Page 23 - 《水资源与水工程学报》2025年第1期
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                 ｇｉｏｎｓ．
                 Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｇｒｏｕｎｄｗａｔｅｒｌｅｖｅｌ；ｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎａｎｄｅｖａｐｏｒａｔｉｏｎｄａｔａ；ｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓａｎａｌｙｓｉｓＡＲＩＭＡｍｅｔｈｏｄ；
                 ｇｒｏｕｎｄｗａｔｅｒｍｏｄｅｌｉｎｇｓｙｓｔｅｍ（ＧＭＳ）；ｔｈｅＹａｎｇＲｉｖｅｒＢａｓｉｎ
                                                               Ñ， P¢’sAB–—¯¢ö¤à{€Ô； I³[
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                                                               : ［１９］ %ƒz{0žôЩ³´µŸ¶·（ｌｏｎｇ
                 4BZuf4?W{‘Z]^， ‚IL~ÙÇ                         ｓｈｏｒｔｔｅｒｍｍｅｍｏｒｙ ，ＬＳＴＭ） ðñ¯¤†œ{ÊZE÷，
            ‘T¡}t<8’{Shk=>                 ［１２］ 。̂/„        £ÙúcÜú{ ＬＳＴＭðnˆÁw{»[， š
            Ù8b•4BZ]^–#¯¢é{W， üW‚4                            ¤¯ ＬＳＴＭðñÊZcƒ8:ÌÍø\íê{›
            BZ]^ÆÇ·ðñc³´                ［３］ 。íîij$£           KÑ； ¥#¦:     ［２０］ å/4!ø\ªoríêÒ¼t
            ٓ¯Z[4Ÿ}K{·¸¹                 ［４］ ， 9”:  ［５］ 、 x  †（ＣＭＡｌａｎｄｄａｔａａｓｓｉｍｉｌａｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍ，ＣＬＤＡＳ） ÊZ
            9+:    ［６］ 、 •–– ［７］ µTb• Ｍｏｄｆｌｏｗiº¿/I             ]=c ＭＬ iº¹Yد89fÂëþðni
            Q€ij5K4BZZ¦。XEJKZ[4Ÿò                             º， I‚é¨\Ç4:5KÆÇÂëþ𧖗¯
            ó+,， 4BZ܍Ç5՗Z， ²ÊZcƒ8:ø                          }.,{Ç； ¨š©:          ［２１］ XY¯ ＳＶＭ、 ðp±²
            ù{MN， 4BZZ¦ú¼˜~•a。;ƒ4BZ                            （ｒａｎｄｏｍｆｏｒｅｓｔ，ＲＦ） ž ＭＬＰiºðñ×AEJKÊ
            iº1ΙaÄ(a， ­cÖ*+ôÎ{ÊZcƒ                            ZE÷， À³€¯%.iº{ÑÈ， 80ê~‚Òî
            8íê， QÈ， ij4BZZ¦‡ˆÒa{;6                            {©ª3•6； Ùº~:         ［２２］ %ƒz‰qí®/ ＲＦ ž
            Ñ ［８］ 。ÈD， ijðñ4BZZ¦šµ+,， ‚í                       Üvgќ±iº ２ . ＭＬ ¹Yدª²、 Í4ž
            ê{ìàÑ、 vwі#¢é{W。QÈ， ‹é0                          «E45{ƒ8iº； ¬j:             ［２３］ %ƒ ＲＦ、 Òük
            Fm›Ç•p€0（ｍａｃｈｉｎｅｌｅａｒｎｉｎｇ，ＭＬ） €                   ~–a、ＳＶＭžÔ2­（ｂａｃｋｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ，ＢＰ） ¶·
                                      ［９１２］
            YØiºÎðñ4BZZ¦                 。                     ４ . ＭＬ €XY¯‰p45ƒ8€¹iº， ðñ
                 ＭＬ uNCáÈ{?Wµ¤， I`a¯Vц¸                       ø\íꖗ¯Ç， ÒϚ›Ã•d4BZíîi
                                              ［１３］
            0、 n5„èž+,¹:܀rßS                   。ＭＬ ›Ö        j}K， Ö®+t¢Ý{ðñ{«。
            eL0Àçíê{®X\C¦iÏ， ÀՃ…;                               .¬， ‹èuíîij€<u ＭＬ €3ˆÑ
            µv、 œ±、 Rv:=>        ［１４］ ， ꦸ¹pÇõ‹-8             M， íîiºüW•Ü{Ávíê­cÖ*+， ï ＭＬ
            9， ÀÓâÉՃZ[4Ÿ0}K， ¦Lœ{ ２０ Ü                       ¯%ƒaíêþ/， Ñ°pnï4¤¥。‚ƒðñ‡
            T， Õ ＭＬ iºðñ4BZZ¦\ø\íê+t                         ˆ¬Ä{Ã{ÙúÏÎ@<íê，ＡＲＩＭＡiºe
            ÜABª«。ÏÎ@<užSÏÎT@³Ÿ{ １                            4»ƒIQe•{ ＭＬiº（ H ＲＦ、ＢＰ¶·:）， Ì
            <ˆ@íê， ‡ˆI89ÆÊ、 ðñôÎZ[èÏÎ                          uQIQiºÒÒÝ\d¢±²{qí»¼ž
            @<µ¶     ［１５］ 。Ｓｈｉｒｍｏｈａｍｍａｄｉ : ［１６］ Õt†STÏ        Â7XYLD， À­ê~¦ÿ„íê4¤){¬ÄÑ
            Î@<cw>õŸiam„t†（ａｄａｐｔｉｖｅｎｅｕｒｏ                     î%ϛȋ¯ˆ{。
            ｆｕｚｚｙｉｎｆｅｒｅｎｃｅｓｙｓｔｅｍ，ＡＮＦＩＳ） iº， ÎðñHI(                 XEJKu–·EJK{?WJª:µ， I‚
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            ‹„F；Ｃｈｅｎ :    ［１７］ Ǖ １ fíîiºcÜ.Ößp                s?W。¦4BZJij}K， ÊZcƒ8íêu
            （ｍｕｌｔｉｌａｙｅｒｐｅｒｃｅｐｔｒｏｎ，ＭＬＰ）、 ‚Ô%µŸ¶·（ｒａｄｉａｌ         ðñ4BZZ¦ú¼{sî%&úû， b•aÖ$
            ｂａｓｉｓｆｕｎｃｔｉｏｎｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ，ＲＢＦ）、 ¤ ¡ Ô  p         £›÷Ð*+ÌÍú¼)*{ÊZcƒ8íê， a
            （ｓｕｐｐｏｒｔｅｄｖｅｃｔｏｒｍａｃｈｉｎｅ，ＳＶＭ）３ . ＭＬ ¹Æǂ           ˜³Ð¯íêýþÏÎÀ)*ÊÓ¯Ÿ ªq。x
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            îijc ＭＬ €Áˆ»Ñ@；Ｔａｏ :             ［１８］ ­®¯ １３８     ２０２１ TXEJK{ÊZcƒ8íê， °ðñ®«g
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            œ±Ìµ{%ì3（ａｕｔｏｒｅｇｒｅｓｓｉｖｅｉｎｔｅｇｒａｔｅｄｍｏｖｉｎｇ            ＧＭＳ） iº4ij4BZZ¦， Àcpncñ{4B
            ａｖｅｒａｇｅ ，ＡＲＩＭＡ） iºÈ¢ìà4ðñ4BZZ¦，                    ZZ¦\ ＧＭＳ ¹ºij{4BZZ¦Æǂ6µ
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