且能在准确预报洪水变化过程的基础上,较准确地预报出洪峰流量㊁径流量和峰现时间㊂2h预见期降雨虽然可以预报出洪峰形成过程,但对洪峰流量和径流量存在显著低估㊂糜佳伟等[32]在梅溪流域(面积约956km2)进行降雨预报和洪水预报,指出1h预见期降雨预报结果能满足中小流域洪水预报需求㊂本研究在降雨径流响应时间更快的柳林实验流域进行洪水预报,尽管预报洪水E NS较小,但能在1h预见期对不同类型降雨引发的洪水取得较为准确的洪峰流量和径流量预报效果,预报的20160719场次大洪水的洪峰流量和径流量相对误差小于实测降雨模拟洪水结果,因此,1h预见期洪水预报效果具有一定的准确性,为流域的防洪减灾工作争取了更长的时间㊂未来可在更多流域开展雷达降雨临近预报和洪水预报研究,以验证本文采用的深度学习方法在其他流域的适用性㊂682㊀水科学进展第34卷㊀图6㊀模拟和预报洪水过程线Fig.6Simulated and forecasted flood hydrographs4㊀结㊀㊀论采用深度学习的U-Net㊁Att-Unet和TransAtt-Unet进行雷达回波外推,通过动态雷达反射率因子和降雨强度关系实现雷达降雨临近预报,将降雨预报的结果输入HEC-HMS水文模型对柳林实验流域典型洪水过程进行预报,得到以下主要结论:(1)1h预见期时Att-Unet对强回波过程外推效果较好,TransAtt-Unet对变化更丰富的回波过程外推效果较好;2h预见期时U-Net外推效果更稳定㊂(2)深度学习模型在1h预见期对短时强降雨存在时间上的误差,对持续时间较长的降雨存在少量预报异常值,但均能较准确地预报降雨强度和过程;2h预见期降雨存在显著低估和较大误差㊂(3)3种模型的1h预见期预报的洪水能反映实际变化过程,TransAtt-Unet预报的洪峰流量和径流量误差更小,Att-Unet能对部分场次洪水取得较准确的洪峰预报效果㊂U-Net在2h预见期洪水预报效果精度最高㊂参考文献:[1]雍斌,张建云,王国庆.黄河源区水文预报的关键科学问题[J].水科学进展,2023,34(2):159-171.(YONG B, ZHANG J Y,WANG G Q.Key scientific issues of hydrological forecast in the headwater area of Yellow River[J].Advances in Water Science,2023,34(2):159-171.(in Chinese))[2]金君良,舒章康,陈敏,等.基于数值天气预报产品的气象水文耦合径流预报[J].水科学进展,2019,30(3):316-325.(JIN J L,SHU Z K,CHEN M,et al.Meteo-hydrological coupled runoff forecasting based on numerical weather prediction products[J].Advances in Water Science,2019,30(3):316-325.(in Chinese))[3]IMHOFF R O,BRAUER C C,van HEERINGEN K J,et rge-sample evaluation of radar rainfall nowcasting for flood early warning[J].Water Resources Research,2022,58(3):e2021WR031591.[4]IMHOFF R O,de CRUZ L,DEWETTINCK W,et al.Scale-dependent blending of ensemble rainfall nowcasts and numerical weather prediction in the open-source pysteps library[J].Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society,2023,149(753):㊀第5期李建柱,等:基于深度学习的雷达降雨临近预报及洪水预报683㊀1335-1364.[5]刘佳,邱庆泰,李传哲,等.降水临近预报及其在水文预报中的应用研究进展[J].水科学进展,2020,31(1):129-142.(LIU J,QIU Q T,LI C Z,et al.Advances of precipitation nowcasting and its application in hydrological forecasting[J]. Advances in Water Science,2020,31(1):129-142.(in Chinese))[6]ZHANG Y C,LONG M S,CHEN K Y,et al.Skilful nowcasting of extreme precipitation with NowcastNet[J].Nature,2023, 619(7970):526-532.