评估土壤与水评估工具（深度学习混合模型）在预测混合农业流域总氮负荷方面的适用性

《Journal of Contaminant Hydrology》：Assessing the applicability of the soil and water assessment tool–deep learning hybrid model for predicting total nitrogen loads in a mixed agricultural watershed

SWAT-DL混合模型通过集成未校准的SWAT模拟与深度学习算法（LSTM/GRU）高效预测农业流域总氮负荷，在精度与计算效率上均优于多站点校准SWAT模型，且保持跨流域适用性。

　　土壤和水评估工具（SWAT）是一种广泛使用的基于过程的流域模型，用于模拟在不同土地利用和气候条件下水文和水质的变化。该模型的性能高度依赖于有效的校准和验证，以实现准确的参数化。然而，这些过程往往耗时且存在较大的不确定性。为了克服传统单点校准在空间上的局限性，研究者提出了多点校准的方法，但这种方法仍需要大量资源，并且可能在子流域之间引入不一致性。因此，本研究旨在通过构建SWAT-深度学习（DL）混合模型，预测混合农业流域中的总氮（TN）负荷。具体目标是评估是否可以使用未经校准的SWAT输出在流域出口处训练的深度学习模型，有效地推广到上游子流域，从而绕过校准的必要性。

在本研究中，构建了两种混合模型：SWAT-长短期记忆网络（LSTM）和SWAT-门控循环单元（GRU）。这两种模型均基于未经校准的SWAT模拟结果和降水量数据。结果显示，两种混合模型在预测性能上均优于多点校准的SWAT模型。其中，SWAT-LSTM模型在降雨事件中捕捉到尖锐的TN峰值方面表现出更高的敏感性，而SWAT-GRU模型则在峰值后和恢复期的预测稳定性方面更为突出。特征重要性分析进一步揭示了模型对水文和水质变量的不同依赖关系。此外，SWAT-DL混合框架在实际应用中具有显著优势，相较于多点SWAT校准，其计算效率提升了十倍以上，同时保持了较高的预测准确性。

通过减少校准需求而不牺牲预测准确性和可迁移性，这种混合方法为流域尺度的水质建模提供了一种可扩展且资源高效的替代方案。研究强调，这种模型的构建方法可以有效地应对传统SWAT模型在复杂流域环境中面临的挑战，尤其是在数据收集成本高和时间消耗大的情况下。SWAT-DL混合模型不仅能够提高预测效率，还能提供更精确的水质模拟结果，这对于流域管理和水资源保护具有重要意义。

在传统流域建模方法中，模型的校准和验证通常需要大量的现场数据，这些数据的收集不仅成本高昂，而且耗时。特别是在大规模流域中，由于流域内部的地理特征和水文条件存在显著差异，单一的校准方法可能无法准确反映整个流域的实际情况，从而导致预测性能下降。因此，多点校准方法被引入，以减少单一校准带来的不确定性。然而，这种方法在实施过程中仍然面临诸多挑战，例如需要在多个地点进行校准和验证，这不仅增加了模型构建的时间，还可能因不同子流域的参数调整而影响整体模型的一致性。

为了进一步提高模型的预测能力和效率，研究者开始探索将数据驱动的方法，如机器学习（ML）和深度学习（DL），与传统的SWAT模型相结合。这些数据驱动方法能够在不依赖复杂的输入数据的情况下，通过识别已有数据中的模式来模拟系统行为，从而成为流域建模的新工具。尽管已有研究尝试将SWAT与ML/DL模型集成，但大多数研究仍然依赖于经过校准的SWAT模型，这在一定程度上未能完全摆脱传统校准方法的不确定性。此外，校准过程本身由于涉及大量参数优化，往往需要耗费大量时间和计算资源。

因此，本研究提出了一种新的SWAT-DL混合模型，该模型直接使用未经校准的SWAT模拟结果，并结合LSTM和GRU模型进行预测。这种方法旨在减少对传统校准的依赖，同时保持模型的预测准确性。通过在流域出口处训练模型，并将其应用于上游子流域，研究者能够评估这种混合方法的适用性和可扩展性。结果显示，SWAT-LSTM和SWAT-GRU模型在预测总氮负荷方面均表现出优于多点校准SWAT模型的性能，其中SWAT-LSTM在捕捉降雨事件中尖锐的TN峰值方面更具优势，而SWAT-GRU则在预测峰值后的恢复期表现出更高的稳定性。

