基于数据驱动的地貌水文降雨-径流模型替代方法研究

为解决传统地貌水文模型在降雨-径流模拟中的局限性，研究人员开发了一种创新的数据驱动替代模型。该研究通过机器学习算法整合多源地理空间数据，显著提升了径流预测精度，为洪水预警和水资源管理提供了更高效的计算工具。

　　

这项研究突破性地构建了数据驱动的替代模型(Data-driven Model)，旨在模拟传统地貌水文学(Geomorphology)中的降雨-径流(Rainfall-runoff)过程。通过融合深度学习(Deep Learning)和地理信息系统(GIS)技术，新模型成功捕捉了流域地形特征与水文响应的非线性关系。研究团队采用卷积神经网络(CNN)处理数字高程模型(DEM)数据，结合长短期记忆网络(LSTM)分析时序降雨数据，显著提升了在极端降雨事件中的径流预测能力。该模型特别适用于缺乏详细地质参数的无资料地区(Ungauged Basin)，为水资源管理者提供了更灵活的计算工具。值得注意的是，模型通过特征重要性分析(Feature Importance Analysis)揭示了地形曲率(Topographic Curvature)和土壤饱和导水率(Saturated Hydraulic Conductivity)等关键参数对径流形成的决定性影响。