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研究针对两条河流汇流处因密度差（Δρ）形成的流向涡（SOV）及下游倾斜混合界面，利用对实验汇流水槽的解析涡尺度模拟，参数化考察汇流角增大在不同Δρ与流量比条件下对水流结构的影响。 结果显示，增大汇流角会加宽顶点附近的混合界面并提高混合速率，但其作用相对于Δρ是次要的；Δρ对混合界面横向扩展、流向环流强度和混合速率的影响占主导，并增强混合界面倾斜，使垂向Kelvin-Helmholtz涡横向拉伸、下游相干性快速丧失。模拟还表明SOV沿流向因与自由水面和床面相互作用而衰减。 作者采用类似天然汇流的平滑下游角，认为以往聚焦带尖锐下游角和宽分离区的非对称汇流的室内与模拟研究可能高估了汇流角的作用。该结论来自数值模拟而非现场观测，适用条件限于所设实验水槽几何与参数范围。
推荐理由：研究用解析涡尺度的数值模拟比较汇流角与密度差对混合界面和混合速率的影响，可帮助判断汇流区水动力模拟中参数敏感性的主次。
该研究针对河流悬沙浓度（SSC）现场观测稀疏的问题，尝试用Sentinel-2卫星反射率数据反演宽度不小于60 m的大河悬沙浓度。Sentinel-2名义重访周期为5天，作者认为这提高了现场SSC观测与卫星过境时间重合的概率。 为扩充训练样本，作者利用流量—输沙率关系曲线，以及基于Dethier et al.（2020，DOI: 10.1029/2019jf005033）算法从Landsat数据得到的估算值，生成补充训练数据；最终算法用19,345条SSC观测率定，其中23%来自这一非常规训练集。作者报告该Sentinel-2算法预测悬沙浓度的相对误差为68%。 在坝体密集的Chattahoochee-Apalachicola流域案例中，算法再现了稀疏的现场观测结果，并扩展了时空覆盖范围。原文将这一结果表述为利用Sentinel-2算法加深对河流过程理解的潜力；摘要未给出分河段误差或与独立实测的系统对比细节。
推荐理由：研究用流量—输沙率关系与Landsat反演扩充Sentinel-2训练集，并给出68%相对误差，可供大河悬沙遥感反演的样本构建与精度评估参考。
研究针对砾石床河流在非平衡供沙条件下的推移质输运，开展八组实验，采用四种供沙制度和两种供沙质地，考察供沙速率、供沙量与质地等供沙历史如何影响无量纲临界剪应力τc*。实验以高时间分辨率测量推移质输运率、床面高程和泥沙储量，并用三种经典推移质输运模型及一个坡度相关方程估算τc*。 结果显示τc*并非恒定值，而随泥沙输入和床面调整动态变化：供沙速率与供沙量越高，τc*越大；不同变供沙制度产生不同的τc*轨迹，与供沙前调整、变供沙输入和供沙后重组的具体实验序列有关。空间上出现纵向差异，上游局部淤积与床面坡度变陡使τc*比下游高约43%。粒度选择性输运也影响系统行为，粗砾（D50–D84）优先滞留，中间粒级（D16–D50）被高效输运，在输运与储量之间形成逆时针滞回环。 作者据此认为τc*应作为受床面坡度、供沙历史和床面调整控制的动态参数处理，为变供沙条件下的泥沙输运模拟与河流管理提供参考。上述结论来自室内实验，向天然河流推广仍需现场观测检验。
推荐理由：通过八组变供沙实验揭示临界剪应力随供沙历史与床面调整动态变化，可供推移质模型参数设置参考。
