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提升水文模型运行时间的方法：机器学习时代的机遇和挑战
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
准确的水文认识和水循环预测对于解决水资源管理中的科学和社会挑战至关重要。物理感知机器学习是一种改变性方法，旨在克服水文学和机器学习的观念障碍，并革命化这两个领域。HydroPML是一个基于物理感知机器学习的水文学平台，增强了机器学习的可解释性和因果关系，并为数字水循环的实现奠定了基础。
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关键要点
- 准确的水文认识和水循环预测对水资源管理至关重要，尤其是在气候变化的影响下。
- 物理感知机器学习是一种改变性方法，旨在克服水文学和机器学习的观念障碍。
- 建立了一个结构化的方法库，将物理知识与机器学习相结合。
- 对水文学中的物理感知机器学习进行了系统回顾，涵盖降雨径流模型和水动力学过程。
- HydroPML是基于物理感知机器学习的水文学平台，增强了机器学习的可解释性和因果关系。
- HydroPML为数字水循环的实现奠定了基础。
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