LSTM在青藏高原冻土区小流域径流预测中的应用与挑战

本文主要探讨了基于长短期记忆（Long Short-Term Memory, LSTM）的青藏高原冻土区典型小流域径流模拟与预测方法。冻土是冰冻圈的关键组成部分，其独特的水循环特性与非冻土区有显著差异，尤其是水热过程对土壤水储量和径流形成有重大影响。冻土区的径流过程复杂，受到温度控制，活动层在春季融化以蓄满产流为主，夏季超渗产流增多，秋季则转为蓄满产流。 传统的水文模型在处理冻土区的水文问题时存在局限，因为它们忽视了温度对活动层变化的影响。为适应这种特殊环境，研究者们开发了多种改进模型。Kang等人通过概念水库和土壤冻结模型改造了HBV模型，Lindstrom等人在瑞典北部小流域应用了类似方法。关志成等则根据冻土形成与负气温的关系改进了新安江模型。周剑等利用BP神经网络优化了PRMS模型的冻土面积识别，Qi等人构建了温度模块来改进SWAT模型，李明亮等人通过指数变化的导水率模型改良了GBHM模型。 此外，还有像VIC、GEOtop、CRHM、GBEHM、CBHM和WEB-DHM-SF这样的模型，这些模型更深入地考虑了冻土活动层的冻融循环，能更准确地模拟冻土水文过程。然而，这些模型通常需要更精细的输入参数，特别是对于位于高纬度和高海拔的多年冻土区，气候条件对其复杂性影响更大。 基于LSTM的模型在此背景下被提出，作为一种先进的深度学习技术，它能够捕捉时间序列数据中的长期依赖性，特别适合处理如径流这类具有季节性和空间动态性的复杂问题。通过集成温度驱动的冻土活动层动态，LSTM模型有望提供更为精准的小流域径流模拟和预测，从而为冻土区水资源管理和气候研究提供有力工具。然而，实际应用中可能需要结合实地观测数据、气候模型和模型参数优化来提高模型的准确性。LSTM在冻土水文学中的应用代表着一种前沿的发展趋势，将有助于提升我们理解和管理冻土区水资源的能力。