洪水预报性能堪比美国国家气象局，知识引导型机器学习模型FHNN结合实时观测数据改进预测效果 原创
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内容提要
洪水是常见的自然灾害，气候变化增加了其风险。传统的洪水预报依赖物理模型，而近年来AI技术，特别是深度学习，提升了预测能力。明尼苏达大学开发的知识引导型机器学习模型FHNN结合了物理知识，表现优于传统模型和专家预报员，尤其在干旱流域，显示出更高的准确性和适应性。
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关键要点
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洪水是全球常见的自然灾害，气候变化增加了洪水风险。
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传统洪水预报依赖物理模型，存在参数校准复杂和非线性特征模拟能力不足的问题。
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近年来，AI技术，尤其是深度学习，提升了洪水预测能力。
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明尼苏达大学开发的FHNN模型结合了物理知识，表现优于传统模型和专家预报员。
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FHNN在干旱流域的预测准确性和适应性更高。
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FHNN模型通过逆向模型整合观测信息，构建多尺度流域状态表示。
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FHNN在预报发布后2-7天的时间尺度上表现优于美国国家气象局的洪水预报。
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研究使用了CAMELS-US基准数据集和真实的业务洪水预报数据进行验证。
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FHNN模型采用编码器-解码器架构，显式建模正向与逆向过程。
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FHNN在多个实验中展示了其在水文预报中的预测能力，尤其在干旱流域表现优异。
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人工智能技术正在改变水文研究与业务预报的技术路径，推动智能化和自动化发展。
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未来洪水预报系统将更加智能、高效，支持防灾减灾和水资源管理。
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