基于LSTM和随机森林的机器学习模型在白沃尔特河流域洪水管理与减灾中的径流预测研究

为解决加纳白沃尔特河流域洪水频发但缺乏精准径流预测工具的难题，研究人员首次采用LSTM和随机森林(RF)机器学习模型，结合CMIP6 SSP5-8.5情景数据，实现了1-10天径流预测及2050年前景模拟。结果显示LSTM更擅长捕捉峰值流量，RF则提供稳定长期预测，未来径流变异性加剧提示需加强洪水干旱风险管理。该研究为数据稀缺地区提供了可复制的智能预警框架。

　　

加纳北部的白沃尔特河流域长期饱受洪水侵袭，2018年洪水曾导致34人死亡、10万人受灾，2023年又有2.6万人因洪水流离失所。这个以雨养农业为主的地区，洪水不仅摧毁农田和基础设施，更威胁着粮食安全和经济稳定。传统基于物理的水文模型如SWAT和HEC-HMS在该地区应用时面临数据稀缺的困境，而气候变化更使得精准预测变得迫在眉睫。

为突破这一瓶颈，研究人员创新性地将机器学习技术引入该领域。通过整合长短期记忆网络(LSTM)和随机森林(RF)两种算法，结合多源卫星和再分析数据，构建了高精度的径流预测模型。这项发表在《Environmental Challenges》的研究，首次实现了该流域1天、5天和10天的多尺度径流预报，并成功预测了2050年前的气候变化影响。

研究团队采用GRDC实测径流数据填补GloFAS-ERA5再分析数据集，构建1985-2019年的完整时间序列。核心方法包括：1) 使用CHIRPS降水、ERA5温度、CFSR土壤湿度和LISVAP蒸散发数据训练模型；2) 采用KGE和R²等指标评估性能；3) 应用CMIP6中BCC-CSM2-MR等5种GCMs模拟SSP5-8.5情景；4) 通过Q10和Q90阈值分析极端水文事件。

在"历史径流预测"部分，LSTM在捕捉峰值流量时KGE达0.97，优于RF的0.86。模型显示：纳武尼站(92,950 km²)的预测误差(MAE=14.98 m³/s)显著大于亚鲁古站(41,550 km²)的7.98 m³/s，验证了模型在不同尺度流域的适用性。

"CMIP6数据验证"揭示：BCC-CSM2-MR在雨季降水模拟中误差最低(MAE=40.3mm)，而MIROC6偏差最大。温度模拟显示ACCESS-ESM1-5在湿季误差仅0.51°C，但干季表现不佳，促使研究采用多模型集成策略。

"未来趋势预测"显示：到2050年，普瓦卢古和亚鲁古站年降雨量将减少，而纳武尼站可能增加。温度升高最显著出现在12月(达2°C)，将加剧蒸发。径流预测表明：纳武尼站8月流量可能增加300 m³/s，而其他两站同期将减少，形成"南涝北旱"格局。

讨论部分强调：该研究创新性地解决了数据稀缺地区的预测难题，LSTM对洪峰的精准捕捉(KGE>0.9)使其特别适合早期预警。但使用GloFAS替代实测数据可能引入不确定性，未来需结合实时监测改进。预计到2050年，普瓦卢古站将面临9,605天干旱和90天洪水，这种旱涝并存的现象要求采取覆盖种植、水源涵养等综合措施。

这项研究不仅为白沃尔特河提供了首个机器学习驱动的洪水预警系统，其"卫星数据+AI"的技术路线更可推广至类似缺数据流域。成果直接支持SDG2(零饥饿)、SDG6(清洁饮水)等多项可持续发展目标，为气候脆弱区的适应性管理树立了新范式。随着CMIP6数据的持续更新和物联网技术的普及，这种智能水文预测框架将在全球变化应对中发挥更大作用。