变形是大坝运行过程中受内外荷载作用下其状态的直观表现，构建高精度的变形预测模型对大坝安全预警与运行状态评估有着重要的意义。针对已有的大坝位移模型训练时间长，预测模型预测精度和泛化能力一般，无法满足大坝位移中短期准确预测的问题，耦合长短时记忆网络（LSTM）与Transformer框架，引入改进的粒子群优化算法（IPSO）进行优化，建立了IPSO-LSTM-Transformer（ILT）大坝变形预测模型。以紧水滩拱坝正垂线11-1测点为例，选取6150组变形时间序列数据进行分析与预测。研究结果表明，模型预测精度会随着预测期的增大而出现一定程度的下降，但在预测步长10以内均具有良好的预测能力；与传统粒子群优化算法相比，ILT模型显著提升了模型的寻优精度和收敛速度；与RNN、LSTM、IPSO-Transformer神经网络模型单步与多步预测结果对比，ILT模型具有更高的精度和更好的稳定性，即使在训练数据较少时也能保证较好的预测效果。研究成果为实现运行期大坝位移的中短期精确预测提供了新的技术手段。

针对金豺优化算法在解决复杂或高维优化问题时易陷入局部最优、收敛速度慢和计算精度低等不足，提出一种基于多策略融合改进的金豺优化算法（Multi strategy fusion improved Golden Jackal Optimization Algorithm， MGJO）。首先，通过引入混沌映射策略初始化种群代替随机参数，使得算法能够在搜索空间中生成具有良好多样性的初始解，避免初始种群分布偏离最优值；其次，提出一种非线性变化的动态惯性权重使搜索过程更加符合实际情况，有效平衡了算法的全局搜索和局部搜索能力；最后，引入柯西变异的位置更新策略使其充分利用最优个体的引导作用提高种群多样性，以有效探索未知区域避免算法陷入局部最优。为了验证改进的金豺优化算法的寻优精度、收敛性能和稳定性，选择了8个不同特征的基准测试函数进行试验。结果表明，在8个基准测试函数中，改进的金豺优化算法的平均值、标准差、最优值都取得了最优的结果。此外，Wilcoxon符号秩检验的结果表明改进的金豺优化算法在统计学上是显著优越的。通过实例应用表明， 基于多策略融合改进的金豺优化算法可以有效地估算出马斯京根模型的参数，优化效果明显优于粒子群优化算法、正弦余弦优化算法和金豺优化算法，进一步验证了多策略融合改进的有效性和改进算法在参数优化中的优越性，为更精确估计非线性马斯京根模型参数提供了一种有效的新方法。

近年来，由于气候变化导致极端降雨引起的城市内涝灾害事件频发，给我国城市水安全和可持续发展带来威胁，准确掌握受灾区域的舆论主体和公众情绪，对提高应急管理部门内涝灾害的态势感知能力具有重要意义。在当今智能网络时代，人们通过社交媒体反映问题和建议的诉求日益凸显，社交媒体已逐渐成为反映民众情感和社会舆情的主要载体，为获取自然灾害信息提供了新的途径。如何从社交媒体中快速提取城市洪涝灾害信息，并对自然灾害信息进行主题分类和情感分析，准确掌握区域灾情的主题类别和民众舆论倾向，是目前亟待解决的关键技术问题。以新浪微博为例，阐述了洪涝灾害数据的获取与预处理方法，构建了基于FastText的城市洪涝灾害信息主题分类和情感分析模型，以准确掌握受灾区域的主题类别和舆论导向。以2021年郑州“7.20”特大暴雨期间洪涝灾害为例的研究结果表明，本文方法实现了对社交媒体中城市洪涝灾害数据的智能提取与分析，主题分类模型对预设八种类别数据的分类预测F1值达到0.80以上，且情感分析模型基本能够准确预测情感标记为“负面”的数据，这表明本文构建的基于FastText的城市洪涝灾害信息主题分类和情感分析模型能够满足支撑城市应急管理部门动态掌握洪涝灾害发展态势及公众情绪的需求，对防涝减灾调度、安抚民众情绪和实时定点救援等工作具有重要的指导意义。

地下渗灌是一种地下微灌方法，通过埋设于地下的渗灌管将灌溉水引至地面下一定深度的土壤中，再利用土壤毛细管作用实现对作物根区直接供水，该灌水方法与“地下滴灌”的灌水过程实质相同。地下渗灌可有效改善土壤环境质量，利于作物生长，是一项发展前景广阔的高效节水灌溉技术，开展地下渗灌的研究对于推动高效节水农业发展具有重要意义。从地下渗灌条件下土壤水分运移规律、灌水技术参数、灌溉制度、渗灌管堵塞的影响及调控等方面，对相关研究进展和存在问题进行综述，提出了今后的研究方向，供节水灌溉研究领域的学者参考。综述认为，与地下渗灌技术的生产实践相比，对其机理方面的研究相对滞后，限制了该技术的深入推广应用，主要表现在：地下渗灌条件下土壤水分运移规律尚不够清晰；堵塞问题依然是目前阻碍地下渗灌技术应用与发展的限制性因素；地下渗灌配水系统优化设计问题尚需进一步研究。建议今后开展各种不同渗灌条件下的水分入渗数值模拟分析；选取合适的处理水平，研究渗灌灌水效果的主要影响因素，寻求最优灌水技术参数组合；针对地下渗灌条件下作物灌溉制度开展研究，形成一套合理完善的灌溉制度与试验方法；对于渗灌管出流规律、堵塞机理以及进入地下渗灌系统时灌溉水源水质关键参数的有效调控阈值等进行深入研究。

