全球95%以上的中小流域没有任何监测数据，这些无资料地区径流和洪水预测一直是水文领域长期面临的科学难题。近日，中国科学院成都山地灾害与环境研究所研究员欧阳朝军团队提出了一种新的基于AI的径流洪水预测模型ED-DLSTM，通过编码流域静态属性和气象驱动，利用全球2000多个水文站数据进行模型训练，以解决全球范围内有资料流域和无资料流域径流预测问题。相关成果在线发表于《创新》上。
该研究提出的ED-DLSTM模型，针对流域径流预测目标，设计了空间属性编码模块，利用卷积层和空间金字塔池化层，将所有流域的静态属性映射到规模相同的隐空间，使得模型能抽象地“意识”到不同流域的水文响应特征。
该研究采用的训练数据集来自美国、英国、中欧、加拿大等地共计2089个流域，这些流域分布差异性显著，确保了数据的多样性。利用这些流域历史资料训练模型，并测试模型在未来时段的预测准确性和可靠性。利用纳什效率系数NSE对实验结果进行评估，发现81.8%的流域平均NSE高于0.6，预测精度比传统水文模型和其他人工智能模型更好。
基于上述预训练模型（北半球），研究者对智利（南半球）的160个全新流域（不使用任何监测数据）进行预测，以检验模型在无监测数据流域的预测能力，不同预训练模型的预测结果显现出了较强的空间分布一致性。在最好情况下，所有未计量流域中76.9%的流域NSE＞0，展现了AI在未计量流域进行水径流及洪水预测的巨大潜力。
相关论文信息：https://doi.org/10.1016/j.xinn.2024.100617
12月11~15日，第32届Texas相对论天体物理学研讨会（Texas Symposium on Relativistic Astrophysics）在上海交通大学李政 广东省科学院生态环境与土壤研究所研究员刘芳华团队在电能微生物和水铁矿促进产氢机制方面取得新进展。近日，相关成果先 关于2023年第二批拟备案的省自然科学基金结题验收项目的公示 根据《河南省自然科学基金项目管理办法》（豫科〔2022 12月18日23时59分，甘肃省临夏回族自治州积石山保安族东乡族撒拉族自治县发生6.2级地震，震源深度10公里。截至19日16时50分 近日发表于《睡眠医学》的一项研究表明，“夜猫子”动脉钙化的概率几乎是“早起鸟”的两倍。在心血管疾病的早期阶段， 1月18日，浙江科技大学、嘉兴大学分别在杭州、嘉兴举行揭牌仪式。面向未来，两所高校提出了各自的发展目标。 浙江科技大学 。本文链接：研究者提出一种新的基于AI的径流洪水预测模型http://www.sushuapos.com/show-11-5903-0.html
声明：本网站为非营利性网站，本网页内容由互联网博主自发贡献，不代表本站观点，本站不承担任何法律责任。天上不会到馅饼，请大家谨防诈骗！若有侵权等问题请及时与本网联系，我们将在第一时间删除处理。
上一篇： 《全国科技小院发展报告（2024）》发布