[7]SOKOL Z,SZTURC J,ORELLANA-ALVEAR J,et al.The role of weather radar in rainfall estimation and its application in mete-orological and hydrological modelling:a review[J].Remote Sensing,2021,13(3):351.[8]HAN L,ZHAO Y Y,CHEN H N,et al.Advancing radar nowcasting through deep transfer learning[J].IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing,2022,60:1-9.[9]BI K F,XIE L X,ZHANG H H,et al.Accurate medium-range global weather forecasting with3D neural networks[J].Nature, 2023,619(7970):533-538.[10]李步,田富强,李钰坤,等.融合气象要素时空特征的深度学习水文模型[J].水科学进展,2022,33(6):904-913.(LI B,TIAN F Q,LI Y K,et al.Development of a spatiotemporal deep-learning-based hydrological model[J].Advances in Water Science,2022,33(6):904-913.(in Chinese))[11]RITVANEN J,HARNIST B,ALDANA M,et al.Advection-free convolutional neural network for convective rainfall nowcasting[J].IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing,2023,16:1654-1667. [12]AYZEL G,SCHEFFER T,HEISTERMANN M.RainNet v1.0:a convolutional neural network for radar-based precipitation now-casting[J].Geoscientific Model Development,2020,13(6):2631-2644.[13]HAN L,LIANG H,CHEN H N,et al.Convective precipitation nowcasting using U-net model[J].IEEE Transactions on Geo-science and Remote Sensing,2022,60:1-8.[14]熊立华,刘成凯,陈石磊,等.遥感降水资料后处理研究综述[J].水科学进展,2021,32(4):627-637.(XIONG LH,LIU C K,CHEN S L,et al.Review of post-processing research for remote-sensing precipitation products[J].Advances in Water Science,2021,32(4):627-637.(in Chinese))[15]刘家宏,梅超,刘宏伟,等.特大城市外洪内涝灾害链联防联控关键科学技术问题[J].水科学进展,2023,34(2):172-181.(LIU J H,MEI C,LIU H W,et al.Key scientific and technological issues of joint prevention and control of river flood and urban waterlogging disaster chain in megacities[J].Advances in Water Science,2023,34(2):172-181.(in Chi-nese))[16]HEUVELINK D,BERENGUER M,BRAUER C C,et al.Hydrological application of radar rainfall nowcasting in the Netherlands[J].Environment International,2020,136:105431.[17]NGUYEN H M,BAE D H.An approach for improving the capability of a coupled meteorological and hydrological model for rain-fall and flood forecasts[J].Journal of Hydrology,2019,577:124014.