基于降雨-径流相关性分析与深度学习的洪水预报模型创新研究

《Results in Engineering》：Revolutionizing Flood Forecasting by Integrating Rainfall-Runoff Correlation Analysis with Advanced Deep Learning Techniques

本研究针对传统洪水预报模型精度不足的问题，创新性地将降雨-径流相关性分析（RRCA）与LSTM-Transformer深度学习架构相结合，提出了RRCALT混合模型。研究通过RRCA方法科学确定模型输入时间步长，在洛河和荡泽河流域的验证表明，该模型在MAE、RMSE、NSE和KGE等指标上显著优于传统模型，为洪水预报提供了更精准可靠的解决方案，推动了水文预报技术的发展。

　　

在全球气候变化背景下，洪水灾害对人类生命财产安全和社会经济发展构成严重威胁。传统水文模型存在参数过多、计算复杂等局限性，而数据驱动的深度学习模型为洪水预报提供了新思路。然而，单一深度学习模型在捕捉复杂水文过程时空特征方面仍面临挑战，特别是输入时间步长的确定缺乏科学依据。

为解决这些问题，华北水利水电大学的研究团队在《Results in Engineering》发表了创新性研究，提出了一种基于降雨-径流相关性分析（RRCA）的LSTM-Transformer混合模型（RRCALT）。该研究通过巧妙结合两种深度学习技术的优势，并引入科学的输入参数确定方法，显著提升了洪水预报的准确性和可靠性。

研究采用的关键技术方法包括：降雨-径流相关性分析（RRCA）方法确定最优输入时间步长；LSTM网络提取时间序列特征；Transformer编码器-解码器架构实现全局注意力机制；以及在洛河流域（19个雨量站）和荡泽河流域（6个雨量站）的洪水事件数据上进行模型验证。

研究结果部分通过多个维度验证了模型的优越性能：

4.1. RRCA结果

通过RRCA分析确定了两个研究区的最佳输入时间步长，洛河流域为30小时，荡泽河流域为3小时，为模型输入参数提供了科学依据。

4.2. 模型预测结果

4.2.1. 模型性能评估

RRCALT模型在各项指标上均显著优于对比模型。与Transformer模型相比，在洛河和荡泽河流域的MAE分别降低66.7%和67.9%，RMSE降低71.9%和71.1%，KGE提高6.62%和12.41%。

4.2.2. 基于事件的洪水评估

在洪峰误差、峰现时间误差和洪量误差等事件评估指标上，RRCALT模型表现出更好的稳定性和准确性。

讨论部分深入分析了模型的创新价值和局限性：

5.1. RRCA的作用

通过不同输入时间步长的对比实验，验证了RRCA方法在平衡模型性能和计算效率方面的有效性。

5.2. 模型预测性能分析

5.2.1. RRCALT模型与LSTM模型的比较分析

RRCALT模型通过注意力机制增强了特征提取能力，提高了预测稳定性和可解释性。

5.2.2. RRCALT模型与Transformer模型的比较分析

LSTM层比传统的嵌入层更能有效处理水文数据的连续性和物理意义，使模型更适应洪水预报任务。

5.3. 局限性

5.3.1. LSTM-Transformer模型的局限性

模型计算时间较长，物理可解释性有待加强，长期预报性能需要进一步验证。

5.3.2. RRCA的局限性

当前RRCA方法尚未考虑降雨组合效应，需要引入更全面的评价指标体系。

研究结论表明，RRCALT模型通过创新性地结合LSTM和Transformer的优势，并采用RRCA方法确定输入参数，在洪水预报任务中表现出卓越性能。该研究不仅提供了有效的洪水预报新方法，也为深度学习在水文领域的应用提供了重要参考。未来研究将着重优化模型结构、增强物理可解释性，并完善RRCA方法，以进一步提升模型的实用价值。