新型通用AI模型用于土壤水分与土壤水同位素时空预测：德国Demnitzer Millcreek流域的尝试
研究团队在德国东北部Demnitzer Millcreek流域（66 km²）首次尝试用数据驱动AI方法模拟混合土地利用下土壤剖面日尺度土壤水分与土壤水同位素（δ²H、δ¹⁸O）。
#AI与水利
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Water Resources Research · 期刊更新AI 评分1818 基于分层注意力网络与不确定性量化的可解释土壤持水预测
该研究提出分层注意力土壤转换函数模型HABIT，通过直接预测土壤水分规避van Genuchten等参数化模型中的参数相关误差，并借助注意力机制量化不同水势下土壤属性的重要性与交互作用。
Water Resources Research · 期刊更新AI 评分1818 基于卫星观测、再分析数据与16个CMIP6模型的全球植被绿化与蒸腾耦合中VPD作用模拟—观测差异研究
该研究整合卫星观测、再分析数据集与16个CMIP6模型的模拟结果，采用分箱方法排除土壤水分影响，量化了饱和水汽压差（VPD）对全球蒸腾的贡献。所有数据集一致显示VPD对全球大部分陆地蒸腾具有广泛正效应，但热带雨林地区再分析数据与CMIP6模型输出呈负相关。
Hydrology and Earth System Sciences · 最新论文AI 评分1111 融合物理机制新安江模型与深度学习：跨中国多流域多源数据融合的可解释径流模拟
该研究提出将物理机制的新安江模型与深度学习相结合，并采用多源数据融合方法，在中国多个流域开展可解释的径流模拟。研究通过融合物理过程与数据驱动方法，旨在提升径流模拟的可解释性与适用性。
Hydrology and Earth System Sciences · 最新论文AI 评分2222 面向气候变化研究的水文建模半异步方法探索
该研究提出一种面向气候变化研究的水文建模半异步方法，旨在改进气候情景下水文模拟的构建方式。材料以参考文献列表形式呈现，涉及WaSiM-ETH、SWAT等水文模型及NAC²H、PAVICS-Hydro等数据集与平台，但未给出该方法的试验区域、数据、率定验证与具体结果。
Hydrology and Earth System Sciences · 最新论文AI 评分2222 可微分水文模型是否需要简约化？——对混合水文模型性能与可解释性的论证
针对可微分水文模型中"是否引入桶模型"的争论，该研究基于Acuña Espinoza等（2024、2025）在HESS上发表的混合水文模型动态参数化与极端事件外推研究，分析了混合模型的性能与可解释性。研究引用CAMELS数据集及HBV、LSTM等方法，讨论物理约束与深度学习结合的泛化能力。原文为观点性论证，未报告新的现场观测或数值实验。
Hydrology and Earth System Sciences · 最新论文精选AI 评分6262 一个连接温度-降雨预估与城市雨洪建模的过程导向框架
该研究提出一个过程导向框架，将温度-降雨预估与城市雨洪建模相衔接，用于在气候变化情景下开展城市内涝模拟。材料仅给出标题与参考文献列表，未提供具体方法细节、研究区、数值结果或验证指标，其结论与适用范围需以原文正文为准。
推荐理由：该框架把温度-降雨预估与城市雨洪建模衔接，可用于评估气候变化情景下城市内涝模拟的输入与不确定性处理。
Hydrology and Earth System Sciences · 最新论文AI 评分4646 BiasCast：从气象预报中学习并调整实时偏差以改进径流预测
Konold等提出BiasCast方法，从气象预报中学习并调整实时偏差，以改进径流预测。该方法基于LamaH-CE数据集，相关实验设置与结果已通过Zenodo发布（Konold等，2025a），软件版本为v1.0（Konold，2025）。
Hydrology and Earth System Sciences · 最新论文AI 评分2222 技术说明：TENAX模型中降水尾部重尾性的温度依赖性
针对TENAX（TEmperature-dependent Non-Asymptotic statistical model for eXtreme return levels，1.5版）极端降水统计模型，研究者分析了降水尾部重尾性随温度的变化。TENAX为基于温度依赖的非渐近极值回归水平模型，此前已用于次小时极端降水频率分析与设计暴雨调整。该技术说明的具体数据、验证与量化结果未在材料中给出。
水利部 · 水利科技工作动态AI 评分1818 水利部重点建设教材（智慧水利专业）全套15册正式出版发行
水利部重点建设教材（智慧水利专业）第二批7种教材已于近日正式出版，至此该专业全套15册教材全部出版发行。
水利部 · 水利科技工作动态AI 评分3838 长江水文智能推流技术在汉口水文站投入业务运行并嵌入数字孪生汉口水文站
长江水利委员会水文局在汉口水文站正式投入业务运行长江水文智能推流技术，并嵌入数字孪生汉口水文站，实现流量智能推算成果直接支撑实时报汛。该技术依托汉口水文站多年水位、流量等实测资料，构建机理约束与数据驱动相耦合的智能推流模型，经数据治理、模型训练、参数优化、独立样本检验和业务试运行，长期实测资料比测分析显示整体精度已达流量一类精度站相关规范要求。
Hydrology and Earth System Sciences · 最新论文AI 评分1818 四十年全深度剖面揭示水库热力格局的分层驱动因子与间歇性下层增温
该研究基于四十年全深度剖面，分析水库热力格局的分层驱动因子及间歇性下层增温现象。材料仅提供参考文献列表，未给出研究区域、数据来源、模型版本与具体结果，故无法补充方法、验证与适用范围等细节。