[18]包红军,曹勇,曹爽,等.基于短时临近降水集合预报的中小河流洪水预报研究[J].河海大学学报(自然科学版),2021,49(3):197-203.(BAO H J,CAO Y,CAO S,et al.Flood forecasting of small and medium-sized rivers based on short-term nowcasting and ensemble precipitation forecasts[J].Journal of Hohai University(Natural Sciences),2021,49(3): 197-203.(in Chinese))[19]GAO Y B,GUAN J P,ZHANG F H,et al.Attention-unet-based near-real-time precipitation estimation from Fengyun-4A satel-lite imageries[J].Remote Sensing,2022,14(12):2925.[20]FANG J,YANG C,SHI Y T,et al.External attention based TransUNet and label expansion strategy for crack detection[J].IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems,2022,23(10):19054-19063.[21]TREBING K,STA CZYK T,MEHRKANOON S.SmaAt-UNet:precipitation nowcasting using a small attention-UNet architec-ture[J].Pattern Recognition Letters,2021,145:178-186.[22]ZOU H B,WU S S,TIAN M X.Radar quantitative precipitation estimation based on the gated recurrent unit neural network andecho-top data[J].Advances in Atmospheric Sciences,2023,40(6):1043-1057.[23]GOU Y B,CHEN H N,CHANDRASEKAR V.A dynamic approach to quantitative precipitation estimation using multiradar mul-tigauge network[J].IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing,2020,58(9):6376-6390.。
机器学习模型在岩溶地区水文预报中的适用性分析
ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｒｅｎｍｉｎｚｈｕｊｉａｎｇ．ｃｎＤＯＩ：１０ ３９６９／ｊ ｉｓｓｎ １００１ ９２３５ ２０２４ ０３ ００７第４５卷第３期人民珠江 ２０２４年３月 ＰＥＡＲＬＲＩＶＥＲ基金项目：国家自然科学基金（９１８４７３０１、９２０４７２０３、４２０７５１９１、５２００９０８０、４２１７５１７７）；蒙开个地区河库连通工程梯级泵站运行调度研究科技项目（ＭＫＧ〔２０２１〕 ＫＹＫＴ ０１）；中央级公益性科研院所基本科研业务费专项资金（Ｙ５２１０１１、Ｙ５２１０１３）收稿日期：２０２３－０７－１９作者简介：赵泽锦（１９７５—），男，本科，高级工程师，主要从事水文水资源研究。
Ｅ－ｍａｉｌ：ｚｈａｏｚｅｊｉｎ７７００＠１６３．ｃｏｍ通信作者：张轩（１９９６—），男，硕士，工程师，主要从事水文物理规律模拟及水文预报研究。
Ｅ－ｍａｉｌ：ｘｚｈａｎｇ＠ｎｈｒｉ．ｃｎ赵泽锦，孙伟，周斌，等．机器学习模型在岩溶地区水文预报中的适用性分析［Ｊ］．人民珠江，２０２４，４５（３）：５９－６８．机器学习模型在岩溶地区水文预报中的适用性分析赵泽锦１，孙 伟２，周 斌１，张 轩３，王高旭３，吴 巍３，李文杰１，姚 业１（１．红河州南源供水有限公司，云南 蒙自 ６５１４００；２．南京瑞迪水利信息科技有限公司，江苏 南京 ２１００２９；３．南京水利科学研究院水文水资源与水利工程科学国家重点实验室，江苏 南京 ２１００２９）摘要：现有岩溶地区的水文预报主要采用基于物理机制的水文模型，而机器学习模型的应用较为罕见。
为了探索机器学习模型在岩溶地区水文预报的适用性，以云南省沙甸河流域为研究区，采用了ＬＳＴＭ模型与随机森林模型对倘甸水文站的逐日径流量与场次洪水进行了模拟，并以针对岩溶地区的改进型新安江模型做参照。
