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基于物理机制耦合深度学习的黄河干流流量演进模拟
被引量：
1
1
作者
罗赟
张翔宇
+4 位作者
董增川
李强坤
左其亭
韩金旭
周康军
《水科学进展》
北大核心
2025年第2期217-229,共13页
河道流量演进模拟是黄河流域水量统一调度的关键环节,亟需提出一种高精度、低延时、考虑人工侧支取退水过程的黄河干流流量演进模拟模型,以满足从水源到用户的精准精细调度需求。在解析黄河不平衡水量空间分布规律的基础上,通过卷积神...
河道流量演进模拟是黄河流域水量统一调度的关键环节,亟需提出一种高精度、低延时、考虑人工侧支取退水过程的黄河干流流量演进模拟模型,以满足从水源到用户的精准精细调度需求。在解析黄河不平衡水量空间分布规律的基础上,通过卷积神经网络-长短期记忆网络(CNN-LSTM)深度学习算法构建黄河干流各河段流量演进模型,并采用重组复合形演化算法(SCE-UA)进行全局优化调参,同时将龙羊峡水库“蓄丰补枯”的物理机制嵌入至CNNLSTM模型中进行串联耦合模拟。研究结果表明:黄河干流不平衡水量在空间上表现为中游河段>下游河段>上游河段的整体趋势性规律,但相邻子区间的单位河段长度不平衡水量并不存在显著关联性;水文学方法、CNN-LSTM模型(分段率定)、 CNN-LSTM模型(全局率定)、串联耦合模拟的综合评价指标(ER-R-M)均值分别为0.627、 0.613、0.774、0.811,黄河上游和下游河段的模拟精度要优于中游河段;基于物理机制引导深度神经网络搭建的方式能够有效约束解集空间,CNN-LSTM模型(全局率定)相较于水文学方法精度提升29.3%。研究结果对黄河水量统一调度具有一定的实践应用价值。
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关键词
流量演进
不平衡水量
物理机制
深度学习
黄河干流
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职称材料
结合地形扫描技术的黄土坡面草被覆盖对细沟侵蚀形态的影响
2
作者
孙晓
王帅
吕锡芝
《水土保持研究》
北大核心
2025年第6期11-20,共10页
[目的]细沟形态的发育特征是坡面侵蚀程度的直观体现,探究草被覆盖对坡面侵蚀及其形态参数的影响,为黄土高原坡面侵蚀防治提供科学依据。[方法]通过人工模拟降雨试验和三维激光扫描、GIS技术,探究了不同草被覆盖方式对黄土坡面细沟形态...
[目的]细沟形态的发育特征是坡面侵蚀程度的直观体现,探究草被覆盖对坡面侵蚀及其形态参数的影响,为黄土高原坡面侵蚀防治提供科学依据。[方法]通过人工模拟降雨试验和三维激光扫描、GIS技术,探究了不同草被覆盖方式对黄土坡面细沟形态发育的影响,并分析了降雨强度、坡度和草被覆盖方式对细沟形态参数的影响。[结果](1)草被覆盖方式对坡面径流泥沙有显著抑制作用,其对侵蚀率的抑制作用较径流率更为明显。(2)随着草被覆盖度的增加,细沟密度、割裂度和分形维数均呈下降趋势,而宽深比呈现先减小后增大的趋势,即在30%~40%覆盖度区间存在影响坡面侵蚀的阈值;(3)草被覆盖度对细沟侵蚀及其形态参数的影响相较于雨强和坡度均更加强烈。(4)基于雨强、坡度和草被覆盖度对细沟密度影响的模型模拟精度最高,其决定系数R2为0.684,效率系数NSE为0.646,该模型可以有效预测细沟密度的变化。[结论]草被覆盖可以有效降低坡面侵蚀程度,减少细沟发育的复杂性和密度,其中细沟密度和割裂度可以较好地体现细沟的侵蚀情况。
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关键词
黄土坡面
草被覆盖方式
侵蚀率
细沟形态参数
三维激光扫描技术
GIS技术
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职称材料
题名
基于物理机制耦合深度学习的黄河干流流量演进模拟
被引量：
1
1
作者
罗赟
张翔宇
董增川
李强坤
左其亭
韩金旭
周康军
机构
黄河
水利委员会
黄河
水利科学研究院
河南省黄河流域生态保护与修复重点实验室
河海大学水文水资源学院
郑州大学水利与交通学院
黄河
水利委员会水资源管理局
出处
《水科学进展》
北大核心
2025年第2期217-229,共13页
基金
国家重点研发计划项目(2023YFC3206701
2024YFC3211304)。
文摘
