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【文献情报】| Water Research.X |通过集成深度学习和基于物理的流域模型对地下水和地表水状况进行时空估计!

R语言与水文生态环境 • 8 月前 • 124 次点击  

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(一)基本信息
  • 期刊: Water Research X

  • 中科院分区:2区环境科学

  • 影响因子(IF):7.2

(二)作者信息
  • 第一作者:Soobin Kim

  • 通讯作者:Kyung Hwa Cho

  • 第一作者单位:Disposal Safety Evaluation R&D Division, Korea Atomic Energy Research Institute (KAERI), 111, Daedeok-daero 989 beon-gil, Yuseong-gu, Daejeon 34057, Republic of Korea

  • 原位连接:https://doi.org/10.1016/j.wroa.2024.100228

(三)文章亮点
  • (1)使用全分布式模型和CNN来估计地下水/地表水;

  • (2)使用最优输入训练的ResNet - 18表现出最高的模型性能;
  • (3)我们的方法可以有效地估计时空水系统;
  • (4)利用最优DL和HGS预测未来流域水文响应。
(四)摘要
   气候变化对水文的影响凸显了认识流域水文格局对水资源可持续管理的迫切性。传统的基于物理的完全分布式水文模型由于计算需求而受到限制,特别是在大尺度流域的情况下。深度学习( Deep Learning,DL )为处理大型数据集和提取错综复杂的数据关系提供了一种有前途的解决方案。在这里,我们提出了一个DL建模框架,结合卷积神经网络( CNN ),以在高空间分辨率下高效地复制基于物理的模型输出。目的是估算韩国Sabgyo Stream流域的地下水水头和地表水深度。模型数据集由输入变量组成,包括高程、土地覆盖、土壤类型、蒸散发、降雨量和初始水文条件。初始条件和目标数据由全分布式水文模型Hydro Geo Sphere ( HGS )获取,其他输入为野外实测数据。通过优化训练样本大小、输入设计、CNN结构和超参数,我们发现残差结构的CNN (深度残差网络)获得了更优越的性能。与HGS模型相比,最优DL模型的计算时间缩短了45倍,适用于(地下水和地表水的RMSE分别为2.35和0.29 m)以上5年的月尺度水文估算。此外,我们的DL框架探讨了水文响应对未来气候情景的预测能力。虽然所提出的模型在水文模拟方面具有成本效益,但需要进一步改进以提高长期预测的准确性。最后,所提出的DL框架具有促进决策的潜力,特别是在大规模和复杂的流域。
(五)图文赏析

Fig. 1.Steps in estimating groundwater head and surface water depth: (A) hydrological simulation using the physics-based model HGS, (BC) preparation of the DL dataset, (D) configuration of the DL model, (E) optimization of input data and the DL model, (F) estimation of groundwater and surface water conditions using the optimal DL model, and (G) prediction of future hydrological responses under climate change scenarios. In (D), the colored rectangular blocks represent multiple layers comprising a CNN structure (for example, convolutional, pooling, ReLU, and normalization layers). Detailed information on these layers can be found in the Supplementary Information (Appendix B.2).

Fig. 2.Spatiotemporal maps of estimated groundwater heads using the optimal DL model (A), HGS model (B), and their prediction discrepancy (C). Subplots 14 present mapping results for March, June, September, and December 2016, respectively. (Mapping results for other periods can be found in a supplementary video clip). In panels (A) and (B), the color bar indicates groundwater head (m), with red representing higher values and blue representing lower values. In panel (C), the color bar displays the estimation discrepancy between the HGS and optimal DL models (i.e., ground-truth - DL prediction), with red indicating underestimations and blue indicating overestimations of the DL model compared to the HGS model.

Fig. 3.Spatiotemporal maps of estimated surface water depths using the optimal DL model (A), HGS model (B), and their prediction discrepancy (C). Subplots 14present mapping results for March, June, September, and December 2016, respectively, while mapping results for other periods can be found in a supplementary video clip. In panels (A) and (B), the color bar indicates surface water depth (m), with red representing higher values and blue representing lower values. In panel (C),the color bar displays the estimation discrepancy between the HGS and optimal DL models (i.e., ground-truth - DL prediction), with red indicating underestimations and blue indicating overestimations of the DL model compared to the HGS model.

Fig. 4.Time-series plots of estimated groundwater head (A) and surface water depth (B). Hydrological conditions from 2014 to 2018 were collected at spatial points (C). The blue dotted line indicates the HGS model, while the red line represents the optimal CNN model. Light green circles indicate spatial points for groundwater (GW13), while fuchsia triangles indicate spatial points for surface water (SW13). Subplots A.13 correspond to the results at GW13, respectively, and subplots B.13 represent the results at SW13, respectively

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