融合注意力机制的水储量异常重构与干旱识别

成思雨; 吴云龙; 刘素兰; 徐国栋; 张渝

doi:10.13203/j.whugis20240132

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融合注意力机制的水储量异常重构与干旱识别

摄影测量与遥感 | 更新时间：2026-11-05

- 融合注意力机制的水储量异常重构与干旱识别
- Reconstruction of Water Storage Anomalies and Drought Identification Using Integrated Attention Mechanism
- 武汉大学学报（信息科学版） 2025年50卷第7期页码：1382-1392
- 作者机构：
  
  1.中国地震局地震研究所，湖北武汉，430071
  2.中国地质大学（武汉）地理与信息工程学院，湖北武汉，430074
  3.中国地质大学（武汉）区域生态过程与环境演变湖北省重点实验室，湖北武汉，430074
- 作者简介：
  
  成思雨，硕士，主要从事深度学习方法在水文领域的应用。chengsiyu_geo@163.com
  吴云龙，博士，教授。wuyunlong@cug.edu.cn
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金(42274111;41931074)
- DOI：10.13203/j.whugis20240132
  中图分类号： P237
- 收稿：2024-11-10，
  
  纸质出版：2025-07-05
- 稿件说明：
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成思雨,吴云龙,刘素兰，等.融合注意力机制的水储量异常重构与干旱识别[J].武汉大学学报（信息科学版）,2025,50(7):1382-1392.

CHENG Siyu,WU Yunlong,LIU Sulan,et al.Reconstruction of Water Storage Anomalies and Drought Identification Using Integrated Attention Mechanism[J].Geomatics and Information Science of Wuhan University,2025,50(7):1382-1392.
成思雨,吴云龙,刘素兰，等.融合注意力机制的水储量异常重构与干旱识别[J].武汉大学学报（信息科学版）,2025,50(7):1382-1392. DOI：10.13203/j.whugis20240132

CHENG Siyu,WU Yunlong,LIU Sulan,et al.Reconstruction of Water Storage Anomalies and Drought Identification Using Integrated Attention Mechanism[J].Geomatics and Information Science of Wuhan University,2025,50(7):1382-1392. DOI：10.13203/j.whugis20240132

摘要

湖泊水文干旱的辨识对于科学评估水文干旱的规模、危害程度及其综合治理至关重要。长期监测陆地水储量异常（terrestrial water storage anomaly

TWSA）可量化湖泊及其流域的干旱特征。相比传统测量方法，重力恢复与气候实验（gravity recovery and climate experiment

GRACE）卫星能精确监测TWSA变化，为湖泊水文干旱识别提供了空间对地观测手段。以鄱阳湖为例，利用经过季节性调整和线性趋势去除的水文数据和GRACE估算的TWSA作为输入值，基于融合卷积神经网络和注意力机制的长短期记忆网络模型重构1982—2002年间的TWSA时间序列。利用1982—2023年的TWSA时间序列识别鄱阳湖流域的水文干旱事件，并预估各干旱事件的潜在恢复时间。结果表明，使用重构数据成功识别鄱阳湖流域的水文干旱事件并量化其特征，发现水文干旱的持续时间、恢复时间与其总体严重程度呈指数关系，为中小尺度流域干旱监测研究提供了一种新手段。

Abstract

Objective

The identification of lake hydrological droughts is crucial for the scientific evaluation of drought scale

severity

and comprehensive management. Long-term monitoring of terrestrial water storage anomalies (TWSA) enables the quantification of drought characteristics in lakes and their catchments. Compared to traditional measurement methods

the gravity recovery and climate experiment (GRACE) satellite can precisely monitor changes in TWSA

providing a spatial observation tool for identifying lake hydrological droughts.

Methods

Poyang Lake was taken as a case study. Hydrological data with seasonal components and linear trends removed

along with TWSA estimated from GRACE

were used as input values. A long short-term memory (LSTM) network model integrated with a convolutional neural network (CNN) and attention mechanism was employed to reconstruct the TWSA time series from 1982 to 2002. Finally

combining GRACE observations and the reconstructed TWSA time series

hydrological drought events in the Poyang Lake basin from 1982 to 2023 were identified

and the potential recovery time of each drought event was estimated.

Results

The results indicate that the reconstructed data successfully identified hydrological drought events in the Poyang Lake basin and quantitatively analyzed their characteristics.

Conclusions

The duration and recovery time of hydrological droughts are found to have an exponential relationship with their overall severity. This method provides a new approach for drought monitoring research in medium and small-scale basins.

关键词

Keywords

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