本文档属于类型b，即一篇综述性科学论文。以下是对该文档的详细介绍：

作者及发表信息

本文的主要作者是Tianfang Xu和Feng Liang，分别来自亚利桑那州立大学（Arizona State University）和伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校（University of Illinois at Urbana-Champaign）。文章发表于《WIREs Water》期刊，2021年出版。

主题与背景

本文的主题是机器学习在水文科学中的应用。近年来，随着水文数据存储库的快速增长以及机器学习在学术和商业应用中的成功，水文科学领域对机器学习的兴趣显著增加。本文旨在为初学者提供一个非技术性的介绍，概述常用的机器学习算法和深度学习架构，并总结其在水文科学中的应用。

主要内容

1. 机器学习基础

文章首先介绍了机器学习的基本概念，将其定义为通过经验自动提高性能的方法和算法。机器学习可以分为监督学习和无监督学习。监督学习通过输入和标签之间的关系进行学习，而无监督学习则通过输入数据的结构进行学习。文章还介绍了常见的机器学习算法，如聚类、Lasso回归、支持向量机（SVM）、高斯过程回归（GPR）、决策树和随机森林等。

2. 机器学习在水文科学中的应用

文章详细讨论了机器学习在水文科学中的多种应用，包括： - 遥感数据的模式与事件检测：机器学习被用于从遥感数据中识别土地利用变化、地表特征等。例如，随机森林分类器被用于识别高平原地区的灌溉区域。 - 水文变量的估计：机器学习被用于估计降水、雪水当量（SWE）、蒸散发（ET）和土壤湿度等水文变量。例如，GPR被用于从遥感数据中估计降水。 - 水文过程的近似：机器学习被用于模拟径流生成、降雨-径流模型和洪水预报等水文过程。例如，长短期记忆网络（LSTM）被用于模拟日径流。 - 水文变量之间的关系挖掘：机器学习被用于挖掘水文变量之间的关系，以发现新的知识。例如，信息论方法被用于分析生态水文系统中的强迫和反馈关系。

3. 机器学习与过程建模的集成

文章还讨论了机器学习与基于物理过程建模的集成，包括： - 参数化：机器学习被用于估计地质介质的属性，如渗透率和扩散率。例如，深度学习被用于从微CT图像中预测渗透率。 - 替代建模：机器学习被用于构建替代模型，以加速优化和不确定性量化。例如，SVM被用于构建流域模拟模型的替代模型。 - 偏差校正：机器学习被用于校正基于物理过程模型的偏差。例如，CNN被用于校正NOAH模拟的陆地水储量异常（TWSA）与GRACE产品之间的偏差。

挑战与机遇

文章指出，机器学习在水文科学中的应用面临三大挑战： 1. 泛化误差的退化：由于水文数据的非平稳性和空间异质性，机器学习模型在泛化时可能表现不佳。 2. 物理可解释性的缺乏：大多数机器学习模型缺乏物理可解释性，难以从模型中提取物理理解。 3. 小样本问题：尽管水文数据量在快速增长，但在某些应用中，数据仍然稀缺，尤其是在数据收集成本高或时间长的场景中。

结论与展望

文章总结道，随着水文数据量的快速增长，机器学习在水文科学中的应用将继续增加。尽管面临挑战，但将物理知识与机器学习相结合的研究正在兴起，为解决这些挑战提供了新的机会。文章呼吁开发具有质量控制的水文问题基准数据集，以便更好地评估和比较不同机器学习模型的预测能力、物理可行性和可解释性。

亮点

• 广泛的应用：机器学习在水文科学中的应用涵盖了从遥感数据模式检测到水文过程模拟的多个方面。
• 深度学习的兴起：深度学习，特别是LSTM和CNN，在水文科学中的应用取得了显著成功。
• 物理知识与机器学习的结合：文章强调了将物理知识与机器学习相结合的重要性，以提高模型的预测能力和可解释性。

价值与意义

本文为水文科学领域的研究者提供了一个全面的机器学习应用综述，特别是为初学者提供了入门指导。文章不仅总结了现有的研究成果，还指出了未来的研究方向和挑战，具有重要的学术价值和实践意义。