一种流域水文情势变化归因量化方法

本发明涉及一种流域水文情势变化归因量化方法，包括以下步骤：步骤S1、选定研究区域，获取所述研究区域的日径流观测数据、气象数据、下垫面数据；步骤S2、构建基于机理的分布式VIC‑CaMa‑Flood水文水动力模型；步骤S3、将所述分布式VIC‑CaMa‑Flood水文水动力模型和长短时记忆神经网络LSTM进行耦合；步骤S4、通过残差分析法定量区分气候变化和人类活动对水文情势的影响。本发明，将基于机理的水文水动力模型与深度神经网络模型相结合，将水文情势的变化归因于气候变化和人类活动，并定量确定它们各自的贡献率，可为流域的水资源管理和可持续发展目标提供重要指导。