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中国科学院研究揭示机器学习方法可较好地模拟天山高海拔流域日流量和极端流量（图）
机器学习 极端流量 水文模拟
2023/8/18
中亚天山高海拔地区的复杂地形和恶劣天气条件以及稀少的水文气象站点分布，导致该地区气象和水文观测数据缺乏。而传统的基于物理过程的水文模型需要大量的观测数据来校准空间参数，使得高山区分布式水文模拟颇为困难。机器学习方法（LSTM）由于非线性拟合能力强大而逐渐被应用于水文建模。这种方法能分析输入和输出数据之间的关系，为流量模拟提供了新策略。中国科学院新疆生态与地理研究所荒漠与绿洲生态国家重点实验室研究员...
中亚天山高海拔地区的复杂地形和恶劣天气条件，以及稀少的水文气象站点分布，导致了该地区气象和水文观测数据的极度缺乏。而传统的基于物理过程的水文模型需要大量的观测数据来校准空间参数，使得高山区分布式水文模拟非常困难。机器学习方法（LSTM）由于其非线性拟合能力强大而逐渐被应用于水文建模，这种方法能分析输入和输出数据之间的关系，为流量模拟提供了新的策略。中国科学院新疆生态与地理研究所荒漠与绿洲生态国家重...