河道流量演进模拟是黄河流域水量统一调度的关键环节,亟需提出一种高精度、低延时、考虑人工侧支取退水过程的黄河干流流量演进模拟模型,以满足从水源到用户的精准精细调度需求。在解析黄河不平衡水量空间分布规律的基础上,通过卷积神经网络-长短期记忆网络(CNN-LSTM)深度学习算法构建黄河干流各河段流量演进模型,并采用重组复合形演化算法(SCE-UA)进行全局优化调参,同时将龙羊峡水库“蓄丰补枯”的物理机制嵌入至CNNLSTM模型中进行串联耦合模拟。研究结果表明:黄河干流不平衡水量在空间上表现为中游河段>下游河段>上游河段的整体趋势性规律,但相邻子区间的单位河段长度不平衡水量并不存在显著关联性;水文学方法、CNN-LSTM模型(分段率定)、 CNN-LSTM模型(全局率定)、串联耦合模拟的综合评价指标(ER-R-M)均值分别为0.627、 0.613、0.774、0.811,黄河上游和下游河段的模拟精度要优于中游河段;基于物理机制引导深度神经网络搭建的方式能够有效约束解集空间,CNN-LSTM模型(全局率定)相较于水文学方法精度提升29.3%。研究结果对黄河水量统一调度具有一定的实践应用价值。
关键词
流量演进
不平衡水量
物理机制
深度学习
黄河干流
Keywords
evolution of river flow
unbalanced water volume
physical mechanism
deep learning
Yellow River's main stream
分类号
TV122 [水利工程—水文学及水资源]
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职称材料
题名
结合地形扫描技术的黄土坡面草被覆盖对细沟侵蚀形态的影响
2
作者
孙晓
王帅
吕锡芝
机构
中测新图(北京)遥感技术有限责任公司
黄河
水利委员会
黄河
水利科学研究院
河南省黄河流域生态保护与修复重点实验室
郑州大学水利与交通学院
出处
《水土保持研究》
北大核心
2025年第6期11-20,共10页
基金
国家自然科学基金项目(52322903,U2443205,52209022,U2243601,U2243234,52409026,42407063)
河南省自然科学基金(242300421661)。
文摘
[目的]细沟形态的发育特征是坡面侵蚀程度的直观体现,探究草被覆盖对坡面侵蚀及其形态参数的影响,为黄土高原坡面侵蚀防治提供科学依据。[方法]通过人工模拟降雨试验和三维激光扫描、GIS技术,探究了不同草被覆盖方式对黄土坡面细沟形态发育的影响,并分析了降雨强度、坡度和草被覆盖方式对细沟形态参数的影响。[结果](1)草被覆盖方式对坡面径流泥沙有显著抑制作用,其对侵蚀率的抑制作用较径流率更为明显。(2)随着草被覆盖度的增加,细沟密度、割裂度和分形维数均呈下降趋势,而宽深比呈现先减小后增大的趋势,即在30%~40%覆盖度区间存在影响坡面侵蚀的阈值;(3)草被覆盖度对细沟侵蚀及其形态参数的影响相较于雨强和坡度均更加强烈。(4)基于雨强、坡度和草被覆盖度对细沟密度影响的模型模拟精度最高,其决定系数R2为0.684,效率系数NSE为0.646,该模型可以有效预测细沟密度的变化。[结论]草被覆盖可以有效降低坡面侵蚀程度,减少细沟发育的复杂性和密度,其中细沟密度和割裂度可以较好地体现细沟的侵蚀情况。
关键词
黄土坡面
草被覆盖方式
侵蚀率
细沟形态参数
三维激光扫描技术
GIS技术
Keywords
loess slopes
grass cover patterns
erosion rate
rill morphological parameters
3D laser scanning technology
GIS technology
分类号
S157.1 [农业科学—土壤学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于物理机制耦合深度学习的黄河干流流量演进模拟
罗赟
张翔宇
董增川
李强坤
左其亭
韩金旭
周康军
《水科学进展》
北大核心
2025
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
结合地形扫描技术的黄土坡面草被覆盖对细沟侵蚀形态的影响
孙晓
王帅
吕锡芝
《水土保持研究》
北大核心
2025
0
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职称材料
已选择
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