深度学习水文预报研究进展综述Ⅱ——研究进展及展望

• 作者: 欧阳文宇 叶磊 顾学志 李晓阳 张弛
• 来源期刊: 南水北调与水利科技（中英文）
• 学科: 工学
• 关键词: 深度学习 水文预报 物理机制 整合建模
• 年，卷（期）: 2022,（5）
• 所属期刊栏目: 水文水资源
• 页码范围: 862-875
• 页数: 13页
• 分类号: TV214
• 语种: 中文
• DOI: 10.13476/j.cnki.nsbdqk.2022.0087

摘要

深度学习在数据驱动水文模型方向的应用研究是当前水文预报的研究热点。综述近期深度学习模型在水文预报中的应用研究进展，归纳以往数据驱动模型未表现出的新特点，分析深度学习在水利工程影响下水文建模、不确定性分析等问题中的应用潜力以及深度学习水文预报模型解释的知识发现作用。从物理机制模型中融人深度学习和物理机制指导的深度学习两方面讨论深度学习与水文物理机制整合的研究实例。总结深度学习水文预报研究仍面临的重要挑战，展望可能的发展趋势，以期为深度学习在水文预报中的研究发展提供有效参考。