利用卫星遥感技术反演水深是快速获取广域水深信息的重要手段。然而，水体中底质、广泛存在的泥沙等悬浮物质、叶绿素等水色影响物质导致传统光学卫星影像反演精度较低。为减小水色物质对水深反演精度的影响，基于数学模型与哨兵2号遥感影像，在分析不同断面类型河道水深与水面面积数学模型的基础上，提出了一种能够克服水色物质影响的水深反演方法。该方法通过对河道断面进行概化并分类，推导出河道面深模型，结合哨兵2号遥感影像确定数学模型中相关参数，得出可直接通过水面面积计算水深的表达式，可最大程度减小水色对遥感影像反演水深的影响。将其应用于小清河，该方法在黄台桥与石村水文站的水深反演绝对误差平均值分别为0.03 m与0.23 m，反演结果较为可靠。实验结果表明，提出的方法水深反演精度较高，不受水体水色的影响，可基于卫星遥感技术快速获取水体水深信息，有推广应用价值。

明晰三峡水库蓄水以来库区干流水质变化规律可为库区水环境保护与治理提供参考。基于2004-2019年库区干流多个断面逐月水质数据，采用Mann-Kendall检验法、水质质量指数（WQI）综合评估法和聚类分析对十项典型水质指标进行分析研究。结果表明：三峡水库蓄水以来库区干流各断面高锰酸盐指数、五日生化需氧量、氨氮及铅年均浓度值均满足Ⅲ类水质标准，库区水质总体趋好；根据水质指标年际波动特征，可划分2004-2006、2007-2014及2015-2019等3个时间阶段，且各阶段空间异质性规律不同。库区干流各断面总氮浓度范围为1.3~2.1 mg/L，库尾寸滩及清溪场断面粪大肠杆菌群浓度范围为10 735~79 000 A/L，均超Ⅲ类水质标准为库区干流主要污染指标；6个断面中寸滩断面水质最差需重点关注。长江上游溪洛渡-向家坝梯级水库的蓄水拦沙作用会减少三峡水库入库污染物通量，进而改善库区干流水质；三峡水库分期蓄水时的水位抬升有利于库区水质趋好，其年内常规调度则影响着库区干流水质的年内变化，位于变动回水区内的断面水质规律异于位于常年回水区内的断面水质规律。

多元能源互补优化有利于充分发挥并组合利用不同电源的出力优势。为应对风电、光伏装机容量不断增长所带来的新能源消纳与电网调峰问题，构建一种风光水火储多能互补双层优化调度模型。首先考虑多能互补优化调度问题涉及众多决策变量与约束条件，为降低模型求解的复杂度，选择以多种能源的出力特性与互补关系为切入点进行合理化分层；然后综合考虑源荷协调、清洁能源消纳、发电经济性等应用需求，将模型划分为以净负荷方差最小与清洁能源发电量最大为目标的风光水储联合优化调度上层模型，和以火电机组运行成本最小为目标的火电机组优化调度下层模型，并将上层联合优化调度得到的净负荷曲线作为下层火电机组优化调度的约束条件；最后以IEEE30节点系统为例，设置3种典型的调度场景进行仿真对比，采用MATLAB平台CPLEX求解器进行求解，结果表明：风光出力的反调峰性会扩大净负荷的峰谷差和方差，增加火电调峰备用的压力，造成发电成本和机组损耗的增加；水电参与多能互补对系统净负荷波动有明显的抑制作用，能有效缓解电力系统调峰压力；储能可以在一定程度上缓解平抑净负荷波动与提高清洁能源发电量的矛盾，所提优化调度模型可以有效平抑源荷波动，促进清洁能源消纳，降低系统运行成本，助力电网安全低碳运行。

灌溉是对区域气候影响最大的土地管理类型之一，近几十年来其影响日益加剧。大量的研究表明灌溉具有冷却（降温）效应，尤其是在干旱和半干旱地区，但在湿润地区降温效应不显著，且对极端高温的冷却效应研究较少。研究采用滑动窗口搜索算法，基于全球网格温度数据集和历史灌溉分布数据集，应用多元线性回归技术分离实测数据中其他因素的气候效应，分析长江流域灌溉面积比例增大对极端高温的影响，并采用耦合灌溉模块的WRF模型设置对照试验，进行数值模拟验证。结果表明，长江流域灌溉对极端高温具有降温效应，冷却效应的强度取决于灌溉面积比例，随着灌溉面积的增加，冷却效应变得更加明显，但当灌溉面积比例超过阈值（0.25~0.30）时，降温效应会逐渐减弱。数值模拟试验验证了基于观测数据的分析结果，但模型会在一定程度上高估灌溉的冷却效应。同时，研究发现灌溉可以增加土壤湿度、潜热通量，减少显热通量和土壤热通量，随着灌溉面积比例的增大，地表湿度增加且反照率降低，降温效应会被削弱。研究成果可为长江流域农业灌溉的科学管理提供理论依据，具有重要的科学意义。