Hydrology and Earth System Sciences · 最新论文AI 评分4242 气候变化与城市化对东地中海中小型流域径流的复杂影响
该研究探讨了气候变化与城市化对东地中海中小型流域径流的复杂影响。研究基于水文模型模拟，分析了两种驱动因子在不同流域的径流响应差异。结果表明，气候变化与城市化的叠加效应因流域特征而异，需综合考虑二者交互作用以评估未来水资源变化。
Hydrology and Earth System Sciences · 最新论文AI 评分1515 超越径流系数：通过强度积分揭示径流生成过程连通性的全球格局
该研究提出“超越径流系数”的视角，通过强度积分方法揭示径流生成中过程连通性的全球格局。研究基于全球径流数据与机器学习方法，识别径流生成过程连通性的空间模式，并引用GRDC-Caravan等大样本水文数据集作为支撑。
Hydrology and Earth System Sciences · 最新论文AI 评分2626 中亚巴尔喀什湖水量平衡关键驱动因子的相对贡献评估
针对中亚巴尔喀什湖，研究对其水量平衡的关键驱动因子开展相对贡献评估。材料仅提供参考文献列表，未给出研究团队、数据、方法、验证与具体结果，故无法进一步说明其结论与适用范围。
Hydrology and Earth System Sciences · 最新论文AI 评分1515 融合时空上下文信息填补土壤水分监测网络数据缺口
针对土壤水分监测网络的数据缺口问题，研究者提出融合时空上下文信息的填补方法。该方法利用监测网络的时空关联特征对缺失数据进行插补，参考文献涵盖LSTM、克里金插值与反距离加权等已有技术路线。摘要未提供具体研究区域、数据来源、验证指标与模型版本信息。
Hydrology and Earth System Sciences · 最新论文AI 评分2222 基于非稳态气候下水文模型率定与区域气候模式集合筛选评估塞浦路斯未来径流
该研究评估了塞浦路斯未来径流，采用非稳态气候条件下的水文模型率定与区域气候模式集合筛选方法。研究通过率定水文模型并筛选区域气候模式集合，对未来径流进行预估，但摘要未提供具体模型名称、率定指标或径流量化结果。
Hydrology and Earth System Sciences · 最新论文AI 评分4040 基于混合Kolmogorov–Arnold网络与注意力机制的北极河流径流预测模型
该研究提出一种基于混合Kolmogorov–Arnold网络（KAN）并引入注意力机制的模型，用于预测北极河流径流。材料显示其参考文献涵盖LSTM、GRU等深度学习径流预测方法及KAN在径流预报中的应用，但正文未给出具体研究区域、数据、率定验证与结果数值。
Earth Surface Dynamics · 泥沙与地貌AI 评分4040 集成深度学习框架实现快速时空地貌动力预测并面向长期模拟
该研究提出一个集成深度学习框架，用于快速预测时空地貌动力变化并面向长期模拟。材料显示其参考文献涵盖Delft3D-FLOW、MIKE 21C等水动力与地貌模型，以及CNN、LSTM等深度学习方法在洪水制图、泥沙输运与河道演变中的应用。摘要未给出具体研究区域、数据、验证指标与模拟结果，相关结论需以原文为准。
Hydrology and Earth System Sciences · 最新论文AI 评分4242 基于地貌演化数值模拟的流域尺度河道迁移预测
该研究基于地貌演化数值模拟，对流域尺度河道迁移进行预测。材料显示其参考文献涉及 Landlab v2.0、LISFLOOD-FP 2D 水动力模型与 CAESAR 模型耦合、CMIP6 情景等，但正文未给出具体研究区域、数据、验证指标与结果。
Hydrology and Earth System Sciences · 最新论文AI 评分3232 基于“长记忆-阈值”结构的DAR类模型：变化环境下日径流预测的竞争者
该研究提出一种基于“长记忆-阈值”结构的DAR类模型，用于变化环境下的日径流预测，并将其定位为现有方法的竞争者。模型结合长记忆特征与阈值结构，参考文献涉及ARFIMA、GARCH及LSTM等时间序列与机器学习方法。摘要未提供具体研究区域、数据、率定验证指标及量纲信息。
水利部 · 规范性文件AI 评分3636 水利部等七部门关于加快推动小水电绿色转型高质量发展的意见
水利部、国家发展改革委、自然资源部、生态环境部、农业农村部、国家能源局、国家林草局于2026年3月9日联合印发意见，提出到2035年基本实现小水电智能化、集约化、标准化，形成与经济社会发展全面绿色转型相适应的高质量发展格局。
Hydrology and Earth System Sciences · 最新论文精选AI 评分6262 LSTM作为陆面模型后处理器与独立水文模型：改善澳大利亚大陆尺度径流预测
研究评估了两种基于LSTM的方法以改进澳大利亚的径流预测：LSTM-C仅以降水和潜在蒸散为输入的独立降雨-径流LSTM，以及LSTM-QC，即纳入澳大利亚水资源评估-景观模型（AWRA-L）径流输出的降雨-径流LSTM，也可视为AWRA-L的后处理器。
推荐理由：在218个CAMELS-AUS流域上比较LSTM后处理AWRA-L与独立LSTM，并区分偏差校正与河道汇流的信息来源，可供模型选型参考。
Geoscientific Model Development · 数值模型AI 评分2020 通过缩放湖泊入流径流输入在ISIMIP框架内整合全球水与湖泊部门
Ayala在ISIMIP3a框架下开发了将径流输入缩放至湖泊的方法，以耦合全球水部门与湖泊部门，相关代码、输入与输出数据以v1.1.0版本发布于Zenodo。该工作基于ISIMIP3a情景设置与强迫数据，为全球湖泊模拟提供一致的入流输入。