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基于机器学习的西南岩溶泉流量模拟研究
马从文, 张志才, 陈喜, 程勤波, 彭韬, 张林
, doi: 10.11932/karst2023y013
摘要:
岩溶泉对西南喀斯特地区生态系统稳定和经济社会发展具有重要意义。受喀斯特地区独特水文地质结构与多重水流过程控制,岩溶泉流量具有复杂的动态变化特征,机器学习模型为其模拟和预测提供了有效手段。然而,岩溶泉域降雨-泉流量过程及其时空变异特征对机器学习模型结构与模拟精度的影响仍不明晰。本文选取西南典型岩溶泉,基于长短期记忆网络(LSTM)建立岩溶泉流量模拟模型,利用泉域实测逐小时降雨与泉流量序列进行模型训练与验证。在此基础上,分析了不同降雨-泉流量过程对岩溶泉流量模拟精度的影响,以及喀斯特水文地质结构对降雨-泉流量响应滞时的控制作用。研究结果显示,山坡岩溶泉与流域出口岩溶泉训练期纳什效率系数(NSE)分别为0.942与0.951,验证期分别为0.831与0.834。对于山坡岩溶泉与流域出口岩溶泉,利用全年实测序列训练的模型预测雨季泉流量存在较大偏差,NSE分别为0.793与0.798,而利用雨季实测序列训练的模型预测雨季泉流量,精度显著提升,NSE分别为0.956与0.962,且此差异在暴雨频繁的5、6、7月尤为显著。受浅薄土壤与表层岩溶带分布影响,山坡岩溶泉LSTM模型时序步长显著小于流域出口岩溶泉。 岩溶泉对西南喀斯特地区生态系统稳定和经济社会发展具有重要意义。受喀斯特地区独特水文地质结构与多重水流过程控制,岩溶泉流量具有复杂的动态变化特征,机器学习模型为其模拟和预测提供了有效手段。然而,岩溶泉域降雨-泉流量过程及其时空变异特征对机器学习模型结构与模拟精度的影响仍不明晰。本文选取西南典型岩溶泉,基于长短期记忆网络(LSTM)建立岩溶泉流量模拟模型,利用泉域实测逐小时降雨与泉流量序列进行模型训练与验证。在此基础上,分析了不同降雨-泉流量过程对岩溶泉流量模拟精度的影响,以及喀斯特水文地质结构对降雨-泉流量响应滞时的控制作用。研究结果显示,山坡岩溶泉与流域出口岩溶泉训练期纳什效率系数(NSE)分别为0.942与0.951,验证期分别为0.831与0.834。对于山坡岩溶泉与流域出口岩溶泉,利用全年实测序列训练的模型预测雨季泉流量存在较大偏差,NSE分别为0.793与0.798,而利用雨季实测序列训练的模型预测雨季泉流量,精度显著提升,NSE分别为0.956与0.962,且此差异在暴雨频繁的5、6、7月尤为显著。受浅薄土壤与表层岩溶带分布影响,山坡岩溶泉LSTM模型时序步长显著小于流域出口岩溶泉。
启 事
《中国岩溶》编辑部
摘要:
为适应我国现代化信息建设的需要和不断拓宽作者的学术交流渠道,本刊已加入《中国学术期刊(光盘版)》、“中国期刊网”、“万方数据——数字化期刊群”、“中文科技期刊数据库”、“思博网—中文电子期刊”等,有关电子版的作者著作权使用费将同本刊的稿酬一起作一次性给付。如有不同意将论文编入上述数据库的作者,务请在来稿中事先声明,以便本刊进行适当处理。 为适应我国现代化信息建设的需要和不断拓宽作者的学术交流渠道,本刊已加入《中国学术期刊(光盘版)》、“中国期刊网”、“万方数据——数字化期刊群”、“中文科技期刊数据库”、“思博网—中文电子期刊”等,有关电子版的作者著作权使用费将同本刊的稿酬一起作一次性给付。如有不同意将论文编入上述数据库的作者,务请在来稿中事先声明,以便本刊进行适当处理。