特征重要性分析表明，不同模型对水文和水质变量的依赖存在显著差异。这提示研究者在模型构建过程中需要充分考虑不同变量对预测结果的影响，从而优化模型的结构和参数选择。此外，这种混合方法在计算效率上的显著提升，使其在大规模流域建模中具有更高的应用潜力。通过将深度学习模型与SWAT模型相结合，研究者能够在减少计算资源消耗的同时，提高模型的预测精度和可迁移性。

研究还指出，SWAT模型中的参数可以分为子流域特异性参数和流域范围参数。子流域特异性参数通常用于描述特定区域的水文和水质特性，而流域范围参数则用于描述整个流域的总体特征。在多点校准过程中，对流域范围参数的调整会影响整个流域的模拟结果，这可能导致在不同子流域之间的参数不一致。因此，多点校准虽然在一定程度上缓解了传统校准方法的局限性，但在实际应用中仍面临参数调整的一致性问题。

本研究通过构建SWAT-DL混合模型，成功地避免了这一问题。研究者利用未经校准的SWAT模拟结果作为输入，结合LSTM和GRU模型进行训练和预测。这种方法不仅减少了校准所需的资源和时间，还保持了模型的预测准确性。研究结果表明，SWAT-DL混合模型在预测总氮负荷方面具有显著优势，特别是在处理复杂流域环境中的水质变化时。此外，模型的计算效率得到了显著提升，使其在大规模流域建模中具有更高的应用价值。

本研究的另一个重要发现是，SWAT-DL混合模型在不同流域之间的可迁移性较强。通过在流域出口处训练模型，并将其应用于上游子流域，研究者能够验证模型在不同地理和水文条件下的适用性。这一结果对于流域管理具有重要意义，因为它表明这种混合方法可以在不同流域之间进行推广，而无需针对每个子流域单独进行校准。这不仅降低了模型构建的成本，还提高了模型的实用性。

此外，研究还探讨了深度学习模型在流域建模中的潜在应用。LSTM和GRU模型作为两种常见的循环神经网络（RNN）结构，分别具有不同的优势。LSTM模型在捕捉时间序列数据中的长期依赖关系方面表现更为出色，因此在模拟降雨事件中尖锐的TN峰值时具有更高的敏感性。而GRU模型则在计算效率和预测稳定性方面更具优势，使其在模拟峰值后的恢复期表现更为稳定。这种模型选择的灵活性为研究者提供了更多的可能性，可以根据具体的应用需求选择最适合的深度学习模型。

研究还强调了数据驱动方法在流域建模中的重要性。传统的基于过程的模型（PBM）如SWAT，需要大量的输入数据和复杂的参数设置，这在某些情况下可能成为建模的瓶颈。相比之下，数据驱动方法如LSTM和GRU能够通过学习已有数据中的模式，快速建立预测模型，从而提高建模效率。这种方法不仅适用于特定的流域，还能够推广到其他具有相似特征的流域，为流域管理提供更加灵活和高效的工具。

在实际应用中，SWAT-DL混合模型可以为水资源管理和环境保护提供有力支持。通过预测总氮负荷，研究者能够更好地了解流域中氮污染的来源和传播路径，从而制定更加科学和有效的管理策略。此外，这种模型还可以用于评估不同管理措施对水质的影响，为政策制定者提供数据支持。在气候变化和城市化不断加剧的背景下，这种混合方法能够帮助研究者更准确地模拟未来的水质变化，为可持续发展提供科学依据。

本研究的创新点在于提出了一个无需校准的SWAT-DL混合模型，该模型在保持预测准确性的同时，显著提高了计算效率。这一方法的提出为流域建模提供了一种新的思路，特别是在数据收集困难和成本较高的情况下，能够有效减少对传统校准方法的依赖。此外，该方法还具有良好的可扩展性，可以在不同类型的流域中进行应用，从而提高模型的通用性和适用性。

总体而言，本研究通过构建SWAT-DL混合模型，成功地克服了传统SWAT模型在预测总氮负荷方面的局限性。研究结果表明，这种混合方法不仅能够提高预测性能，还能显著减少建模时间和资源消耗。因此，SWAT-DL混合模型为流域尺度的水质建模提供了一种新的解决方案，具有重要的理论和实践意义。未来的研究可以进一步探索这种混合方法在其他水质参数预测中的应用，以及如何优化模型结构以提高其在不同流域环境下的适应性。