一种基于农业季节分解特征的耦合模型氮磷模拟方法

本发明公开了一种基于农业季节分解特征的耦合模型氮磷模拟方法，提出了农业季节分解模型SDA，并结合水文模型和多元深度学习模型对流域的总氮通量以及总磷通量进行模拟。本发明不仅能够遵循流域水文循环过程，考虑了氮磷随着降水、下渗、蒸发等水文过程下的迁移和转化过程，具备扎实的水文物理过程，同时能够深度挖掘氮磷和影响其迁移以及转化的因素间的复杂关系，能够高效提取和融合时序数据中的特征，不仅能够提高机器学习的可解释性，又能够降低传统水文模型的数据要求和参数不确定性，从而提高总氮通量以及总磷通量预测的准确性和鲁棒性。