研究表明：机器学习模型与改进型新安江模型在日径流过程模拟方面都取得较好的效果，ＬＳＴＭ模型模拟效果更优；场次洪水模拟方面，改进型新安江模型达到了甲级预报精度，机器学习模型６ｈ预见期预报结果整体优于改进型新安江模型，但２４ｈ预见期的预报结果不能满足预报业务的精度需求。
利用深度学习算法的模拟智能水文灾害预测模型研究
利用深度学习算法的模拟智能水文灾害预测模型研究近年来，由于人口的不断增长和城市化的不断推进，水文灾害成为了一个十分严重的问题。
而如何在事先预测、减小灾害带来的影响，是让人们十分关心的问题。
传统的水文预测模型对于各种气候条件的适应性不强，预报准确度也不够高。
因此，研究和应用更为先进的水文预测技术显得十分重要。
随着深度学习算法的兴起，深度学习模型也开始进入了水文预测领域。
本文将探讨利用深度学习算法的模拟智能水文灾害预测模型研究。
一、深度学习算法的优势和应用深度学习算法是近年来神经网络领域中的一大热门研究领域。
与传统的神经网络相比，深度学习算法具有更强的学习能力和适应性。
它可以实现端到端的学习和训练，提高了模型的泛化能力，从而可以更加准确地预测未来的水文情况。
深度学习算法的应用领域非常广泛，比如语音识别、图片分类、自然语言处理等等。
它可以处理大规模的数据，高效地完成模式识别任务。
在水文预测领域，深度学习算法也逐渐受到了关注。
利用深度学习算法来进行水文预测研究，不仅可以提高模型预测准确率，还可以提高预测速度和效率。
二、深度学习模型在水文预测中的应用优势深度学习模型在水文预测中的应用主要体现在以下几个方面：（1）适应性强：深度学习算法可以学习并提取出数据中的复杂特征关系。
这种特点使深度学习模型可以适应不同的数据类型和不同的环境条件。
通过学习历史的气象水文数据，深度学习模型可以准确预测未来的水文情况。
（2）预测准确率高：相比传统的水文预测模型，深度学习模型在预测准确率上具有更高的优势。
深度学习模型可以利用大量的数据进行训练，并且可以对数据中的误差做出自动的修正。
这样，深度学习模型可以更加准确地预测未来的水文情况。
（3）模型泛化能力强：深度学习模型可以通过学习数据中的特征，提高模型的泛化能力。
这使得深度学习模型可以在不同的环境下进行预测，提高了其在实际应用中的使用价值。
三、深度学习模型在水文预测中的研究现状深度学习模型在水文预测中的应用还处于初级阶段，但在近年来已经有了一些重要的进展。
水利水电工程中基于深度学习的水位预测算法研究
水利水电工程中基于深度学习的水位预测算法研究随着经济的发展和社会的进步，水利水电工程在我国经济建设中的地位日益重要。
而水位预测作为水利水电工程的重要组成部分，其准确性直接关系到工程的安全性和经济效益。
然而，水位预测的准确性一直是水利水电工程实践中较为困难的问题之一。
传统的水位预测方法通常基于经验公式或物理模型，但这些方法需要大量的先验知识和实验数据，且其精确度和稳定性在很大程度上依赖于经验和实验分析的准确性。
而随着深度学习技术的发展，基于深度学习的水位预测算法逐渐成为一种新的解决方法，其能够通过自动学习神经网络中的“知识”来预测水位，有效解决了传统方法所存在的一些问题。
深度学习技术中最为基础的是神经网络。
在水位预测问题中，神经网络的输入层通常包含一到多个实时监测数据，如水位高度、流量、降雨量等。
随着网络的深入学习，神经网络的隐层中逐渐提取出相关的特征，并最终输出预测结果。
基于深度学习的水位预测算法通常可以分为两类，一类是基于时间序列的预测方法（如LSTM），另一类是基于机器学习的半监督方法（如GAN）。
时间序列的预测方法通常要求输入数据具有一定时序性质，比如一定时间段内的水位记录。
这种方法基于基础的RNN（循环神经网络）和其改进品LSTM（长短时记忆网络），通过捕捉输入数据和时序信息之间的内在关系，实现准确预测目标数据的目的。
半监督的机器学习方法通常依托于GAN（生成式对抗网络）和VAE（变分自编码器）等深度学习技术，通过无监督学习的方式预测目标数据。
由于每个水利水电工程的情况不同，基于深度学习的水位预测算法需要根据具体需求对应用场景进行优化和改进，实现最优的结果。
浅层的神经网络只能对简单的复杂关系进行建模，难以处理具有深层次复杂关系的数据。
而深度学习技术则更为适合处理这种类型的数据。
当然，深度学习技术并不能解决所有水位预测的难题。
由于深度学习基于大量数据训练的特性，其对于缺乏数据的工程项目并不适用。
《基于深度学习的中长期径流预测研究》
《基于深度学习的中长期径流预测研究》篇一一、引言径流预测是水资源管理、防洪抗旱、水力发电等众多领域的重要研究课题。
随着深度学习技术的快速发展，其在中长期径流预测中的应用逐渐受到广泛关注。
本文旨在探讨基于深度学习的中长期径流预测研究，以期为相关领域提供有益的参考。
二、研究背景及意义径流预测是指根据历史气象、水文、地形等因素，预测未来一段时间内河流的流量变化。
