人民黄河

作者：俞扬, 姚轶, 李晨韬, 李大洋, 谢飞

单位：1.清华大学 环境学院，北京 100084；2.南京水利科学研究院 水旱灾害防御国家重点实验室，江苏 南京 210098；3.河海大学 水利水电学院，江苏 南京 210098；4.盐城工学院 土木工程学院，江苏 盐城 224051；5.南京大学 地理与海洋科学学院，江苏 南京 210023；6.甘肃省水利水电勘测设计研究院有限责任公司，甘肃 兰州730022

关键词：含沙量;LSTM模型;人类活动;驱动机制;鄱阳湖五河流域

基金：国家自然科学基金青年科学基金资助项目（42401045）\r\n<div id=\aiAssistRoot\>\r\n</div>

鄱阳湖入湖五河含沙量的长期变化深刻影响着水环境质量、湖泊生态系统稳定性以及下游水资源利用。采用长短期记忆（LSTM）模型，基于1966—2018年的含沙量数据，分析含沙量的演变特征及其驱动机制。模型的训练期和验证期拟合精度较高，纳什效率系数（NSE）分别为0.89~0.94和0.82~0.93，均方根误差（RMSE）在0.01~0.02 g/L之间，显示出较好的稳健性和适用性。情景分析表明，1990年后五河含沙量显著下降，人类活动的影响超过气候变化。赣江和信江的含沙量削减主要由人类活动驱动，贡献率超过80%；饶河（由昌江和乐安河代表）的含沙量变化以气候变化驱动为主，贡献率约为40%。季节性分析显示，汛期含沙量变化主要由人类活动控制，枯水期则受气候变化影响显著。

来源：2026年第3期

《人民黄河》期刊编辑部

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