水电站日调峰能力是衡量水电站的主要性能指标之一，在水、风、光电联合的电网调度中具有重要意义。从调峰幅度和调峰电量两方面定义了水电站日调峰能力的概念，并基于四种固定形状的典型日负荷图及一种通用的典型日负荷图开展了水电站日调峰能力的计算。针对固定形状的典型日负荷图给出了在给定调峰时间下的水电站最大调峰幅度的计算方法，针对通用的典型日负荷图给出了日最大调峰电量的计算方法。以红水河中下游四座具有不同调节性能的水电站水库为研究对象，分别计算了在五种典型日负荷图下各水库在不同初水位和不同日均入库流量时的调峰能力。结果表明，对具有季调节和年调节等调节能力强的水电站，其日调峰能力的大小主要受库水位的影响，而与日均入库流量的关系不大。对日调节水电站，在入库流量较小时，其日调峰能力受日初水位和日均入库流量的影响较大；当入库流量达到一定值后，日初水位对日调峰能力的影响较小。在平均入库流量和初水位确定的情况下，可以定量求出水电站的最大调峰幅度和最大调峰电量及相关运行数据，便于水电站最大化参与电网调峰。研究所提出的水电站日调峰能力的概念客观全面，所建立的日调峰能力计算方法具有较强的实用性和可操作性，可为水电站日调峰能力的确定提供科学依据。

水库汛末提前蓄水调度具有主从递阶的决策结构，而发电目标的异参同效性使给定防洪规则时最优蓄水方案不唯一，即水库优化调度求解存在“不适定性”，水库运行管理单位是否选择对防洪安全更有利的蓄水方案影响调度效益的实现，表明防洪与兴利在竞争关系外还存在合作潜力。针对这一问题，围绕如何加强兴利部门对防汛部门的合作意愿从而提升水库调度整体效益，建立了基于下层决策者满意度的合作激励模型。该模型以不适定二层规划为框架，从水库调度决策特点出发，对兴利部门的合作意愿与其在给定防洪规则下的预期发电收益的非线性相关关系进行描述，进而得到兴利部门选择有利于防洪目标蓄水方案的概率，并采用多种群混合进化粒子群算法对模型求解。同时设置量化指标，对合作激励机制下的水库优化调度决策效率损失和整体目标实现度进行评估。在三峡水库汛末提前蓄水调度实例中，将新模型与乐观、悲观和部分合作模型结果进行了对比分析。结果表明，合作激励的机制会促使防汛部门适当让渡部分效益以提高水库蓄水发电效益，进而鼓励兴利部门选择更有利于防洪安全的方案，同时能较为显著地减少主从竞争博弈导致的调度决策效率损失。此外，与线性满意度模型相比，本文提出的非线性的满意度~预期调度效益值关系曲线更符合水库调度的实际决策特征。

受限于粗糙的空间分辨率，GRACE重力卫星数据难以在中小尺度区域上得到应用。基于随机森林算法分别在格网（Random Forest-Grid， RF-G）和区域（Random Forest-Zone， RF-Z）两种尺度上构建降尺度模型，将云南省滇中地区2003年至2020年GRACE陆地水储量异常（Terrestrial Water Storage Anomaly，TWSA）的空间分辨率从1°×1°提高至较为精细的0.1°×0.1°，并将降尺度结果与基于PCR-GLOBWB（PCRaster Global Water Balance）水文模型的降尺度方法从时空角度进行对比分析以验证降尺度结果的准确性。进一步地，利用经验正交函数（Empirical Orthogonal Function，EOF）方法对降尺度后TWSA进行时空模式分解以及特征分析，从而更深入地分析降尺度后的数据特征及影响因素。结果表明：基于RF-Z模型对滇中TWSA的降尺度效果最佳——其降尺度前后的相关系数为0.99，纳什效率系数为0.97，均方根误差为6.68 mm，平均绝对误差为5.22 mm，且其降尺度结果有效地消除了网格化现象；EOF分解的前4个特征向量方差贡献率共91.73%，第一模态表现为“西南高东北低”，其时间系数存在显著的季节性规律，第二模态呈“西北高东南低”分布且对应时间系数呈明显的下降趋势，而第三和第四模态则分别呈现出“全区型”和“西北高东南低”的分布特征；此外，TWSA与驱动变量中的归一化植被指数存在较强的相关性。本文可为滇中地区的水资源管理和生态环境保护提供数据支撑和技术保障。

广东省综合单位线法作为一种在工程实践中得到广泛应用的单位线，由1983年前的雨洪资料分析综合得到，它反映了广东省城镇化之前的产汇流关系，但是目前针对其在城市化地区适用性评价与修正的研究较少。以广东省深圳市景田流域为例，基于景田水文站2011-2019年间的暴雨洪水记录资料，采用纳什效率系数、认同指数、相关系数等评价指标，对广东省综合单位线的适用性进行评价，通过Spearman秩相关系数法对重要参数进行敏感性分析，并基于拉丁超立方抽样法、约束最小二乘法等方法对广东省综合单位线法进行了修正。研究结果表明：景田流域自20世纪80年代后经历了快速的城市扩张，不透水下垫面所占比例已超过90%，广东省综合单位线法对该流域雨洪过程的刻画能力存在明显不足，提出的通过对重要参数进行率定以及对单位线进行修正两种方案都提高了模型的模拟效果。其中，针对小样本提出的基于网格搜索的交叉验证参数优化方法与约束最小二乘法的单位线修正方法，表现出良好的模拟性能，纳什效率系数、认同指数、相关系数等指标都有明显提高，较好地反映了景田流域的产汇流特性；相较于广东省综合单位线法的推荐单位线，经过修正的单位线表现出洪峰流量变大、峰现时间提前、总历时缩小的特征，更符合城市化的产汇流规律。