中长期径流预测对于水资源规划、水库调度、防洪抗旱等方面具有重要意义。
传统的径流预测方法主要依赖于物理模型和统计模型，然而这些方法往往需要大量的参数调整和假设，且对于复杂多变的气候条件适应性较差。
因此，寻找一种更加准确、高效的径流预测方法显得尤为重要。
深度学习作为一种新兴的人工智能技术，具有强大的特征提取和学习能力。
将深度学习应用于中长期径流预测，可以提高预测精度，为水资源管理和防洪抗旱等提供有力支持。
因此，基于深度学习的中长期径流预测研究具有重要的理论和实践意义。
三、研究方法本研究采用深度学习中的循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）进行中长期径流预测。
具体步骤如下：1. 数据收集与预处理：收集历史气象、水文、地形等数据，进行数据清洗、格式转换等预处理工作。
2. 模型构建：构建基于RNN和LSTM的深度学习模型，设置合适的网络结构、参数等。
3. 模型训练与优化：使用历史数据进行模型训练，通过调整网络结构、参数等优化模型性能。
4. 预测与评估：使用训练好的模型进行中长期径流预测，并采用合适的评估指标对预测结果进行评估。
四、实验结果与分析1. 数据集与实验环境本研究采用某地区的历史气象、水文、地形等数据作为实验数据集。
实验环境为高性能计算机集群，采用深度学习框架进行模型构建和训练。
2. 模型性能评估本研究采用均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）等指标对模型性能进行评估。
实验结果表明，基于深度学习的中长期径流预测模型具有较高的预测精度和稳定性。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
基于深度学习的水文预报方法研究
摘要：从当前的社会发展情况来看，洪水灾害对人类社会发展造成的损失是
非常严重的。
人每年都会造成非常大的危害，洪水在形成的过程中会受到自然因
素和人为因素的影响。
水文灾害存在着复杂的不确定性，开盖式流量预测是如果
只是采用传统的一种方法，无法解决当前一些复杂的问题，也无法对数据进行准
确的判断。
为了更好的获取水文序列中的一些有效特征，需要构建完善的水文流
量模型，全面提高水文流量预测的精准度。
关键词：深度学习；水文预告；研究方法
引言：在新时代发展的背景下，相关水利部门要做好水文预报方法研究工作。
了解水文管理工作的主要内容分析水文要素的基本影响，同时做好特征和流量因
子之间的复杂关系。
明确信息分析的主要情况，采用现代化的信息技术，动态化
的了解水文输入的基本特征，为后续建模工作做好基础。
1 分析要素研究
对于当前的社会发展而言，洪水流量预测管理工作的开展是非常重要的，水
文要素是影响洪水流量预测的，主要物理因素能够直接反映出当前使用流量变化
的重要尺度。
在近些年的社会发展中，但是水资源短缺和洪水灾害的问题越来越
严重。
各地区在进行水文特征分析和研究的过程中，要了解小流量数据的误差分析，系统化的强调年均降水量和地质指标之间的差距。
要从根本上意识到数据特
征管理的重要性，同时要系统分析不同地区水温水质和地理环境的差异性。
这些
外在因素对水文特征以及对径流洪水产生了一些影响，系统化地强调水文要素对
是资源利用的重要性。
了解汛期和非汛期降水的特点，非汛期的降水比较少，但
是不够稳定，在进行系统研究的过程中，要着重强调季节变化对洪水的影响程度
了解水文流量，研究工作的主要情况，为后续研究工作的开展提供一些参考方向。
降雨量的周期性变化进行系统化的分析，了解降雨量多尺度的周期性和自相理性
的特点。
系统化的分析当前水库河流年降水量的流量变化情况和趋势变化情况，
从系统的结果出发，了解结果的变化规律，同时对水资源的调度工作进行合理的
分析。
全面提高水资源的使用效率，做好系统的降水量趋势和研究工作。
进行数
据管理的过程中，要采取数据管理和数据分析的方法，要了解当前水文特征的基
本内容，合理的选择输入变。
对暴雨过程中的浑浊程度和pH值进行预测，了解
神经网络系统以及信息分析的具体结果。
引进现代化的处理技术，全面提高水温
流量预测的准确性。
2 可行性分析
对于当下的社会发展而言，深度学习和深度研究是非常重要的，研究人员要
明确深度学习的基本概念和特点，将深度学习的内容和水文预报管理工作融合在
一起。
随着当前科学技术的不断发展，人工智能模型的应用频率越来越高，人工
智能技术也被广泛的应用于水文地质环境探测工作。
相关工作人员要深入分析当
前流量的基本情况，做好洪水流量预报管理工作，全面提高流量预测的准确度，
推动洪水流量 the快速发展明确当前流量预测管理的发展趋势。
人工智能技术和
人工智能模型的建立也属于深度学习的一部分，人工智能模型具有较强的数据处
理能力和分析能力。
当前人工智能模型的具体使用情况来看，整体的可行性是比
