从《水文学与水资源》看水文学的学科发展与实际应用

<正>随着水文学研究体系的不断深化,水文学已成为研究地球水资源运动机理的基础性自然学科和广泛应用于生产生活实际的综合性学科,如可为水资源开发利用、生态环境保护、城市建设等提供水文数据、预报服务。与此同时,随着科学技术的快速发展,水文学科的科技含量逐渐提升,并且由此衍生出部分分支学科,例如遥感水文学、同位素水文学、随机水文学等。     

深度学习水文预报研究进展综述 II −研究进展及展望

深度学习在数据驱动水文模型方向的应用研究是当前水文预报的研究热点。综述近期深度学习模型在水 文预报中的应用研究进展,归纳以往数据驱动模型未表现出的新特点,分析深度学习在水利工程影响下水文建模、 不确定性分析等问题中的应用潜力以及深度学习水文预报模型解释的知识发现作用。从物理机制模型中融入深 度学习和物理机制指导的深度学习两方面讨论深度学习与水文物理机制整合的研究实例。总结深度学习水文预 报研究仍面临的重要挑战,展望可能的发展趋势,以期为深度学习在水文预报中的研究发展提供有效参考。     

水利工程影响下的洪水预报研究进展

水利工程的大规模修建严重影响了流域自然条件下的水文循环过程,大大降低了流域洪水预报精度,考虑水利工程影响的洪水预报已经成为国内外水文学领域研究的重难点问题之一。综述了国内外水利工程对洪水影响的研究,并基于影响机制,从概念性集总模型改进法、分布式水文模型法和水文学与水力学耦合法等角度分析了国内外考虑水利工程影响的洪水预报研究成果,提出了未来相关研究的建议。未来需要在不断加深对水利工程影响机理认识的基础上,加强水利工程的普查力度,分离不同水利工程的影响贡献,寻找更具普适性的研究方法。     

数据密集范式与水文学的未来

讨论了水文实验客观上的局限性及进一步发展的困难,论述了提升水文观测技术和方法的重要性及重点发展的若干方面。在分析科学研究数据密集范式产生背景及其强大生命力的基础上,指出水文学研究适合应用数据密集范式的理由,并提出了初步设想。呼吁水文学家应抓住机遇,在大力、深入发展水文遥感的同时,将发展数据水文学提上议事日程,摆到重要位置。展望未来,水文学将是在数据密集范式驱动下,物理水文学、随机水文学、仿真水文学和数据水文学相互补充、融合发展的水文学。     

中长期水文预报分析

长期水文预报是介于水文学、气象学、气候学等多学科之间的一门边缘学科,由于影响因素的复杂性与目前科学水平的限制,长期水文预报精度还不高。如何提高预报精度是水文学家关注的问题。本文着重从物理成因和预报的数学方法两方面对长期水文预报现状进行了研究,指出了现状条件下水文预报的不足并对其进行了展望。     

无资料流域水文预报(PUB计划)研究进展

无资料流域水文预报，简称为PUB(Predictions in Ungaugecl Basins)，从2003年7月开始成为国际水文科学学会新的国际水文十年计划主题．文中首先简述了PUB计划的主要研究内容，然后回顾了国际和国内已有的PUB研究进展，最后展望了对水文学发展有重要意义的几个PUB前沿研究，包括不确定性研究、对水循环各个环节因素的预报和对无资料流域水文过程的预报。     

工程水文学在中国的发展

17世纪前,中国先祖对水文现象的观察和对水文循环的理解都处于同时代的世界领先水平。在定量水文学时期,由于未能及时注重并吸取促使科学快速发展的实验范式和理论范式,水文学在中国失去了与世界同步发展的机会。1949年以后,随着中国经济社会的蓬勃发展,特别是大规模水利建设和现代生态文明建设的驱动,在日新月异的现代科技支撑下,中国水文学不仅基本上实现了与世界同步发展,而且在流域水文模型、设计洪水理论和方法等领域取得了一些创新成果。当今正值深度信息化、大数据和智能化时代,仿真范式和数据密集范式正在引发新的科技革命,水文学的发展也进入佳境。未来水文学将是物理水文学、随机水文学、仿真水文学和数据水文学互相补充、融合发展的水文学,其对经济社会发展的支撑作用将会更加凸现。     

