水文时间序列分析方法研究进展

主要观点总结

该文章主要介绍了水文时间序列分析方法的研究进展。文章基于WoS核心合集数据库和CNKI数据库，采用文献计量学方法和CiteSpace软件，对水文时间序列分析领域的发展脉络、研究热点及未来方向进行了系统分析。文章还针对提高水文时间序列分析准确性问题，提出了几条主要路径，并对宫辉力和李路的作者简介进行了简要说明。最后，对《地球信息科学学报》进行了简要介绍。

关键观点总结

关键观点1: 文章背景

在气候变化和极端天气事件频发的背景下，水资源科学管理与可持续利用面临新的挑战。水文时间序列分析方法为该领域提供了科学方法。

关键观点2: 研究方法

文章基于WoS核心合集数据库和CNKI数据库，采用文献计量学方法和CiteSpace软件进行系统分析。

关键观点3: 研究进展

文章将水文时间序列分析方法的进展分为六个方面，分别梳理并与传统方法对比，分析了其优势与不足。

关键观点4: 提高分析准确性的路径

文章提出了几条主要路径来提高水文时间序列分析的准确性，包括融合多元数据的时空多尺度建模、将物理机制融入机器学习模型等。

关键观点5: 作者简介与期刊介绍

文章介绍了作者宫辉力和李路的基本信息，以及《地球信息科学学报》的详细信息，包括其主办单位、收录数据库、主要刊登内容等。

文章预览

引用格式： 李路,宫辉力,郭琳,等.水文时间序列分析方法研究进展[J].地球信息科学学报,2024,26(4):927-945.[LiL,GongHL,GuoL,etal. Research advances on hydrologic time series analysis methods[J]. Journal of Geo-information Science, 2024,26(4):927-945. ] DOI: 10.12082/dqxxkx.2024.230336   引言    在气候变化和极端天气事件频发的背景下，水资源科学管理与可持续利用面临新的挑战。水文时间序列分析方法可以为研究水资源演化规律、调控方案及防灾减灾提供科学方法。 国内外已有大量关于水文时序分析方法的研究案例，涵盖了原理、机理，应用与改进方向等。本文基于WoS核心合集数据库和CNKI数据库，采用文献计量学方法和CiteSpace软件，系统分析了水文时间序列分析领域的发展脉络、研究热点及未来方向。针对水文时间序列的随机性、非线性、不确定性，结合机器学习、神经网络等新方法，将 ………………………………