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，将相关进展分为六个方面，分别梳理并与传统方法对比，分析了其优势与不足。
水文时间序列分析方法研究进展分类
随着新技术、新方法的不断引入与发展，可更加精确地揭示复杂水文过程的演化规律与调控方案。针对提高水文时间序列分析准确性问题，本文提出了几条主要路径：一是融合多元数据的时空多尺度建模；二是将物理机制融入机器学习模型，以提高模型的可解释性和泛化能力；三是研究气候变化与水文过程的耦合演化规律；四是深化复杂特性的协同演化及归因研究。
宫辉力，李 路
作者简介
通讯作者：宫辉力，首都师范大学资环学院教授。UNESCO Chair in Hydroinformatics for Ecohydrology, Global Coordinator for UNESCO IHP-VII of the Modeling Group;欧亚科学院院士。《“十四五”国家综合防灾减灾规划》编制专家组组长。曾获国家教学成果奖和国家科技进步奖，UNESCO-IHP特殊贡献奖。E-mail: gonghl@cnu.edu.cn
第一作者：李路，首都师范大学资环学院硕士研究生。本科毕业于中国地质大学（北京），主要研究方向为水文时序分析，地下水数值模拟。E-mail: lilucnu@163.com
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