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近日，国际环境科学与生态学顶级期刊《Science of The Total Environment》（中科院大类1区TOP期刊，IF=9.8）发表了我院水资源与水生态环境科研团队鄱阳湖水位智能预报研究最新进展文章《Bayesian model averaging by combining deep learning models to improve lake water level prediction》。同时，相关研究成果获得国家发明专利授权“一种水文序列增强及预测方法”（专利号：ZL202310762546X）。

发明专利证书

省水利科学院为该论文第一完成单位，水资源与水生态环境研究所助理工程师李港为第一作者，刘章君博士为通讯作者。研究受到国家自然科学基金、江西省科技厅重大科技研发专项“揭榜挂帅”制项目、江西省主要学科学术和技术带头人培养计划青年人才项目的联合资助。

该研究针对目前鄱阳湖水位预报精度不高以及模型预报结果不确定性难以定量评估等问题，采用长短期记忆神经网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）和时间卷积网络（TCN）等多种深度学习模型进行了鄱阳湖水位预报，并利用贝叶斯模型平均（BMA）综合多个模型预报结果开展了鄱阳湖水位集合概率预报，量化了水位预报结果的不确定性，进一步提升了预报精度，为鄱阳湖防洪减灾、水资源高效利用和水生态保护等提供技术支撑。

该论文支持开放获取，下载地址：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0048969723063453。