水资源配置格局与国土空间格局协同发展是保障经济社会发展的重要基础。为科学合理的评价水资源空间均衡程度，研究基于水资源空间均衡理论体系，从节水水平、刚性需水水平、开发利用水平、供需平衡程度4个维度，分别选取了相应的指标构建了评价不同维度的指标体系，采用熵权法、负载指数法、不均衡度法等方法计算分析广东省不同水平年各维度综合功能值，采用Dagum基尼系数分解法，按照珠三角核心区、沿海经济带、北部生态发展区为分区单元，综合分析研究广东省不同片区水资源空间均衡程度。研究结果表明，广东省不同片区的水资源空间均衡程度差异主要以分区间差异为主，珠三角核心区水资源空间均衡程度较差，沿海经济带水资源空间均衡程度次之，这两个片区在强化节水、充分挖潜本地水源的前提下，水资源配置和调配方向以外调水源为主；北部生态发展区水资源均衡程度较好，在节水优先的前提下，水资源配置和调配方向以合理利用本地水源为主，并可作为其他两片区的水源地。Dagum基尼系数法可更为全面深入的描述分区内、分区间等差异及超变密度贡献程度，用来评价不同分区水资源空间均衡的程度是合适的，可为区域水资源优化配置和调配提供依据和方向，从而为全面提高区域经济社会协同发展提供有力的水安全保障。

水库群实时防洪优化调度作为一种重要的非工程措施，可以通过较少的投入降低洪水灾害带来的损失，起到流域防洪减灾作用。考虑了各水库自身安全和下游防洪点安全，以下游防洪控制断面最大过水流量最小、各水库最高水位最低为目标函数，建立了水库群实时防洪多目标优化调度模型；引入“滤波算子”，提出一种改进多目标利希滕贝格算法（Multi-Objective Lichtenberg Algorithm，MOLA），进行模型求解，得到水库群实时防洪调度多目标方案集，增强优化调度解在防洪调度实际应用中的可操作性；最后，提出一种基于层次聚类和Pareto前沿物理意义的综合筛选法，对Pareto前沿上的众多调度方案集进行聚集和筛选，选取有限代表解供决策者进行选择，增加防洪决策的聚焦性。研究以淮河史灌河水系为例，进行了水库群实时防洪多目标优化调度模型的应用研究，结果表明：基于改进MOLA的水库群实时防洪多目标优化调度模型计算效率高、实用性较强；采用梯度分析法定量分析了鲇鱼山水库最高水位、梅山水库最高水位、蒋家集断面最大过水流量之间的多目标互馈关系，结果表明梅山水库水位变化对蒋家集断面的组合流量影响更为显著，梅山水库可作为史灌河流域防洪风险调控的优先考虑对象。研究成果可为水库群实时防洪调度提供技术支持和决策参考。

盐酸四环素（TCH）被广泛应用于医疗、畜牧养殖和农业等行业中，但由于在使用过程中不能被人和动物完全吸收，而是随粪便与尿液排泄进入环境水体，而TCH会破坏生态环境、危害人体健康、催生耐药毒菌，对环境和人体健康造成威胁，因此找到一种经济高效的去除方法对于水质安全非常重要。目前，水中TCH的去除方法主要包括化学法、生物法和物理法，相对于化学与生物处理法，物理法中的吸附法去除污染水体中的TCH具有成本低、环境友好、高效稳定、操作简单的特点，其中在吸附材料的选择上，炭基材料和矿物材料往往呈现粉末状，不易回收，对环境有二次污染的隐患，与之相比，凝胶材料适宜于对有机污染物的去除，因此，寻求一种价格低廉，吸附效果好的吸附剂是目前吸附法的研究热点。蒙脱土（MMT）作为一种土状矿物，表面带有大量永久性负电荷，晶体结构稳定，机械强度高，由于其价格低廉，易于获得，吸附性能优越的特点，在污水处理中，常用于吸附去除重金属离子、染料、酚类化合物，多环芳烃等，去除效果较好，但目前还没单独使用MMT进行TCH吸附方面的研究，鉴于此背景，旨在研究MMT吸附TCH的吸附性能和效果。通过研究，发现Freundlich等温吸附模型和准二级动力学模型对MMT吸附TCH具有较好的拟合效果，表明其吸附为多层吸附，且在60 min内即可达到总吸附量的87%，Langmuir饱和吸附量可达到118.6 mg/g。Gibbs自由能ΔG0皆为负值，表明MMT对TCH的吸附是自发过程，容易进行。计算所得焓变和熵变均大于零，说明吸附进程为吸热过程，吸附随机发生在固液表面，提高温度对吸附有促进作用，与温度影响实验所得结论一致，再次说明吸附过程为吸热反应，提高温度有利于吸附进行。溶液pH对吸附性能影响显著，pH从3增加到10，吸附量先增大后减小，最佳pH值为6~8。这是由于在强酸性条件下，H ⁺ 与TCH形成竞争吸附，所以MMT对TCH的吸附量较低。当pH值提高，H ⁺ 浓度降低，与TCH的竞争吸附减弱，因此MMT对TCH的静电吸附量提高。但随着pH值继续升高，TCH逐渐变为H ₂ TC ^- 及HTC ^2- 形态，与带负电荷的MMT之间产生静电斥力，造成吸附量降低。根据上述实验结果和表征分析，分析机理可得，MMT对TCH的吸附过程包括同时包括物理吸附与化学作用，其中化学作用在其中占主导。MMT中的Al-O-H基团能与TCH分子上的三羰基酰胺基团以及羟基基团形成氢键作用，且在pH<5时存在一定的静电引力。综上所述，由于MMT成本低廉，对TCH的吸附速率快，吸附量大，在吸附TCH性能上有其独特优势，因此在实际含TCH废水处理中具有较好的应用前景。

