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天津市水资源与水环境要点现实室李雪副商议员近日在Journal of Hydrology上发表了题为“Using a two-step downscaling method to assess the impact of climate change on total nitrogen load in a small basin”的学术论文。该商议初度提议耦合机器学习和流域浑浊空间负荷模子技巧，用于评估未来征象变化对我国新安江流域总氮浑浊物的影响。
新安江当作千岛湖的主要给水水源，是国内首个跨省生态抵偿试点，具备极高的生态和政策价值。该区域的氮磷浑浊问题主要来自农业面源，受征象权贵影响。因此，准确评估未来征象变化对新安江水资源和水环境的影响，对达成流域高质地科罚至关病笃。当今，受限于新安江流域面源浑浊分散的各类性和地形地貌的复杂性，传统的集总式模拟挨次无法全面揭示流域浑浊的空间结构变化，而开展高精度空间分散模拟又受到景况数据空间精度不及的收尾。为了克服这一挑战，李雪副商议员过甚团队提议了一种改进的卷积神经网罗技巧，对大家多源征象模式（GCM）数据进行了创新性的二步降轨范分析，从而达成了对低诀别率景况数据的超诀别处理，如图1所示：
图1 针对GCM数据的二步降轨范技巧道路
基于二步降轨范得回的新安江流域高诀别率景况数据，与空间属性纪念模子（SPARROW）联用，大概对未来不同征象情境下新安江流域各子流域区域的总氮浑浊孝敬强度进行精准的空间分析，如图2所示。上述商议后果大概识别未来可能影响水质的要点明锐区域，并会诊不同区域的潜在浑浊成因和要道环境问题，为达成区域高质地水环境科罚提供了要道技巧救助。
图2 未来不同征象变化情境下新安江流域总氮浑浊负荷变化空间分散
暴力强奸该使命由天津师范大学、清华大学、天津城建大学的科研东谈主员合营完成。李雪副商议员为第一作家，沙健助理商议员为通信作家，天津师范大学为第一完成单元。本商议得到国度要点研发模式(2022YFC3202701)及清华大学水沙科学与水利水电工程国度要点现实室洞开基金模式(sklhse-2021-B-07)资助。
论文连结：https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2023.130510
