Page 153 - 水文预报与水资源优化管理技术

水文预报与水资源优化管理技术

领域，并通过深度学习挖掘光纤传感数据，需要进一步解决光纤表征参量与水文
特征参量的关系。

现有的水文预报深度学习模型，以特定的场景为对象进行研究，无法实现模
型的迁移。在新场景面临较少训练数据情况下，如何将已训练好的模型通过迁移

学习直接应用于新的场景，是值得进一步探讨的方向。迁移过程中可以考虑地理
信息的相似性和差异性来实现源模型（已训练好的模型）到目标模型（新场景需

要的模型）迁移。
从既有的深度学习水文预测模型来看，均以线下分析应用为主，对于水位实

时预报的能力没有进一步阐述。而面临极端天气等引发的防汛减灾实时预警需
求，拓展深度学习快速预警能力需要在软件和硬件方面进一步研究。在软件方

面，所采用的算法能够处理实时在线数据流；在硬件方面，传感器的实时感知、
传输与信息发布，仍需要进一步设计。

本节探讨了深度学习在水文预报领域的相关研究进展，阐述了基于 LSTM
和 CNN 等方法的深度学习模型在径流预测、降雨量预报、地下水分布、河湖冰

川预报方面的应用进展，结果表明深度学习模型能够挖掘海量水文数据中蕴含的
信息，实现高精度的水文预报。从大数据获取、模型迁移、实时预警等方面进一

步探讨了深度学习水文预报模型发展的相关方向，为提高防汛减灾能力提供技术
保障。

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