我国现阶段农业水权交易分散且规模较小，农业水权交易市场活跃度不高。随着水资源供需矛盾的日益紧张，需要激发市场在水资源配置中的决定性作用，进一步为农业水权创造更大的交易空间。农业水权涉及多层级管理制度，却少有从全局到细节不同维度分析农业水权交易发展影响因素的研究，无法具有系统性地推动农业水权交易发展。为此，本文将影响农业水权交易发展的关键因素划分为宏观社会经济、中观市场主体及相互关系和微观交易要素三个维度，定性分析不同维度各因素指标的实质属性以及对农业水权交易发展的影响效果，找准农业水权交易发展的宏观支撑，明确农业水权交易市场的发展思路，进而聚焦到微观交易要素在水权交易过程中的作用，从三个维度分别提出加大农业水权交易政策和多途径推进农村水系连通的建设力度、明确政企角色定位、鼓励农业水权交易与土地实现同步流转等活跃农业水权交易市场的建议，以期为完善农业水权交易市场提供建设基础和思路。

平原河网地区地势平坦流速较缓，水体抗污染能力弱，改善水系连通性对水环境质量提升至关重要。以水系连通性较差的盛泽镇跃进联圩为研究对象，通过开展引调水试验，构建圩区河网水动力模型，探索圩区水利工作调度运行规则、河网水系连通方法以及相应的水环境变化规律。研究以水龄作为水系连通性的一种时间尺度参量，建立了跃进联圩水动力-水质-水龄的河网水环境模型，模拟了5种引调水方案下，圩内水系连通性及水质改善情况，并构建了压力、状态与响应的引调水连通效果评估体系，实现了对水系连通性变化与水环境改善水平的定量分析。结果表明：从水体交换时长来看，研究区域主要河道水体交换时间在5天以内，水体连通性越好的河道，水龄越短；从水质指标变化来看，调水实验中圩内的水环境氨氮变化最为明显，对引调水响应度高，模拟结果显示水龄与氨氮浓度变化趋势基本一致，水体连通性越好，水龄越短，有利于氨氮的削减；从引调水方案来看，单一调度方式对圩内水系连通性改善能力有限，特别是在河网内水体流动性弱的区域，同时使得圩区内水体流动性差异增大，更容易造成河网内水系连通性以及水质的空间分布差异，形成局部的滞水区或死水区。因此，采用多源引水与多区域排水相配合的调度方式，可以加强水系连通性，改善水环境质量。

蒸散发（Evapotranspiration，ET）是水循环的关键环节，在全球水循环和地表能量平衡中扮演着重要角色，对气候、生态系统和水资源管理等方面都有重要影响。因此，蒸散发数据的质量对全球水资源的精确管理至关重要。在北半球进行3种ET产品的精度验证和时空对比，选择更适用于北半球的ET产品，为加强遥感与地面观测相结合的研究提供建议。利用FluxNet2015通量站点月平均实测数据验证3种ET产品，结果发现PML_V2产品在北半球精度最高，其次是GLDAS，最后是MOD16A2，相关系数 R 分别是0.66、0.57、0.56；均方根误差 RMSE 分别是2.46、5.68、12.42 mm/月；平均偏差 Bias 分别是14.36%、16.86%、35.02%。其中GLDAS ET产品具备日尺度ET监测能力，日平均估计值与通量塔站点测量值的一致性较高，相关系数 R 为0.74， RMSE 和 Bias 分别为1.62 mm/d和27.90%。总体来说，在时间尺度上，3种ET产品均可模拟出北半球季节变化的特征，即夏季蒸散发量较大，冬季蒸散发量较小。夏季3种ET产品在不同土地覆盖类型上均存在高估现象，其他季节的模拟结果与地面观测值的结果一致性较好，其中MOD16A2表现较差，ET值高估现象最为明显。此外，2001-2020年期间非干旱地区，3种ET产品在多数地区空间分布较为一致，相关系数 R 大于0.6。研究通过评估不同ET产品的不确定性和产品质量，可为在北半球开展蒸散发研究选取适用的ET数据源提供科学建议。

随着双碳目标的提出，我国能源结构正逐步以依赖化石能源转向以可再生清洁能源体系为主。然而以风电和光伏发电为代表的清洁能源因出力波动性与不确定性难以单独运行并网消纳。水电站具有良好的调节能力，可与风电场、光伏电站联合运行，平抑新能源发电的不稳定性。我国西南地区水能资源丰富，建设有大量具有调节性水库的梯级水电站，将梯级水电与流域周边风电、光伏资源互补运行，充分利用梯级水电的调节能力打捆外送优质电能是实现能源转型的重要手段。为量化梯级水电站对风电、光伏资源的承载能力，提出了水电中长期优化调度—水风光短期优化配置的嵌套计算模型。以水电中长期优化调度计算结果确定短期调度计算边界，在短期调度时调整风电、光伏规模，以源荷匹配度最大、发电量最大和弃电率最小为目标进行优化调度，采用分层嵌套策略进行解耦，以计算梯级水电站可承载的风电、光伏资源规模。应用该模型于雅砻江流域梯级水电站群，计算得到雅砻江流域“三库七级”梯级水电站承载风电、光伏资源规模。研究结果表明：考虑2025规划水平年以及5%弃电率约束，雅砻江流域梯级水电可承载风电资源规模139.6 万kW、光伏资源规模1 074 万kW。研究成果对优化流域内水风光多能互补发电系统具有参考价值。

