【摘 要】
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在全球水文事件频发的背景下,径流模拟对于合理制定流域水资源分配计划具有重要意义。本文分别使用 SWAT 模型(Soil and Water Assessment Tool)和 LSTM(Long Short Term Memory)模型对黄河源区实现了 2008～2017年月径流和日径流模拟,其中SWAT模型利用DEM、土壤数据、土地利用和气象数据,基于ArcSWAT构建了水文模型,并完成了模型参
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在全球水文事件频发的背景下,径流模拟对于合理制定流域水资源分配计划具有重要意义。本文分别使用 SWAT 模型(Soil and Water Assessment Tool)和 LSTM(Long Short Term Memory)模型对黄河源区实现了 2008～2017年月径流和日径流模拟,其中SWAT模型利用DEM、土壤数据、土地利用和气象数据,基于ArcSWAT构建了水文模型,并完成了模型参数敏感性分析和参数率定,实现了由降雨到径流产出的水文模拟过程。LSTM利用历史径流数据,基于Keras深度学习框架和Python语言,完成了超参数选取及模型训练,实现了对径流量的预测。本文研究结论主要如下:(1)SWAT模型和LSTM模型均能实现对径流较好的模拟,月径流模拟和日径流模拟,R2均在0.53～0.98之间,NSE均在0.4～0.98之间。(2)SWAT模型在月径流模拟方面较LSTM模型更具优势,其中2014～2017年模拟精度R2与NSE分别为0.72和0.61,较LSTM模型分别提高了 0.04和0.01。使用交叉验证方法在不同预测长度下的平均R2与平均NSE分别为0.79和0.64,较LSTM模型分别提高了0.11和0.09。分析SWAT模型较LSTM模型月径流模拟精度更高的原因,一方面由于SWAT模型径流模拟结果与降雨量相关性更强,使用相关性分析,SWAT径流模拟结果与降雨量之间的Pearson相关系数为0.82,高于LSTM模型的0.79,使其在丰水年模拟结果较LSTM模型更准确,使得整体模拟精度更高。另一方面由于LSTM模型月径流模拟训练样本较少,造成LSTM模型较SWAT模型月径流模拟精度较低。因此另外使用2002～2013年月径流数据作为训练集,使训练样本扩充为原来的2倍,并与原训练集进行对比,结果表明扩充后的训练集模拟精度R2与NSE分别为0.73和0.71,较原训练集分别提高了 0.05和0.11。(3)LSTM模型在日径流模拟方面较SWAT模型更具优势,其中2014～2017年模拟精度R2与NSE分别为0.98和0.98,较SWAT模型分别提高了 0.22和0.33。使用交叉验证在不同预测长度下的平均R2与平均NSE分别为0.98和0.98,较SWAT模型分别提高了 0.18和0.27。其原因可能为LSTM模型日径流模拟训练样本充足,结果表明LSTM模型对训练样本大小更为敏感,当训练样本充足时,LSTM模型径流模拟精度能达到较高水平。
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