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提高水文过程中基于过程和数据驱动模型的外推能力的方法
原文中文，约1400字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文介绍了一种基于LSTM的深度学习结构，结合SWAT水文模型，实现精准的径流预测，减少数据需求。研究提出物理感知机器学习（PIML）模型，提升预测性能。通过多个真实数据集验证，DAN模型在极端天气流量预测中表现优越，增强了模型的可解释性和外推能力，为水资源管理提供新方法。
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关键要点
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本文提出了一种基于LSTM的深度学习结构，结合SWAT水文模型，实现精准的径流预测，减少数据需求。
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物理感知机器学习（PIML）模型结合了概念性水文模型的过程理解与机器学习算法的预测效能。
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DAN模型在四个真实水文流量数据集上表现优越，尤其在极端天气事件的长期水文流量预测中。
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HydroPML平台增强了机器学习的可解释性和因果关系，为数字水循环的实现奠定基础。
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研究建议未来的建模工作应考虑使用领域适应技术，以改善模型的外推能力。
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延伸问答
什么是物理感知机器学习（PIML）模型？
物理感知机器学习（PIML）模型结合了概念性水文模型的过程理解与机器学习算法的预测效能。
DAN模型在水文流量预测中的表现如何？
DAN模型在四个真实水文流量数据集上表现优越，尤其在极端天气事件的长期水文流量预测中。
HydroPML平台的主要功能是什么？
HydroPML平台增强了机器学习的可解释性和因果关系，为数字水循环的实现奠定基础。
如何提高水文模型的外推能力？
研究建议未来的建模工作应考虑使用领域适应技术，以改善模型的外推能力。
LSTM深度学习结构在水文预测中的应用是什么？
LSTM深度学习结构结合SWAT水文模型，实现精准的径流预测，减少数据需求。
本文研究的主要目标是什么？
本文旨在通过结合物理模型和机器学习，提升水文流量预测的准确性和可解释性。
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