四湖流域地处江汉平原腹地，流域内地势低洼，洪涝灾害问题突出。针对四湖流域排涝工程建设情况，耦合自然径流模型、受控径流模型、河网一维水动力模型、湖泊调蓄演算模型，构建了四湖流域水文水动力模拟模型，以2016年、2020年为典型年，研究了排涝工程建设及不同调度策略对四湖流域防洪安全的影响。结果表明：排涝工程建设能够显著降低四湖流域中下区防洪压力，2016年、2020年暴雨条件下，洪湖洪峰水位分别下降1.19 m和1.41 m，洪峰水位由保证水位以上降低至警戒水位以下；实施长湖、洪湖联合调蓄能够有效提升四湖流域总体排涝效益，2016年、2020年暴雨条件下，在洪湖洪峰水位仅分别上涨0.05 m、0.16 m，且不超过警戒水位的条件下，长湖洪峰水位分别下降了0.73 m和0.40 m，显著提升了四湖流域上区防洪安全性，但受制于水闸和渠道过流能力，长湖水位仍超过警戒水位。排涝工程建设整体上提高了四湖流域内河渠防洪安全性，除排涝河（西）、沙螺渠及螺山干渠在参与流域统排后平均最高水位有一定上涨外，其余主要河渠平均最高水位均有所下降。排涝工程建设能够降低四湖流域中下区对新滩口泵站和高潭口泵站的依赖，2016年、2020年暴雨条件下，两座泵站排水总量占流域排水总量的占比下降13.23%~19.35%，洪湖防洪安全性得到了提升；实施长湖、洪湖联合调蓄能够提升四湖流域上区防洪安全性，降低田关泵站排涝压力，联合调蓄实施后，2016年、2020年暴雨条件下田关泵站排水总量分别下降60.97%和57.23%。本研究能够为江汉平原四湖流域提升排涝工程运用水平，增强防洪保安能力提供参考。

为切实解决水资源承载力分类评价的高维问题，揭示水资源承载力动态变化规律，提出了改进的投影寻踪聚类模型。对于改进的投影寻踪聚类模型和基于最大信息熵原理的投影寻踪聚类模型，通过分析投影值的负熵变化规律，推导得出了密度窗宽的合理取值范围以及最佳取值；当密度窗宽为最佳取值时，改进的投影寻踪聚类模型比基于最大信息熵原理的投影寻踪聚类模型分类评价效果更好。针对江苏省水资源承载状态，采用改进的投影寻踪聚类模型进行了动态评价，2009年至2020年、2022年水资源承载力等级为Ⅲ级，2021年水资源承载力等级为Ⅱ级。建立灰色GM（1，1） 模型，预测该省2023年至2030年水资源承载力状态为Ⅱ级。改进的投影寻踪聚类模型更加有效地提取了水资源承载力评价指标高维数据的结构特征信息，进一步提升了水资源承载力分类评价模型的精确性，使评价结果更加客观合理。通过2022年与2009年指标贡献率数值比较分析，该省采取的工农业节水、加快社会经济发展、水资源保护等措施，促进了水资源承载力状态持续转好。根据评价指标对江苏省水资源承载力状态以及评价标准的贡献率，深入分析该省水资源承载力存在的短板，提出了提升水资源承载力状态的相关建议，确保江苏省水资源系统承载力状态尽早达到Ⅰ级，实现水资源可持续利用。

为提升输入网格新安江模型的降雨和蒸发数据的时空分布准确度，完善水文循环过程，并为进一步实现WRF模型与网格新安江模型的耦合提供基础，构建了由WRF驱动的网格新安江模型。首先，采用逐步订正法将WRF预报降雨与雨量站降雨融合来获取WRF融合降雨；然后将WRF预报气象数据输入网格新安江模型中并采用彭曼公式计算单元网格小时蒸发能力；最后由WRF融合降雨和彭曼公式蒸发能力驱动网格新安江模型在湿润的屯溪流域进行洪水模拟预报。结果表明：①WRF融合降雨具有较高精度且具有精细空间分布。相较于WRF预报降雨，WRF融合降雨与实测降雨的相关性（ RR ≥0.99）和拟合度（ NSE ≥0.98）更高，雨峰误差（-8.1%~3.5%）和雨量误差（-2.0%~6.7%）均明显减小。在空间分布上，WRF融合降雨具有比站点插值降雨更复杂的空间信息，信息熵（ SE ）显著增加（30.4%~48.2%），并包含了WRF降雨和站点插值降雨的降雨中心。②彭曼公式蒸发能力不仅呈现出逐小时变化规律，且与降雨过程密切相关。在空间分布上，彭曼公式蒸发能力与海拔密切相关，在中高程地区最大，低高程地区次之，而在高程较高地区最小。③WRF驱动的网格新安江模型具有较大的洪水预报潜力。相较于使用WRF预报降雨驱动网格新安江模型，由WRF融合降雨和彭曼公式蒸发能力驱动的网格新安江模型在屯溪流域的洪水预报精度明显提高，预报洪水的 NSE 均在0.90以上，洪量、洪峰和峰现时间合格率均达到100%。

