留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

克里金与深度学习方法用于地下水位估计的对比研究—以深汕合作区为例

汪泉娟 孙敬锋 杨英杰 张将伟 王国梁 马恩泽 刘进 赵鑫

汪泉娟, 孙敬锋, 杨英杰, 张将伟, 王国梁, 马恩泽, 刘进, 赵鑫. 克里金与深度学习方法用于地下水位估计的对比研究—以深汕合作区为例[J]. 地质科技通报. doi: 10.19509/j.cnki.dzkq.tb20230192
引用本文: 汪泉娟, 孙敬锋, 杨英杰, 张将伟, 王国梁, 马恩泽, 刘进, 赵鑫. 克里金与深度学习方法用于地下水位估计的对比研究—以深汕合作区为例[J]. 地质科技通报. doi: 10.19509/j.cnki.dzkq.tb20230192
A comparative study of kriging and deep learning methods for groundwater level estimation - A case study of Shenshan special cooperation zone[J]. Bulletin of Geological Science and Technology. doi: 10.19509/j.cnki.dzkq.tb20230192
Citation: A comparative study of kriging and deep learning methods for groundwater level estimation - A case study of Shenshan special cooperation zone[J]. Bulletin of Geological Science and Technology. doi: 10.19509/j.cnki.dzkq.tb20230192

克里金与深度学习方法用于地下水位估计的对比研究—以深汕合作区为例

doi: 10.19509/j.cnki.dzkq.tb20230192

A comparative study of kriging and deep learning methods for groundwater level estimation - A case study of Shenshan special cooperation zone

  • 摘要: 掌握区域地下水位分布是地下水资源评价与环境保护的重要基础。由于区域尺度观测的地下水位数据有限,克里金插值与深度学习方法逐渐被用于区域地下水位预测,但两者的适用性及鲁棒性缺乏对比分析。针对这个问题,本文基于239口监测井水位,采用普通克里金、融合地表高程的协同克里金、深度学习方法估计深汕合作区地下水位空间分布,调查三种方法在区域地下水位预测中的应用潜力。结果显示,当训练样本量为76口水位数据时,考虑了地表高程信息的协同克里金法明显优于普通克里金法与深度学习法。当训练样本量增加到163口水位数据时,普通克里金、协同克里金及深度学习法的预测精度都明显提升,三种方法拟合验证数据集的RMSE相差很小,但不同方法之间预测水位的空间分布特征仍存在明显差异。结果表明,当观测数据稀疏时,融合高程信息的协同克里金的预测精度显著高于普通克里金和深度学习方法,而当观测数据密集时,三种方法预测精度接近。

     

  • 加载中
计量
  • 文章访问数:  63
  • PDF下载量:  6
  • 被引次数: 0
出版历程
  • 收稿日期:  2023-04-13
  • 网络出版日期:  2023-12-17

目录

    /

    返回文章
    返回