摘要
变化环境下流域径流模拟对洪旱灾害防控与区域水资源科学管理具有重要意义。为提升变化环境下流域径流模拟与预测精度,本文构建了基于时变增益水文模型(TVGM)和长短期记忆网络(LSTM)的TVGM-LSTM耦合模型,并将耦合模型应用于2011-2018年白河流域径流模拟,可识别模型最优解释变量,减小径流模拟误差。结果表明:TVGM-LSTM耦合模型在白河流域具有较好的径流模拟效果,率定期与检验期NSE分别达到0.95与0.90;耦合模型能够较好地模拟汛期与非汛期洪峰,提升TVGM对非汛期径流的模拟精度;耦合模型能够有效避免过拟合问题,泛化性能较优,研究时限内模型稳定性较强。研究成果以期为流域径流模拟提供新思路,进而为流域水资源管理和科学规划提供参考。