长短期记忆模型在小流域洪水预报上的应用研究

• 作者: 吴金津 张艳军 王俊勃 王素描 董文逊 袁正颖 郭炅
• 来源期刊: 水资源研究
• 学科: 地球科学
• 关键词: 长短期记忆 洪水预报
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 页码范围: 24-32
• 页数: 9页
• 分类号: P33

摘要

在山区小流域,降水资料稀缺,且难以反应其降水的空间异质性,使得仅依靠降水资料进行洪水预报十分困难。为了提高山区小流域洪水预报精度,本文以官山河流域为例,选择可同时输入降水和径流资料进行水文模拟和预报的长短期记忆模型(LSTM),对洪水过程进行模拟。同时构建了新安江模型模拟,进行对比研究。研究结果表明,若使用1975~1987年逐日数据对模型进行率定和检验,传统水文模型检验期的纳什效率系数为0.55,而对应的LSTM检验期的纳什效率系数为0.73,长短期记忆模型(LSTM)能够较大地提高降水资料缺少地区的水文模拟和预报效果。