| 关键词 | 突变强度 | 时间范围 |
|---|---|---|
| 深度学习 | 12.18 | 2019-2023 |
| 机器学习 | 9.47 | 2021-2023 |
| 随机森林 | 4.50 | 2019-2023 |
| 关键词 | 突变强度 | 时间范围 |
|---|---|---|
| Machine learning | 21.60 | 2020-2023 |
| Random forest | 9.30 | 2020-2023 |
| Deep learning | 8.82 | 2021-2023 |
深度学习模型、RNN、LSTM等被广泛应用于水文时间序列分析领域，提高了水文预测的准确性。
小波分析和经验模态分解等方法为处理非平稳水文序列提供了新途径。
人工神经网络和支持向量机等方法在水文过程建模中显示出良好效果。
包括参数分布模型改进、频率分析方法改进和数据驱动的频率分析等。
随机统计理论、模糊数学和灰色理论等方法用于处理水文系统中的不确定性。
遥感技术的时间、空间分辨率提高，多源数据整合为水文分析提供新视角。
| 研究内容 | 研究方法和模型 | 优点 | 缺点 |
|---|---|---|---|
| 机器学习 | 深度学习(LSTM, CNN) | 适应复杂关系 | 对大量数据需求高 |
| 非平稳性时间序列分析 | 小波分析、经验模态分解 | 捕捉不同尺度变化 | 参数选择较困难 |
| 频率分析 | 蒙特卡罗方法、拟合分布 | 提高准确性 | 方法选择复杂 |
基于主成分分析提取气象要素空间特征，利用LSTM学习长时序过程规律，径流模拟纳什-萨特克利夫效率(E-NS)为0.92。
改进的深度信念网络模型进行预测，均方根误差(RMSE)最小。
结合了AR和MA模型的优势，能够较好地捕捉时间序列中的自回归和移动平均特性，但对差分次数的选择仍需一定的经验和判断。
为水文时间序列变化特性研究开创了新途径，可对时间序列的某一局部同时进行时、频分析，且对于非平稳过程也能得到很好的处理结果。
水文学中的时间序列分析对于管理水资源具有重要意义。通过检查和解释历史数据，可识别水文数据中的模式和趋势，预测未来的水文条件，指导水资源规划和管理，设计水利基础设施，评估气候变化对水资源的影响，并进行风险评估和洪涝、干旱等灾害预测。
本文首先基于WoS核心合集数据库和CNKI数据库，采用文献计量学方法和CiteSpace软件，揭示国内外水文时间序列分析领域的发展脉络、研究热点及发展方向，并对国内外研究主题的异同，以及这种异同随着时间变化呈现出的差异作出了分析。然后，将其相关进展分为6个方面，分别加以阐述，并总结了一些适用于分析不同水文时间序列复杂特性的方法、模型。
今后，在对某一单独水文时间序列分析方法进行提高，或研究不同方法之间的联合、耦合时，应注意从多个途径进行分析，充分发挥各类方法的优势，才能提高对水文过程复杂变化特性的认识，得到更为精确的结果；在对水文时间序列的研究过程中，也可从：
等方向进行考虑，以提高对复杂水文过程研究的深度。
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