人工诱导生物结皮发育对土壤基质渗透性的影响：基于长期野外实验与随机森林模型的深度解析

本文提出了一种集成数据-机制驱动的长期概率性水库出流预测框架，通过结合QRCNN-BiLSTM（分位数回归-卷积神经网络-双向长短期记忆）模型与LightGBM（轻量梯度提升机）模型，解决了气象-水文-工程运营多过程耦合下的预测不确定性难题。该框架在淮河蚌埠闸的应用中，显著降低了RMSE（均方根误差）和MD（误差异常值），为水资源优化提供了更精准可靠的决策支持。

　　

Highlight

本研究亮点在于构建了一个突破性的两阶段预测系统：

1. 1.

   气象-水文过程模拟：采用QRCNN-BiLSTM模型，通过分位数回归（QR）框架结合CNN的空间特征提取与BiLSTM的双向时序建模能力，生成多分位数入库流量场景。该模型在淮河流域实测数据中，较传统CNN-BiLSTM基准模型降低RMSE达6.8%，误差异常值（MD）减少24.8%。

2. 2.

   工程运营机制嵌入：创新性地将水库调度知识（如水量平衡方程、多目标优先级规则）融入LightGBM的损失函数设计，使其在出流预测中较LSTM基准模型CR（覆盖率）提升3.5%，且概率带宽（RB）更窄。

Methodology

方法论核心：

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  多因子筛选：基于Dempster-Shafer（DS）证据理论，从大气环流指数（如ENSO）、土壤湿度等多维度变量中识别关键预测因子。

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  物理约束耦合：在LightGBM阶段引入水库运营的硬性边界条件（如最小生态下泄流量），使模型输出符合实际工程逻辑。

Conclusion

该框架在1-2个月预见期内显著优于传统QRNN-LSTM组合，其创新性体现在：

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  数据-机制协同：通过QRCNN-BiLSTM捕捉气象水文非线性关联，LightGBM则像“水利工程师”般将调度规则编码为机器学习特征。

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  概率性优势：输出的分位数场景（如80%置信区间）可直接用于水库风险调度，犹如为决策者配备“不确定性导航仪”。