为提高大坝位移预测的准确性，提出了一种新颖的基于深度学习的综合预测方法。首先引入了一种基于完全集成经验模态分解（Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise，CEEMDAN）和奇异谱分析（Singular Spectrum Analysis，SSA）的多级数据降噪技术。这能有效地消除监测数据中的噪声和异常值，提高数据质量，为后续预测提供更合理的大坝变形数据。随后构建基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）和门控循环单元（Gated Recurrent Unit，GRU）的深度学习模型。采用CNN从监测数据中提取丰富的特征，利用GRU来捕获和处理时间序列数据中的长期依赖关系。为了增强模型的表现，引入了自注意力机制，以帮助模型更好地处理和识别数据中的复杂模式。通过与其他预测方法的比较，实验结果表明，该方法在大坝位移预测的准确性和稳定性方面相较于其他方法有显著的提升，能够为大坝变形监控领域提供新方法。

水资源优化配置能够解决区域水资源短缺及不合理利用问题，近年来优化算法成为获得水资源优化配置结果的重要工具。为有效缓解现有优化配置算法中存在的收敛缓慢、局部优化和早熟等问题，介绍了一种新型的元启发式算法：猎豹优化算法（the Cheetah Optimizer，CO），利用该算法收敛速度快、鲁棒性强、寻优能力强等优点，将其运用至水资源优化配置问题中。以太原市为研究区域，建立了以经济效益、社会效益和生态效益为目标的水资源优化配置模型，采用CO求解该模型，并与遗传算法（Genetic Algorithm，GA）结果进行对比分析。结果表明：CO的污染物排放总量在规划年（2030）控制目标内，区域用水满意度达到0.98，能够满足基本用水和发展用水需求；与现状年（2020）相比，生活用水占比下降22.58%，三次产业用水占比分别上升10.53%、25.81%、12.5%，地表水和地下水供水比例分别降低21.70%、11.14%，回用水和引黄水供水比例分别提高了5.43%、27.40%，符合太原市水资源配置思路，验证了CO的有效性；与GA相比，CO的区域满意度、综合用水价值和配水公平性分别提高了7.10%、3.57%和56.52%，污染物排放量和缺水率分别降低了3.11%和3.85%，同时有更好的协调性，验证了CO的优越性。研究成果表明用CO求解水资源优化配置模型合理可行，为水资源优化配置模型求解提供了新方法。

土壤湿度和温度是影响水文循环和气候变化的重要参数，在农业实践活动和生态平衡中起着重要作用。为及时、准确地监测土壤含水量（Soil Moisture Content，SMC）及温度，提出了一种基于高光谱数据的预测方法。实验数据集来自为期5天的实地测量，所获得的高光谱数据包含大量的噪声及冗余信息，因此首先用Savitzky-Golay卷积平滑对光谱数据进行降噪处理，利用连续投影算法（Successive Projection Algorithm，SPA）提取数据特征波长，然后通过遗传算法（Genetic Algorithm，GA）对支持向量机回归（Support Vector Regression，SVR）的超参数权值和偏置进行优化，构建SPA-GA-SVR混合算法模型对土壤水分和温度进行预测，并与BP神经网络（Back Propagation Neural Network，BPNN）、SPA-BP、SVR、SPA-SVR、GA-SVR这5种模型的预测性能进行比较。实验结果表明：各模型在土壤湿度低于30%的情况下，表现出的预测能力差异并不显著。但整体上，复合模型相比于单一的神经网络或机器学习模型具有明显的优势，且经过连续投影算法优化的模型进一步的提高其预测能力，最终SPA-GA-SVR算法在各项指标上均优于其他模型，土壤水分预测模型的 R ² =0.981、 RMSE =0.473%，土壤温度预测模型 R ² =0.963、 RMSE =0.883 ℃。实验证明基于高光谱数据，经过SPA和GA优化的SVR模型能实现对土壤湿度和温度精准的预测。该方法具有一定的应用价值和现实意义，可应用于便携式高光谱仪和无人机上，实现对土壤水分和温度的实时监测，为今后的播种及灌溉提供理论参考。

为探讨季节性河流生态补水方案制定的理论技术和方法体系，提出了一种结合生态流量计算与水动力模型的生态补水互馈方法，该方法在水文序列变异诊断的基础上通过计算河道内生态流量过程，为生态补水方案的制定奠定基础；再根据实际生态补水过程建立并求解河道生态补水的水动力模型，为生态补水演进研究提供模型支撑；最后利用水动力模型对不同补水方案进行补水演进分析，以此得到给定目标下的最佳补水方案，并以北方某季节性河流DY河为例进行了应用分析。研究结果表明：①TG水库入库径流序列的变异点为1980年，在此基础上可将径流序列分为天然阶段与人类干扰阶段两部分；②生态补水互馈方法得到的生态补水方案不仅可满足河道内生态流量需求，还充分考虑了河道径流过程的年内丰枯变化特征，对认识我国季节性河道的生态流量恢复过程具有重要的科学意义；③生态补水互馈方法应用于DY河生态补水工程上效果良好，按照生态补水目标要求得到了满足DY河境内全线通水的生态补水方案，即DY河春季生态补水时，3月至5月的最佳生态补水流量为49.82、27.17、8.67 m ³ /s。该方法可为后续DY河针对其他补水目标制定对应的生态补水方案，也可为其他流域的季节性河流生态补水方案制定提供新方法与新思路。

