深度学习驱动的"分解-优化-重构"方法在中国北方典型气候与人类活动影响流域径流预测中的应用研究

针对传统深度学习方法受径流非平稳性影响导致预测精度不足的问题，研究人员创新性地构建了VMD-WOA-BiLSTM组合模型，通过变分模态分解(VMD)和鲸鱼优化算法(WOA)提升双向长短期记忆网络(BiLSTM)的预测性能。该模型在中国北方半干旱区的海拉尔河与大黑河流域验证显示，上游气候主导区域预测效果尤佳，为无气象数据条件下的径流预测提供了高精度解决方案。

　　

随着全球气候变化与人类活动加剧，水资源管理面临严峻挑战。径流预测作为水资源调控的核心环节，其准确性直接影响防洪抗旱、生态调度等决策。传统水文模型依赖降雨、土壤等物理参数，在数据匮乏区域应用受限；而常规机器学习方法直接处理具有强非平稳性（如季节波动、极端事件）的径流序列时，往往丢失关键时序特征。特别是在中国北方半干旱区，气候与人类活动的双重干扰使得径流过程呈现复杂非线性特征，亟需开发新型预测方法。

中国某研究机构团队在《Journal of Contaminant Hydrology》发表研究，提出基于"分解-优化-重构"框架的VMD-WOA-BiLSTM组合模型。该研究选取气候主导的海拉尔河上游与人类活动强烈干预的大黑河下游作为典型案例，通过变分模态分解(VMD)将原始径流序列分解为多个本征模态函数(IMF)，利用鲸鱼优化算法(WOA)自动调参优化双向长短期记忆网络(BiLSTM)，最终重构获得预测结果。关键技术包括：1）基于中心频率观察法确定VMD最优分解层数K；2）采用WOA优化BiLSTM的隐含层节点数、学习率等超参数；3）通过均方根误差(RMSE)等指标评估模型性能。

研究结果

1. 模型比较：VMD-WOA-BiLSTM的纳什效率系数(NSE)达0.93，较未分解模型提升27%，证实信号分解能有效提取径流多尺度特征。
2. 空间差异：上游气候主导区域预测精度(NSE>0.9)显著优于人类活动频繁的下游，反映模型对自然驱动径流的更强捕捉能力。
3. 径流量级影响：总径流量较大的河流预测误差降低15%，推测因大流量系统对极端降水缓冲能力更强。
4. 季节特性：模型在丰水期表现最优(NSE=0.88)，枯水期略降，可能与季节性冻土影响径流形成机制有关。

结论与意义
该研究创新性地将信号处理技术与智能优化算法引入水文预报领域，证实VMD-WOA-BiLSTM模型在数据匮乏条件下的适用性：1）VMD分解克服了传统EMD（经验模态分解）的模态混叠问题，数学理论基础更完备；2）WOA参数优化使BiLSTM训练效率提升40%，避免人工调参的主观性；3）模型对气候驱动型径流的优异预测性能，为跨境河流等资料稀缺区提供新工具。研究同时指出，未来需进一步融合遥感降水等多元数据，以增强对人类活动干扰强烈区域的预测能力。这项成果为中国北方半干旱区水资源精准管理提供了方法论支撑，对实现联合国可持续发展目标(SDG)6具有实践价值。