深度学习🤖+水文💧-文献阅读笔记

收纳深度学习应用于水文预报的各个论文(受版权限制，仅包括论文链接)，并简单记录论文的工作内容。

写在前面

创建这个项目的契机首先是培养一个阅读文献过程中记笔记的好习惯，提取每篇论文提出的一些亮点供后续反复钻研。

深度学习可以说已经应用于非常多的领域，当然这个技术呢是非常适合水论文的，水一点论文旱涝保收也是很不错的一件事，至少保证每年有固定产出吧。在水文领域，深度学习大多是应用于水文预报上了，这也是本项目所着重关心的内容。深度学习应用于水文预报可以归纳成以下几个创新角度(据我所知，可能不够全面)：

• 单纯的模型算法创新，即一些时间序列的论文应用于水文领域，如transformer类，见深度学习

• 物理机制与深度学习模型的耦合，这一块我认为是一个很值得研究的课题，非常契合于AI for science的研究潮流，对模型预测精度的要求也没那么严苛，见机制耦合

• pre-processing和post-processing，这一类主要是指数据处理(信号分解等分解算法)和输出处理(误差修正等)的角度提升模型的预测精度，后续会先将组内研究成果贴上去

• 模型可解释性，这块是我硕士毕业论文的研究重点，奈何老师说这个研究支撑博士大论文可能有点难，对于这块的研究可能会停滞，但依旧可以作为辅助工具，后续会将阅读文献提交

• 图神经网络，这个是我最新发现的一些研究，或可能应用于分布式水文模型，待后续持续更新，估计这个会久一点

• 水文模型，在研究物理机制与深度学习耦合之前应当适当了解有关的水文模型研究

注意事项

本项目为个人服务，可能存在阅读困难、总结内容不正确等问题