针对目前水质预测模型中因为数据本身的复杂性、在信号处理过程中存在的噪声干扰以及分解深度不够导致单一分解难以全面捕捉信号非线性特征的问题，提出了一种基于二次分解的水质预测模型。该模型采用完全自适应噪声集合经验模态分解（CEEMDAN）对原始数据进行分解，再利用变分模态分解（VMD）对熵值最高的模态分量进行二次分解，最终将处理后的时间序列输入到TCN-lightGBM多特征预测模型中。同时，采用麻雀算法（SSA）对预测模型进行优化。以山东省玉符河水质为例，本模型的均方根误差（ RMSE ）是0.105 3，平均绝对误差（ MAE ）是0.081 5，决定系数（ R ² ）是0.947 1，与GRU、LSTM、LightGBM 、TCN等当下较为流行的模型的预测指标进行比较。结果显示，在 R ² 上本模型提升了53.04%、70.41%、66.07%、65.20%等，在 RMSE 上减少了62.76%、65.50%、64.93%、64.80%等，在 MAE 上降低了62.76%、66.24%、63.80%、65.24%等。由此可知，基于CEEMDAN-VMD-TCN-lightGBM 的模型具有更好的预测性能、泛化能力和捕捉信号非线性特征的能力。

土壤含水量是影响农作物生长的重要因素之一，对作物估产和旱情监测具有重要作用。在土壤含水量反演时，一般是提取多个光谱变量进行反演，但变量之间包含的光谱信息可能存在冗余重叠，为提取有效特征变量，使其相互独立，论文选取特征变量筛选方法，并验证其在土壤含水量反演中的适用性。研究基于无人机多光谱影像计算归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index， NDVI）等12种植被指数，结合无人机热红外数据计算地表温度 （Land Surface Temperature， LST）和对应温度植被干旱指数（Temperature Vegetation Dryness Index， TVDI），以及miniSAR数据处理得到的4种后向散射系数，采用XGBoost特征变量和最优子集选择算法（Best Subset Selection， BSS）筛选最优变量组合，然后利用偏最小二乘回归（Partial Least Squares Regression， PLSR）和随机森林回归（Random Forest Regression， RFR）算法反演实验区冬小麦抽穗期的土壤含水量。研究结果表明：①0~20 cm深度的反演结果均优于0~10 cm深度；②对比XGBoost-PLSR、XGBoost-RFR、BSS-PLSR以及BSS-RFR四种土壤含水量反演模型，BSS-RFR模型不同深度下的反演精度最高；③0~10 cm土壤深度下XGBoost-PLSR模型的反演精度优于XGBoost-RFR，0~20 cm深度下则两者相反，0~20 cm深度下，BSS-RFR模型的反演精度均高于BSS-PLSR。研究成果可为无人机多光谱遥感反演土壤含水量提供理论和技术支撑，为卫星遥感大范围土壤水分监测提供检验依据。

针对常规水库防洪调度对防洪控制站点水位安全需求考虑不足的问题，研究提出了一种耦合流域防洪站点水位计算的水库群防洪优化调度方法。首先，通过多站点水位流量关系解析站点水位特性，辨识站点水位关键影响因子，进而根据各影响因子与水位之间的相关关系筛选用于水位计算的输入特征，并引入多层前馈型反向传播神经网络（Back Propagation neural network，BP神经网络），用于拟合输入特征与实测水位之间的复杂非线性关系，从而实现站点水位精确计算；其次，提出一种表征防洪控制站点水位安全程度的指标——安全裕度，以梯级下游防洪站点的整体安全裕度最大为目标，构建了耦合BP神经网络的梯级水库群防洪优化调度模型；最后，综合逐步逼近动态规划（Dynamic Programming Successive Approximation，DPSA）、逐次优化算法（Progressive Optimization Algorithm，POA）和粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）的优势，提出一种混合优化算法（DPSA-POA-PSO）对模型进行求解。以金沙江下游-三峡梯级水库群为对象开展实例研究，结果表明：考虑站点水位特性显著提升了BP神经网络的水位计算精度，对典型洪水的洪峰水位拟合偏差均不超过0.05m；与逐步逼近动态规划和粒子群优化算法相比，在梯级三库联合调度时，混合优化算法使得下游站点整体安全裕度分别提高了0.88%和2.58%，梯级五库联合调度时，下游整体安全裕度分别提高了0.85%和1.87%，并均能够同时满足各站点的保证水位要求，为改善流域水库群防洪安全水平提供了可靠支撑。

由库水位变化引起的渗透破坏是造成土石坝失稳的主要原因之一，坝体滑坡极易诱发地质灾害，严重威胁人类生命财产安全。针对库水位上升对土石坝坝体滑坡的影响，以某均质土坝为研究背景，借助COMSOL Multiphysics数值软件研究坝坡临界失稳状态下的塑性区和水平位移变化，基于有限元强度折减法分析正常蓄水位、设计洪水位和校核洪水位3种工况下的坝坡稳定性。结果表明：随着库水位上升，土石坝内部浸润线位置提高，坝体的最大塑性应变和水平位移呈线性增大趋势，且最大值均出现在坝脚位置。坝脚处塑性区随折减系数 SRF 的增大逐渐向坝顶贯通，坝坡变形行为以剪切滑移为主。3种工况下稳定安全系数 FOS 分别为1.894、1.855和1.831，坝体稳定性不断降低，但均高于临界最小安全系数。

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