1. 兰州大学资源环境学院
2. 甘肃省水利厅讨赖河流域水资源利用中心
Published:2025
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[J]. 2025, (1): 1-7.
DOI:
[J]. 2025, (1): 1-7. DOI: 10.19645/j.issn2095-0144.2025.01.001.
基于讨赖河冰沟水文站1956—2001年和洪水河新地水文站1956—2023年逐月径流序列,采用随机森林回归模型(RFR)、支持向量机回归模型(SVR)、单隐层神经网络模型(BP)和长短期记忆网络模型(LSTM),插补了冰沟水文站2002—2023年逐月径流量。选取纳什效率系数(NSE)、克林-古普塔效率系数(KGE)、决定系数(R2)和均方根误差(RMSE)指标评价了模型的插补精度,利用Spearman秩次相关检验法、R/S分析法和Pettitt检验法,分析了1956—2023年讨赖河出山年径流量变化过程、突变特征及演变趋势。结果表明:(1)LSTM模型可以作为冰沟水文站2002—2023年逐月径流量插补计算模型,测试集NSE、KGE、R2和RMSE指标分别为0.951、0.947、0.955和706.465,模型插补结果评价为最优;(2)1956—2023年讨赖河出山年径流量呈显著上升的趋势,年径流量突变年份为1997年,自1997年以后,径流量年际变化趋于均匀;(3)年径流量Hurst指数值为0.775,大于0.500,说明未来年径流量与1956—2023年的变化趋势相同,仍然呈现增加的变化趋势。
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