分布式水文模型在半干旱地区洪水预报中的应用

分布式水文模型以其考虑流域的水文过程和地理要素的时空差异对流域水文过程和水文效应的影响为优势,目前已经成为国内外水文学研究的热门课题。我国最近几年开展了大量分布式水文模型研究,但是实际应用到流域进行洪水预报的还不太多,该文对分布式水文模型应用于半干旱地区洪水预报的研究成果进行了阐述,对于半干旱地区洪水预报的研究具有一定的意义。     

现代信息技术在水文领域中的研究及应用进展

近20年来,现代信息技术在水文学中的应用有了长足的发展,特别是近几年来,3S技术及ANN技术与水文模型的整合研究从技术上变得切实可行,从而为水文学的研究开创了新的研究领域.本文主要从RS、GIS、GPS及ANN技术四个方面论述了现代信息技术在水文领域包括防汛抗旱、水环境生态保护、水土保持及水文预报等方面的研究及应用现状.     

雷达测雨在水文学中的应用--影响预报精度的因素分析

雷达测雨的误差以及水文模型自身的结构和尺度问题等的复杂性，导致了水文预报的精度不理想、这在一定程度上阻碍了雷达测雨技术在水文学中的应用、文中在回顾雷达测雨技术在水文学中已发挥的重要作用的同时，着重对预报精度影响较大的若干因素进行探讨和分析，并就将来雷达测雨技术更好地应用于水文学的研究提出几点建议．     

水文生态学与生态水文学的区别与联系

通过对国内外水文生态学与生态水文学各自定义变迁等发展历程的回顾,分析了两者的区别与联系,指出水文生态学与生态水文学在最初定义与研究时各有侧重,但随着研究的推进和认识的加深,两者关注领域逐渐接近和重叠。认为水文生态学的研究更加系统,研究范围清晰,其中包含了生态水文学的研究内容。水文生态学是一门旨在打破学科专业界限、以跨学科研究理念为指导,研究以水为主体的不同类型、不同层次和不同时空尺度上的生态系统中,水文学物理过程与生态学生物进程相互作用、共同进化内在机制的学科。因此,两者应统一为同一学科,以学科交叉的理念为指导,由跨学科团队进行研究。     

若干水文预报方法综述

将现有水文预报方法分为过程驱动模型方法和数据驱动模型方法两大类.过程驱动模型指以水文学概念为基础,对径流的产流过程与河道演进过程进行模拟,从而进行流量过程预报的模型.过程驱动模型近年在中长期预报方面的发展主要表现在对概念性流域降雨径流模型的结构进行改进,以适应较大时间尺度预报的需要.数据驱动模型则是基本不考虑水文过程的物理机制,而以建立输入输出数据之间的最优数学关系为目标的黑箱子方法.数据驱动模型以回归模型最为常用,近年来由于神经网络模型、非线性时间序列分析模型、模糊数学方法和灰色系统模型等的引进,以及水文数据获取能力和计算能力的发展,数据驱动模型在水文预报中受到了广泛的关注.     

遥感技术在水文学中的应用前景

和其他方法相比，遥感技术在收集自然数据方面具有速度快，宏观性强，精度高，可重复等明显优势，而大部分自然地理数据都可用于水文分析和计算，因此，随着遥感技术实用性的日益提高，它正逐步成为水文工作者收集数据的重要工具，本文概括地介绍了与水文学有关的遥感平台，传感器，电磁波段，遥感解释等基本概念和遥感数据在水文学中应用的特点，以Ｊ．Ｐ．富廷模型为例，展示了以遥感数据为基础的降雨径流模型的设计思路和基本结构     