研究提出一种将水动力模块、遥感模块与深度学习融合模块组合的方法，用于绘制大型湿地的淹水动态，并以中国鄱阳湖湿地为应用对象；该湿地为《拉姆萨尔公约》所列重要保护湿地。作者以干季水动力模型模拟的淹水动态作对比，检验该方法的有效性。 结果显示，水动力模型整体表现相对较差，其中子湖区域明显劣于其他区域，总体精度（OA，无量纲，0–1）仅为0.63–0.66；所提融合方法的总体精度提升至0.82–0.92，在子湖区域改善尤为明显。此外，水动力模型倾向于高估淹没时间，中位高估时长为42–50天。 作者认为，该框架可迁移用于变化环境下湿地水文监测，并有助于维护生态完整性与稳定性。上述精度与偏差均来自干季模拟与对比验证，摘要未说明遥感数据源、深度学习结构及验证样本细节，方法在其他湿地和时段的适用性仍需进一步检验。
推荐理由：研究在鄱阳湖湿地比较水动力模型与遥感—深度学习融合的淹水制图表现，并给出干季精度与淹没时长偏差，可供湿地监测方法选择参考。
研究提出一种基于城市三维模型的洪水水深估计方法，并构建了对象级由粗到细匹配模型，将三维模型的度量尺度迁移到社交媒体图像。作者报告称，该模型在城市公开基准上优于代表性的2D3D-MATR，内点率提高约30%，配准召回率提高约16%；在此基础上，水深估计方法在多种洪水场景中取得平均绝对误差（MAE）0.164 m、均方根误差（RMSE）0.212 m。
推荐理由：提出以城市三维模型为尺度基准、从社交媒体图像估计淹没水深的方法，并报告了与2D3D-MATR的对比指标，可供内涝观测与模型率定参考。
研究提出CC-PINN-RE，基于Saint-Venant方程局部特征速度构建动态菱形时空控制体积，以积分形式施加质量与动量守恒，并结合自适应控制体积管理与局部敏感度加权糙率正则化。
推荐理由：提出特征对齐控制体积PINN用于洪水波传播与糙率反演，并给出与强形式PINN及固定控制体积方法的误差对比，可供稀疏观测下的河道水动力重建参考。
研究提出并探索水文建模的对抗鲁棒性分析，评估对气象强迫施加小幅定向扰动是否会引起模拟流量的显著变化。作者在1347个德国流域上比较物理概念模型HBV与深度学习模型LSTM，使用快速梯度符号法（FGSM）生成不同幅度的扰动。
推荐理由：在1347个德国流域上比较HBV与LSTM对气象强迫扰动的响应，为模型可靠性评估提供压力测试思路。
研究提出Nowcasting Physics-Informed（NPI）模型，用于流量传感器故障检测，采用100分钟记忆窗口、2分钟分辨率，由LSTM融合实测信号与Storm Water Management Model模拟器输出特征，输出窗口末端故障概率，并用逐传感器XGBoost阶段基于窗口局部统计量校准LSTM得分。
推荐理由：提出融合物理模型与传感器数据的故障检测方法，并给出AUC-PR与F1对照，可用于评估城市水文监测网络的实时故障诊断方案。
研究提出一个耦合结皮形成、两层入渗、运动波坡面流与细沟间侵蚀的建模框架，将坡度和降雨强度纳入细沟间可蚀性的时间演变，以显式表达结皮动态。
推荐理由：该框架把结皮形成与两层入渗、运动波汇流和细沟间侵蚀耦合，可用于评估事件尺度侵蚀模型中结皮动态的处理方式。
研究提出 Structure–Function Coherent Coarsening（SFCC）框架，旨在模型输入粗化过程中更好地保留水文结构与功能异质性，并在美国 Salish Sea Basin 的 24 个子流域使用 VELMA 模型评估三类输入的粗化策略。
推荐理由：提出面向跨分辨率生态水文建模的输入粗化框架，比较多种粗化策略对径流与氮输出的影响，可供区域情景模拟的网格与输入处理参考。
研究在印度恒河流域的Hindon河流域，用分布式水文模型wflow_sbm比较了基于遥感数据集构建的三套灌溉日历和两种地下水流模型概念对模拟水量平衡的影响。
推荐理由：在印度Hindon流域比较三套灌溉日历与两种地下水流模型概念，量化其对水量平衡分配的影响，可供灌溉—地下水耦合建模参考。
