基于相关性检验的VMD-LSTM耦合模型月径流模拟研究

近年来,极端强降雨和干旱事件频发,流域水文过程的不确定性变化加剧,使得流域中长期径流预测的难度增加。为提升LSTM（长短期记忆神经网络）模型对径流时序变化的捕捉及拟合能力,以博阳河流域为研究区域,选取月降雨、蒸发及流量数据,利用VMD（变分模态分解）和相关性检验,排除无关频率分量对LSTM模型规律学习的干扰,以达到模型输入优选的目的;此外,还考虑了VMD与LSTM模型的不同耦合方式对模型精度和稳定性的影响,最终优选出二者兼具的VMD-LSTM月径流耦合模式。结果表明：VMD-LSTM耦合模型可显著提升模拟精度,但在模型稳定性方面有所欠缺;而基于相关性检验的VMD-LSTM耦合模型不仅能够进一步提高模型精度,并且在模型的稳定性方面也有所改进。在基于相关性检验的VMD-LSTM耦合模型的不同耦合方式对比中,对输入、输出均进行VMD分解且对输入变量进行优选的D₁耦合方案的模拟效果最好,其60次模拟计算的NSE均为0.98以上且稳定性极佳;另外,在分析方案D₁的可解释性时发现历史径流对于LSTM模型的影响要比降雨和蒸发大。该研究结论可为流域水资源管理提供精准可信的中长期径流模拟成果。     

赣江上游平江流域近30年不同量级降雨日数时空分布特征

以赣江上游平江流域为研究对象,基于9个雨量站点1989-2018年逐小时降水数据,运用Mann-Kendall趋势检验法和反距离权重插值法对不同量级降雨日数在年、季、月尺度上进行分析.结果表明:(1)近30年来,平江流域小、中、大、暴雨日占总降雨日数的比率分别为67.71％、19.90％、9.17％、3.22％,降雨日...