《水资源研究》杂志办刊回顾及近十年载文分析

全面介绍了《水资源研究》杂志从创刊发展到现在的全过程,并运用统计学的原理对近十年发表的各栏目论文进行了统计和分析。对水资源、水文工作者了解《水资源研究》杂志、研究我国水资源、水文学的发展状况以及研究深度有重要参考价值。     

《现代水文学》一书出版发行

一本反映水文学最新研究进展的学术专著———《现代水文学》 ,近日由黄河水利出版社正式出版发行。《现代水文学》以现代新技术新理论应用为支撑 ,系统阐述了现代水文学的理论、方法及应用 ,为水问题研究提供了水文方面的基础研究。全书系统阐述了水循环的概念、原理及研究进展 ,水文不确定性问题、非线性问题和尺度问题的研究意义与基本方法 ,水文系统识别的概念、原理和方法 ,“3Ｓ”技术及在水文学中的应用 ,水资源可再生性研究和可持续水资源管理量化研究 ,还介绍了代表水文模型发展方向的分布式水文模型、水文—生态耦合系统模型等。…     

水文学与“大数据”

论述了"大数据"方法的特点和优势,即用密集的数据替代数学公式来精细地表达水文现象的时空变化或微分方程的解,讨论了水文学需要"大数据"方法的理由,以及获取水文大数据的技术支撑。认为"大数据"方法可能引发科学思维方法的创新,可能成为解决水文学一些困难问题的途径之一。     

深度学习法在水文中应用的现状

近年来,深度学习成为机器学习研究中的一个新的发展热点,通过建立与人脑相似的神经网络对数据序列进行学习,在数据的低层特征基础上抽象出高层属性类别或特征,可以很好解释和模拟复杂数据,在大数据时代尽显其优势。基于水文数据的大量性和水文原理的复杂性,掌握深度学习技术可对水文数据进行有效模拟,对水文工作起到指导作用。     

模糊聚类方法探析及在水文分域方面的应用

1 引言 做为一种新的数学方法,模糊聚类分析已被越来越多地引入到水文学领域,在诸如水文区划、河流分类、水资源分区以及水文预报等方面有着广阔的应用前景。实际中各个事物之间往往没有明确的区别界限。在水文学领域,某一概念或事物通常可以用一组特征指标数据来描述,而数据的变化往往具有连续性,因此分类本身就带有模糊性。模糊数学将传统的数学从二值逻辑扩展到连续值上,可见用模糊数学方法研究聚类问题更加符合实际。模糊聚类分析方法所得结论不是说两个或多个事物绝对地属于或不属于一类,而是指     

水文水资源领域深度学习研究进展综述

现代水文监测技术的迅猛发展产生了海量的水雨情数据,为深度学习理论助力水文水资源领域的研究和生产实践带来了机遇与挑战。从水文模拟、水资源管理、水环境评价3个方面开展文献调研,综述了水文水资源领域的深度学习研究进展。归纳了深度学习方法的优势及应用难点:无需构建物理模型并可深度挖掘数据特征,在物理机制不明晰的问题中具有显著优势;但在应用时存在模型训练数据缺乏、超参数确定具有主观性、可解释性不足、与物理规律不符及泛化能力不足等难点问题。展望了可通过有机结合深度学习与水文物理机制模型,以融合经典水文规律,并开展迁移学习、强化学习以及对抗学习等应用研究,以更好地在水文资源领域探索运用深度学习方法。     

分析现代水文水资源学科体系及研究前沿和热点问题

水资源发展与水文发展有非常大的差别,水文学是一项完整、系统的专业体系,而水资源学科并没有形成系统的知识体系。水资源自然属性研究是水文循环领域的一种延伸,而水资源学则是水文学、环境学、工程学、管理学、经济学等学科共同组成的综合学科。为了推动水资源学科建设,必须明确水资源学与水文学的真正内涵,找出前沿与热点问题,最终建立更加完善的水文水资源学科体系。