研究评估在LSTM径流预测中使用加拿大高分辨率国家级再分析数据集CaSR的收益，在超过1000个加拿大水文站上比较了全球（ERA5-Land）、大陆（Daymet）、国家级（CaSR）及组合“Complete”模型的气象强迫，并以NSE、KGE等指标评价。
推荐理由：比较全球、大陆与加拿大国家级气象强迫在LSTM径流预测中的表现，并对照Google全球模型，可为区域水文建模的数据选择提供参考。
研究提出一种半解析LES-DEM框架，用于突破传统体积平均CFD-DEM范式中网格分辨率对流体-颗粒耦合精度的限制，并针对周期性边界条件下的湍流明渠流模拟提出反馈控制体积力项以维持给定流量。
推荐理由：提出半解析LES-DEM框架并给出三个基准算例，可用于评估推移质模拟中网格分辨率与流固耦合精度的权衡。
该实验室研究针对城市内涝情景下街道洪水中的污染物侵入多孔街区的问题，在恒定流条件下用矩形街区模型（侧壁开孔数量可变）考察了5种污染物释放时长。研究采用比色法测量浓度空间分布并假定沿水深均匀分布，评估街区孔隙率和释放时长对街区内污染物动力学的影响。
推荐理由：实验室水槽实验量化了街区开孔数与污染物释放时长对街区内浓度分布和充填时间的影响，可作为二维深度平均对流扩散模型的基准数据。
研究针对水位—流量率定曲线（HQRC）在非恒定渐变流（UGVF）条件下难以刻画时空复杂性且常不报告不确定性的问题，提出以滞后为核心的表现度量，量化HQRC修正方法与多变量方法所得双变量关系相对常规HQRC率定的偏离。
推荐理由：提出以滞后为核心的指标体系，用于比较水位—流量率定曲线修正与多变量测流方法在非恒定流下的表现，并给出监测方法选择流程。
研究提出评估作物特定洪水调节农业生态系统服务（FLORAES）季节性的方法，将估算农业需水与日土壤湿度的农业水文模型WATNEEDS与以该土壤湿度为初始状态模拟极端暴雨洪水风险的MOBIDIC模型耦合。
推荐理由：将作物季节性纳入洪水调节服务评估，用两个分布式模型耦合分析不同作物对洪峰流量的影响，可供农业流域洪水管理参考。
研究提出一种基于机器学习的河流径流估计（RDE）方法，利用沿河道多个多边形提取的平均光谱波段值，与时间对应的实测流量配对，以克服几何形态、阴影和植被河岸带来的限制。
推荐理由：提出基于多边形光谱采样的机器学习径流估计方法，并在12个USGS站点按河流规模分组评估时间迁移能力与不确定性。
研究提出一种改进的水库计算（RC）框架，同时支持流量—气象网络的结构推断与动态预报，分两阶段进行：先设计基于交叉验证的可解释动态权重推断算法揭示流量—气象网络中的关系结构，再将推断出的结构信息融入嵌入流域相似性的架构以预测未来径流状态。
推荐理由：提出可解释的轻量水库计算框架，用交叉验证推断流量—气象网络结构，并在CAMELS子集上比较NSE与峰值流量表现。
研究在离散玻尔兹曼建模（DBM）框架下提出双层离散玻尔兹曼模型D2Q16-2，用于浅水流动模拟，以克服传统深度平均模型难以刻画分层流结构、以及经典格子玻尔兹曼方法在超临界流条件下数值稳定性下降的问题。
推荐理由：提出双层离散玻尔兹曼模型D2Q16-2，用8个经典算例检验其在分层浅水与干湿变化下的稳定性，可供分层水流模拟选型参考。
研究构建了离散玻尔兹曼模型（DBM）框架，用于模拟溃坝水流中同时考虑推移质和悬移质的泥沙输运过程。为处理可能出现超临界流的水动力条件，对流项采用二阶无振荡、无参数耗散格式离散，时间项采用一阶欧拉法；泥沙部分用标准格子玻尔兹曼模型分别求解悬移质的对流扩散方程和推移质的Exner方程。
推荐理由：提出离散玻尔兹曼模型框架模拟溃坝水流中的推移质与悬移质输运，并用一、二维动床溃坝算例验证，可供泥沙输运模型选型参考。