近日，水土保持学院张帆副教授指导本科生大学生创新创业项目团队在水利领域权威期刊《水利学报》（EI收录）发表题为《基于分期自相关机器学习方法的月径流模拟与驱动机制分析》的学术论文。
径流模拟预测是水资源优化调度、洪旱灾害防控的基础。针对传统模型难以准确刻画径流序列复杂非线性特征的难题，团队结合月径流自相关性的周期性变化，提出了分期自相关机器学习方法，并以黑河流域莺落峡水文站为研究对象开展验证。研究识别了枯水期、过渡期和丰水期3个水文时期，在明晰不同时期自相关性特征基础上，构建了随机森林—长短期记忆网络—随机森林组合模型。结果表明，该方法显著提升了月尺度径流模拟预测精度，尤其对极端径流的模拟效果提升明显。此外，团队进一步使用可解释机器学习方法揭示了不同水文时期径流变化的关键驱动因素，为干旱区水资源优化配置和极端气候事件应对提供了新的技术支撑。
图1. 径流划分与模拟
图2. 径流驱动机制解析
论文第一作者为2022级本科生朱富达。论文的发表是水土保持学院在深化“科教融合”、依托高水平科研团队培养拔尖创新人才方面取得的又一重要标志性成果。
该研究工作得到了国家自然科学基金项目（52409003）、中国科协青年人才托举工程项目（YESS20240294）以及国家级大学生创新创业训练计划项目（202510022029）的联合资助。
据悉，本科第一作者发表高水平科研论文是第一类审核评估的重要指标，我校一贯高度重视大学生的科技创新能力培养，依托大学生创新创业训练计划项目等高水平科研平台，支撑学生早进实验室、早进科研项目、早进团队，构建大学创新创业教育新生态新格局。为全面深化创新人才培养，深入推进新时代本科教育综合改革树人行动计划“样板林”强基行动，水土保持学院着力构建科教育人新模式，以大创项目为创新载体，引导学生及时掌握最新生态水文与流域治理前沿技术，提升实践创新能力，支持教师指导本科生发表高水平论文，激发学生创新动力。培养服务生态文明建设的创新型领军人才。
