【摘 要】
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传统的基于深度学习的水文预测模型在反映土壤水分时空特异性有一定局限性。本文提出了一种具有channel-agnostic和spatial-specific结构的时空预测深度学习模型。spatial-specific性质是在不同空间位置自适应分配网络权值提取不同区域土壤湿度的空间特征；channel-agnostic性质是用一维卷积提取单个grid点通道中土壤湿度和predict的时间特征，准确捕获
【基金项目】
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国家科学自然青年基金项目（61604019）； 吉林省发改委产业技术研究与开发项目（2019C054-8，2019C039-1，2019C054，2020C019-3）； 吉林省教育厅科学技术研究项目（JJKH20210889KJ，JJKH20220840KJ）；
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传统的基于深度学习的水文预测模型在反映土壤水分时空特异性有一定局限性。本文提出了一种具有channel-agnostic和spatial-specific结构的时空预测深度学习模型。spatial-specific性质是在不同空间位置自适应分配网络权值提取不同区域土壤湿度的空间特征；channel-agnostic性质是用一维卷积提取单个grid点通道中土壤湿度和predict的时间特征，准确捕获单点的土壤湿度和其预测因子的变换关系，将lagged和预测因子作为模型输入在单个网格点进行预测。实验结果表明，本文模型的预测能力相较于传统的DL模型有很大的提升，在中国北方区域，模型的决定系数（R2）相较于CNN提高了80%。
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