物联网赋能深度学习方法在干旱条件下水库水位预测与决策支持中的应用研究

本研究针对干旱条件下水库管理的响应性不足问题，开发了基于IoT和AI的LSTM与xLSTM预测框架。通过二十余年高分辨率水文气象数据，实现了30-365天多时间尺度水库容积预测，xLSTM在短期预测中显著优于传统ARIMA模型。研究成果通过可视化决策支持系统与加泰罗尼亚干旱管理计划阈值联动，为气候敏感区域水资源管理提供了数据驱动的智能决策范式。

　　

随着气候变化导致的干旱加剧、用水需求增长和快速城市化，全球水资源可持续管理正面临严峻压力。在西班牙加泰罗尼亚地区，这种压力尤为突出——水库经常处于临界低水位状态，威胁着民用、工业和农业供水安全。传统水文模型往往缺乏响应能力和可扩展性，特别是在没有实时环境反馈的情况下运行。物联网（IoT）和人工智能（AI）的最新进展为预测性和适应性水资源管理提供了新的机遇。

加泰罗尼亚的内部流域（Conques Internes）是巴塞罗那大都市区的主要供水来源，具有高用水需求和显著的季节性变化特征。该地区经历了2021-2023年的严重干旱，水库蓄水量比五年平均水平低18%以上，这使得开发准确的水资源预测工具变得尤为紧迫。

为了解决这些问题，加泰罗尼亚电信技术中心（CTTC/CERCA）的Raúl Parada和Arnau Sanz开展了一项创新研究，开发了一个物联网支持的预测和决策支持框架，用于干旱条件下的主动水库管理。研究成果发表在《Internet of Things》期刊上。

研究人员使用了超过二十年的高分辨率水文气象数据，开发和比较了长短期记忆网络（LSTM）和扩展LSTM（xLSTM）模型。xLSTM集成了指数门控机制，能更好地捕捉长期时间依赖性。他们在多个预测时间范围（30、90、180和365天）评估了预测性能，并将结果与经典统计模型（ARIMA）进行了基准测试。

为了将模型输出操作化，研究人员将预测结果集成到一个实时决策支持仪表板中，使预测与加泰罗尼亚干旱管理计划中建立的水库运行阈值保持一致。这项研究不仅为水文预测的深度学习提供了方法论贡献，还为气候敏感区域的数据驱动干旱准备提供了实用框架。

主要技术方法包括：从加泰罗尼亚水务局（ACA）和加泰罗尼亚气象局（Meteocat）通过API自动获取数据；使用240个气象站和9个水库传感器的日值数据；采用Min-Max归一化进行数据标准化；构建具有指数门控的xLSTM架构；使用MSE、MAE、RMSE和R²作为评估指标；开发基于Web的可视化决策支持工具。

数据收集和处理

研究聚焦加泰罗尼亚内部流域的九个水库，这些水库为巴塞罗那大都市区供水，具有战略重要性。通过ACA和Meteocat的API自动获取每日数据，包括日累积降雨量、降雪量、日平均温度和水库终端的容积。数据经过缺失值处理、时空对齐和标准化预处理，确保质量和一致性。

模型选择

研究选择了LSTM和xLSTM两种递归神经网络架构。xLSTM引入了指数门控机制和额外的内部块来建模复杂的非线性相互作用，包括sLSTM（标量记忆细胞）和mLSTM（矩阵记忆细胞）两种变体。模型采用分层堆叠（最多20层）并嵌入残差连接和预层归一化以稳定训练。

实验结果

在30天预测范围内，xLSTM模型表现出色，Model 7达到R²=0.669，略优于最佳LSTM模型（Model 2，R²=0.657）。随着预测时间范围的延长，所有模型的性能均下降，在365天预测中，最佳模型的R²值为负，表明预测能力低于简单均值基线。xLSTM虽然训练时间较长，但每个epoch的损失下降更快，表明学习效率更高。

可解释性分析

通过SHAP（SHapley Additive exPlanations）框架进行特征重要性分析，揭示了不同预测时间范围内关键驱动因素的变化。短期预测主要受近期气象条件影响，而中长期预测则更依赖于历史模式和累积效应。

可视化工具

开发了交互式可视化工具，集成了实时数据和多时间尺度预测结果，并与加泰罗尼亚干旱管理计划的预警阈值联动，为水资源管理者提供直观的决策支持。

研究结论表明，IoT集成的深度学习框架能够有效支持短期水库水位预测，xLSTM在捕捉时间依赖性方面表现出优势。然而，长期预测仍然面临挑战，主要原因是缺乏未来气象输入和数据中的不确定性问题。

这项研究的重要意义在于：首先，它将先进的深度学习技术与实际的水资源管理需求相结合，提供了从数据采集到决策支持的端到端解决方案；其次，开发的实时可视化工具使预测结果能够直接应用于水资源管理实践，支持干旱预警和应急响应；最后，研究为其他气候敏感区域的水资源管理提供了可借鉴的范式，支持联合国可持续发展目标中的清洁饮水和卫生设施（SDG 6）和气候行动（SDG 13）。

未来工作可以整合天气预报 ensembles、土壤湿度传感和物理信息混合模型来提高长期预测性能。同时，采用边缘计算策略可以减少延迟，实现更可扩展的IoT部署。这项研究展示了可扩展的、以数据为中心的方法如何支持环境韧性和适应性资源管理，为全球干旱地区的水资源安全提供了技术解决方案。