水文与环境 · AI 研究
关注洪水预报、径流预测、水资源与地下水研究中的数据驱动方法。
阅读时值得关注的问题
- 研究使用哪些数据，解决什么任务？
- 是否设置独立测试，怎样检验泛化？
- 结果适用于什么条件，有哪些局限？
这些问题用于辅助批判性阅读，不表示下列每篇论文都已完成相应验证。
研究条目 · 2
研究论文Nature中科院一区 Top · 2025
英文原题Global prediction of extreme floods in ungauged watersheds
作者 Grey Nearing · Deborah Cohen · Vusumuzi Dube · Martin Gauch · Oren Gilon · Shaun Harrigan · Avinatan Hassidim · Daniel Klotz · Frederik Kratzert · Asher Metzger · Sella Nevo · Florian Pappenberger · Christel Prudhomme · Guy Shalev · Shlomo Shenzis · Tadele Yednkachw Tekalign · Dana Weitzner · Yossi Matias
AI 导读通过跨流域学习开展无测站流域的极端洪水预测，评估数据驱动方法在不同提前期与区域的可靠性，关注观测稀缺地区的预警需求。
观点文章Nature Reviews Earth & Environment中科院一区 Top · 2025
英文原题Differentiable modelling to unify machine learning and physical models for geosciences
作者 Chaopeng Shen · Alison P. Appling · Pierre Gentine · Toshiyuki Bandai · Hoshin Gupta · Alexandre Tartakovsky · Marco Baity-Jesi · Fabrizio Fenicia · Daniel Kifer · Li Li · Xiaofeng Liu · Wei Ren · Yi Zheng · Ciaran J. Harman · Martyn Clark · Matthew Farthing · Dapeng Feng · Praveen Kumar · Doaa Aboelyazeed · Farshid Rahmani · Yalan Song · Hylke E. Beck · Tadd Bindas · Dipankar Dwivedi · Kuai Fang · Marvin Höge · Chris Rackauckas · Binayak Mohanty · Tirthankar Roy · Chonggang Xu · Kathryn Lawson
AI 导读讨论如何利用可微分计算，将物理知识与神经网络共同训练，为过程理解、参数估计与地学预测提供方法框架。