较高的，首先能够具有较强的自主学习和适应能力，在传统的洪水预报模型建立
工作中，相关水利部门只是以水文现象的基本概念作为基础进行模型创建，在这
一过程中需要综合考虑径流形成的基本机制，但是采用人工智能技术对其进行深
入学习和设计就不需要考虑这些问题相关人员，只需要通过合适的算法来获取水
流的基本特征和输入的特征，并且通过训练模拟的方式，对现代化的原理进行系
统化的分析。
自主的对黑盒中的一些参数进行调整，使其能够达到比较有效的预
测效果，这样能够有效的降低建模过程中的复杂程度。
工作人员需要不断对水文要素进行系统化的分析，了解洪水流量的基本形成
原因，探讨水文要素特征之间的联系，同时要分析各个特征之间的不确定联系和
复杂性的关系。
这些关系是可行性的，有些是非线性的，在传统的物理概念中很
难建立完善的模型，也很难考虑当前水文要素的主要特质。
相关电力企业在进行
智能模型建造的过程中，要了解智能建造的基本基础。
考虑什么要素的主要特征，建立完善的网络调整结构。
洪水流量预测是一个系统化的过程在进行流量预测和分析的过程中，工作人员要深入分析使用要素的主要特征，了解流量形成过程与水文要素特征之间的影响，同时在进行人工智能模型创建的过程中，要借助现代化的算法对流量进行系统化的预测。
自动地提取相关的序列，保证水文要素特征的稳定性和科学性，做好学问时间的序列预测管理工作。
3 基于深度学习使用预测的相关内容分析在当前的社会发展中，水文信息预测管理工作的开展非常重要，工作人员要从深度学习的角度出发，借助现代化的信息技术，建立完善的数据处理系统和处理结构，根据数据预处理的情况，进行综合性的分析，构建完善的时间序列预测模型。
了解不同时间段的流量模型和其他月份的流量预测模型，对不同时间段的数据进行模型的创建，削弱数据之间的非线性特征，使其能够获得更加准确的预测结果。
在进行数据处理的过程中，要从原始的数据出发，选择出一个特征，子集特征子集中一般保函两个特点，首先是每个子集每个特征之间都是低冗余。
所以进行各类数据变量预测管理的过程中，要准确的把握各个数据特征之间的关系，对各类数据进行综合性的分析。
进行数据检测的过程中，要考虑到降水量库上水位和流量的数据，同时要对历史的使用数据进行综合性的研究，了解降水量，对水量的具体流量影响。
分析输入特征因子与流量之间的关系，从信息角度出发，基于信息方法筛选一些与流量数据相联系的模型。
好全方位的复核和研究工作，对流量数据进行系统化的研究，做好数据分析工作。
在进行模型构建的过程中，要深入分析构建模型和深度学习之间的联系，对获取到的各类历史数据进行预处理，同时要做好特征的选择和分析工作，在对各类数据信息进行研究的过程中，要考虑到结构设计和参数的选择。
结合前后时刻的流量进行综合性的分析，建立流量预测模型[1]。
这一过程中不能只考虑某一个时刻的水文信息，要真正从时间序列的角度出发，针对已经处理过的水文数据进行综合性的研究，做好全方位的数据和研究工作，选择科学的处理方法。
进行数据分析的过程中，要了解不同时间段降雨量和雨量之间的互动情况，同时要对每年的降水量和流量的变化情况进行及时的记录与研究。
做好全方位的预算管理工作建立完善的预算模型，同时要考虑到特征变量和不同属性之间的关系，做好数据处理工作，在进行训练和测试的过程中，要对不同的数据进行标准化的处理，
保证在不同模型和算法的背景下，能够保证预算结果的科学性[2]。
在开展实验管理工作的过程中，要对现有的数据进行统一化的处理，了解不同属性水文特征的标准化映射情况。
要了解当前流量数据的基本情况，做好流量和降水量的划归工作，在进行模拟训练之前，要将数据分成不同的训练模式，按照相关的比例进行及时化的调整。
进行模拟构建之前采取不同的验证方法做好水文数据的训练研究工作，并且做好训练集和验证集的工作[3]。
在进行洪水流量预测的过程中，要找出传统模型建立过程中的一些问题，分析水文变化过程中受到各种因素的影响，在进行数据处理的过程中，要考虑到具体的处理模式，做好水温监测和洪水流量监测工作。
建立完善的数据处理模型，对获得的流量数据进行详细的记录，仔细观察不同实际的数据变化情况。
了解当前神经网络循环检测模型的情况，同时要了解输入层的基本节点，做好数据处理工作之后，要明确基本特征的相关个数，做好流量预测值的个数工具。
对隐藏的各类数据进行及时的处理，要保证数据的准确性，在开展实验的过程中要考虑到具体的神经元次数。
结束语：总而言之，相关水利部门的工作人员，要做好水文预报管理工作基于深度学习，探索水文预报的基本方法，全面提高预报管理工作的实际水平，保证数据的准确性。
参考文献：
[1] 梁肖旭. 基于深度学习的水文预报方法研究[D]. 西安电子科技大学.
[2] 朱齐亮, 任建勋, 刘静,等. 一种基于深度学习和迁移学习的水文预报方法:, CN114707736A[P]. 2022.
[3] 马瑜君, 邹希. 基于深度学习的中小河流洪水预报方法研究[J]. 国外电子测量技术, 2018, 37(12):7.。