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题名基于机器学习的西南岩溶泉流量模拟研究
被引量：1
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作者
马从文
张志才
陈喜
程勤波
彭韬
张林
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机构
河海大学水文水资源学院
天津大学地球系统科学学院
中国科学院地球化学研究所
中国科学院普定喀斯特生态系统观测研究站
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出处
《中国岩溶》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第1期48-56,共9页
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基金
自然科学基金重点项目(41571130071)
面上项目(41971028,41571020)。
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文摘
岩溶泉对西南岩溶区生态系统稳定和经济社会发展具有重要意义。受岩溶区独特水文地质结构与多重水流过程控制,岩溶泉流量具有复杂的动态变化特征,机器学习模型为其模拟和预测提供了有效手段。然而,岩溶泉域降雨−泉流量过程及其时空变异特征对机器学习模型结构与模拟精度的影响仍不明晰。本文选取西南典型岩溶泉,基于长短期记忆网络(LSTM)建立岩溶泉流量模拟模型,利用泉域实测逐小时降雨与泉流量序列进行模型训练与验证。在此基础上,分析了不同降雨−泉流量过程对岩溶泉流量模拟精度的影响,以及岩溶水文地质结构对降雨−泉流量响应滞时的控制作用。研究结果显示,山坡岩溶泉与流域出口岩溶泉训练期纳什效率系数(NSE)分别为0.942与0.951,验证期分别为0.831与0.834。对于山坡岩溶泉与流域出口岩溶泉,利用全年实测序列训练的模型预测雨季泉流量存在较大偏差,NSE分别为0.793与0.798,而利用雨季实测序列训练的模型预测雨季泉流量,精度显著提升,NSE分别为0.956与0.962,且此差异在暴雨频繁的5、6、7月尤为显著。受浅薄土壤与表层岩溶带分布影响,山坡岩溶泉LSTM模型时序步长显著小于流域出口岩溶泉。
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关键词
机器学习
LSTM
岩溶泉流量
响应滞时
岩溶降雨−泉流量过程
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Keywords
machine learning
LSTM
karst spring flow
flow hysteresis to rainfall
rainfall-spring flow process in the karst area
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分类号
P641.134
[天文地球—地质矿产勘探]
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题名西南喀斯特地区坡地产流过程及其利用技术
被引量：13
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作者
杨振华
宋小庆
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机构
贵州省山地资源研究所
贵州省地质矿产勘查开发局
贵州地质工程勘察设计研究院
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出处
《地球科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第9期2931-2943,共13页
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基金
贵州省公益性基础性地质工作项目(黔国土资地环函[2014]23号)
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文摘
西南喀斯特地区受表层裂隙发育及石漠化作用的影响,坡地产流过程及各径流成分之间的循环转化机制复杂,导致坡地产流效率的空间异质性强烈,成为岩溶水文学的难点之一.以往学者们多采用非岩溶区水文模型与技术研究坡地产流影响因素,以揭示坡地产流的概化过程,并应用多种坡地径流水资源高效利用技术与模式开发坡地水资源,以提升坡地径流的利用效率,但在产流过程研究中忽视了土石界面对蓄满产流与超渗产流过程的影响以及坡面流与壤中流、裂隙流的相互转化作用,导致坡地产流过程、机制分析不够全面.因此,在总结喀斯特坡地径流产流影响因素的基础上,提出喀斯特坡地径流产流过程框架;然后结合坡地径流模拟方法与开发利用技术模式,评估现有坡地水资源高效利用技术的推广价值及存在的局限性;最后,从坡地产流过程及其时空差异方面模拟了坡地产流过程,并展望了坡地水资源高效利用技术未来发展的趋势.
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关键词
坡地径流
产流过程
利用技术
喀斯特地区
水文地质
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Keywords
slope runoff
flow generation process
usage technology
karst area
hydrogeology
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分类号
P641.134
[天文地球—地质矿产勘探]
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