新安江岩溶模型与LSTM模型在洪水模拟中的应用比较

陶驷骥; 李彬权; 陈云瑶; 夏奕洁; 赵建飞; 李匡

doi:10.20040/j.cnki.1000-7709.2025.20242150

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新安江岩溶模型与LSTM模型在洪水模拟中的应用比较

更新时间：2026-02-25

- 新安江岩溶模型与LSTM模型在洪水模拟中的应用比较
- Vol. 43, Issue 10, Pages: 6-9+55(2025)
- 作者机构：
  
  1. 贵州省水利水电勘测设计研究院股份有限公司
  2. 河海大学水文水资源学院
  3. 河海大学流域水循环与水安全全国重点实验室
  4. 中国水利水电科学研究院
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.20040/j.cnki.1000-7709.2025.20242150
  CLC： TP183;TV122
- Published：2025
- 稿件说明：
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陶驷骥, 李彬权, 陈云瑶, et al. 新安江岩溶模型与LSTM模型在洪水模拟中的应用比较[J]. 2025, 43(10): 6-9+55.
DOI：

陶驷骥, 李彬权, 陈云瑶, et al. 新安江岩溶模型与LSTM模型在洪水模拟中的应用比较[J]. 2025, 43(10): 6-9+55. DOI： 10.20040/j.cnki.1000-7709.2025.20242150.

摘要

岩溶地区因其复杂的产汇流机制，洪水预报精度普遍不高。以具有典型岩溶地貌特征的贵州省六硐河流域为例，分别构建基于机理分析的新安江岩溶模型和基于深度学习的长短期记忆网络(LSTM)模型，对比两类模型在岩溶地区洪水过程模拟中的适应性。结果表明，新安江岩溶模型在率定期(验证期)的平均纳什效率系数为0.66(0.70)

洪峰合格率为61.3%(62.5%)

峰现时间合格率为80.6%(75%);预见期4 h内LSTM模型在率定期(验证期)的平均纳什效率系数在0.89(0.89)以上，洪峰合格率在93.5%(75%)以上，峰现时间合格率在61.3%(50%)以上。总体上，机理分析和深度学习模型均能较好地模拟岩溶地区洪水的涨落过程，但预见期3 h内的LSTM模型精度要高于新安江岩溶模型。研究结果可为产汇流机制较为复杂的岩溶地区的洪水过程模拟提供新途径。

Abstract

关键词

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任泽凌,夏栩,段雅楠,孙润泽,陈云瑶,李彬权.岩溶地貌流域洪水过程模拟研究[J].水文,2023(06).

范子武,刘国庆,杨光,黎东洲.数字孪生水网赋能多业务场景应用与实践[J].水利发展研究,2024(09).

Jesse D. Schomberg,George Host,Lucinda B. Johnson,Carl Richards.Evaluating the influence of landform, surficial geology, and land use on streams using hydrologic simulation modeling[J].Aquatic sciences,2005.

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