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主要作者及研究机构
本研究的主要作者包括Tingtao Wu、Lei Xu、Yu Lv、Ruinan Cai、Ziwei Pan、Xihao Zhang、Xi Zhang和Nengcheng Chen。他们来自中国地质大学（武汉）国家地理信息系统工程技术研究中心。该研究发表在《Journal of Hydrology》期刊上，并于2025年4月7日在线发布。
学术背景
研究的主要科学领域是土壤水分的时空预测，特别是根区土壤水分（Root Zone Soil Moisture, RZSM）的预测。RZSM在农业水资源管理、水文过程模拟和干旱监测中起着至关重要的作用。然而，现有的预测方法往往缺乏先验知识，限制了其预测精度。因果关系作为一种重要的先验知识，能够描述一个因素如何直接影响另一个因素，帮助理解系统中特定变化如何导致特定结果。因此，本研究旨在通过将因果推断与深度学习模型相结合，提高RZSM的时空预测精度。研究的主要目标是在长江流域（Yangtze River Basin, YRB）实现1-14天的RZSM预测，并探讨环境驱动因素与RZSM之间的因果关系如何融入深度学习框架中以提高预测精度。
研究流程
研究流程主要包括以下几个步骤：
1. 数据收集与预处理
研究使用了SMAP（Soil Moisture Active Passive）卫星的L4级土壤水分产品和ERA5再分析数据集。SMAP数据提供了全球范围内的土壤水分观测，ERA5数据集则提供了降水、气温、土壤温度、蒸散发等气象数据。这些数据被处理为每日0.25°分辨率的格式，以便后续分析。
因果推断
研究采用了LPCMCI（Latent PCMCI）因果推断算法，计算了环境因素与RZSM之间的因果关系。LPCMCI算法能够处理时间序列数据中的自相关和潜在混杂因素，识别出滞后和同期的因果关系。因果关系的强度和特征被提取并作为输入数据用于后续的深度学习模型。
模型构建与训练
研究提出了一种名为Causal-ConvLSTM的新型模型，该模型将因果推断与ConvLSTM（Convolutional Long Short-Term Memory）框架相结合。Causal-ConvLSTM模型通过引入因果权重单元，直接捕捉时空序列中的因果关系。模型的训练采用了自回归策略，使用过去3个时间步的数据预测下一个时间步，并迭代14次以得到未来14天的预测结果。
模型评估
研究使用了LSTM、ConvLSTM、PredRNN-v2和ConvLSTM-CFS（Causal Feature Selection）等基准模型进行对比。评估指标包括决定系数（R²）、均方根误差（RMSE）和峰值信噪比（PSNR）。研究还通过交叉验证实验验证了模型的鲁棒性，并分析了不同环境条件下模型的预测性能。
主要结果
1. 因果关系的识别
LPCMCI算法的结果表明，RZSM与滞后RZSM和降水之间存在显著的因果关系。特别是在大多数子流域中，过去的RZSM状态和降水是未来RZSM的主要因果驱动因素。
模型预测性能
Causal-ConvLSTM模型在所有基准模型中表现最优，其PSNR、R²、MAE和RMSE指标均显著优于其他模型。例如，在1天、7天和14天的预测中，Causal-ConvLSTM模型的R²分别比ConvLSTM模型提高了10.17%、18.40%和25.65%。
干旱期的预测能力
在2022年干旱期间，Causal-ConvLSTM模型能够准确预测RZSM的空间分布，但随着预测时间的延长，模型对RZSM的高估逐渐增加。这表明在极端干旱条件下，模型的预测能力仍需进一步优化。
不同环境条件下的预测性能
Causal-ConvLSTM模型在不同季节、降水、径流和RZSM条件下均表现出较高的鲁棒性。特别是在高降水和高径流条件下，模型的预测偏差较小，表明其能够更好地适应复杂的环境变化。
结论
本研究提出了一种新颖的Causal-ConvLSTM模型，通过将因果推断与ConvLSTM框架相结合，显著提高了RZSM的时空预测精度。研究结果表明，因果关系在时空预测框架中的整合能够显著增强模型的预测能力，特别是在复杂环境条件下。该研究为农业水资源管理和干旱预警提供了可靠的技术支持，并为未来的研究提供了新的方向，即进一步探索因果推断与时空预测模型的结合。
研究亮点
1. 创新性模型：Causal-ConvLSTM模型首次将因果推断与ConvLSTM框架相结合，显著提高了RZSM的预测精度。
2. 广泛的应用价值：该模型在长江流域的RZSM预测中表现出色，为全球其他流域的类似挑战提供了宝贵的参考。
3. 鲁棒性验证：通过交叉验证和不同环境条件下的分析，研究验证了模型在各种条件下的鲁棒性。
其他有价值的内容
研究还通过SHAP（Shapley Additive Explanations）技术分析了特征重要性，揭示了过去RZSM状态在预测中的主导作用。此外，研究还探讨了地理差异对模型性能的影响，特别是在地形复杂的区域（如四川盆地边缘），模型的预测精度较低，这为未来的研究提供了新的优化方向。