文献清单：“机器学习在水文学研究中的应用”方向 | MDPI Hydrology

本文综述了机器学习在水文学研究中的广泛应用，特别是在洪水预测、河流流量模拟和地下水资源管理等方面。研究背景是水文学领域面临的数据复杂性和不确定性挑战，研究目的是通过机器学习技术提高水文模型的预测精度和效率。文章列举了多项研究案例，展示了机器学习在不同水文问题中的应用，如利用气候变量时间序列数据预测河流流量、结合卫星图像和地面测量监测湖泊动态等。结论指出，机器学习技术能够显著提升水文模型的性能，并为水资源管理提供更可靠的决策支持。