Page 52 - 水利学报2025年第56卷第4期

图 4 LSTM 模型模拟预测的降水过程（1956—2018 年）
进行了同样的处理，如图 5（b）所示，大于多年平均值为高降水期，小于多年平均值为低降水期。通过
对比图 5（a）（b）发现，LSTM 模型重建的海河流域降水过程准确反映了流域的旱涝走势，重建的降水与
旱涝数据相关性为 0.966。通过历史极端事件验证
重建的海河流域近 500 年降水数据，发现重建的降
水数据对于海河流域的极端事件也能较为及时和准

确地表征出相应的变化趋势，如图 5（a）1637—1643
年崇祯年间发生的大旱事件，图 5（b）重建的 1637—
1643 年平均降水量 381 mm 显著低于趋势历史平均
值 521 mm；1883—1896 年光绪年间持续大涝事件，
重建的 1883—1896 年平均降水为 600 mm 也显著高
于历史平均值。总而言之，无论是基于模型在 1956—
2018 年的训练期和验证期结果，还是通过历史极端 图 5 海河流域 1477—1955 降水重建结果以及旱涝等级数据
事件验证重建的海河流域近 500 年降水数据结果，
都可以证实通过 LSTM 算法建立旱涝-降水模型取得了较为理想的结果，可为海河流域近 500 年的降水
演变趋势分析提供数据支撑。
3.2 海河流域近 546 年降水周期性演变分析
3.2.1 海河流域降水周期性变化 为了揭示海河流域 500 多年的周期性变化规律，图 6 分析了海河流
域年降水量序列 Morlet 小波变换实部的时频分布结果。图中数据是依据 3.1 节重建的海河流域降水数
据并结合 1956—2022 年的实测数据，整合出的一套海河流域的 546 年长序列降水资料。从全局小波谱
来看（图 6（b）），海河流域多年降水数据周期主要表现为 33、66 和 17 a 等。基于几个准周期波动的历
时图分析（图 6（a）），周期变化有较为明显的趋势，具体而言，基于图 6（a）分析得到 1500—1620 年，
17 a 的周期表现最为显著，图中颜色越深，代表振幅越强即周期性越显著；1620—1800 年，33 a 的周

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