科学网—Fundamental Research：缪驰远、胡金龙等：AI“读懂”近30万文献：中国水文研究近20年发展脉络新洞察
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2026-7-14 15:27
| 系统分类: 科研笔记
本研究创新运用大语言模型（LLM）及动态主题建模（DTM）等人工智能技术，对2000年至2023年间发表的28万余篇水文研究相关文献进行了系统性定量分析。研究揭示了中国水文学在研究热点、模型应用及流域关注度等方面的显著演变，特别是从传统水资源管理向气候变化影响下的生态水文研究转型。这些发现为中国乃至全球水文科学的未来发展方向与可持续水资源管理策略提供了宝贵的科学依据和深刻洞见。
中文标题：AI“读懂”近30万文献：中国水文研究近20年发展脉络新洞察
英文原题：Advances in hydrological research in China over the past two decades: Insights from advanced large language model and topic modeling
通讯作者：
缪驰远，北京师范大学
第一作者：
胡金龙，北京师范大学
关键词：水文学；大语言模型；深度学习；主题模型；流域关注度
背景介绍
水是生命之源，生产之要，生态之基。水文学作为研究水循环及其与环境、社会活动相互关系的科学，对我们管理水资源、保护生态至关重要。过去几十年来，中国在经济飞速发展的同时，也面临着日益严峻的水资源短缺、洪涝灾害和生态环境保护等多重挑战。这极大地推动了中国水文科学的快速发展。然而，面对海量的科研文献，我们如何才能清晰、量化地把握中国水文研究的全貌和发展脉络呢？
研究成果
本研究独辟蹊径，运用前沿的人工智能技术，包括大语言模型（LLM）和动态主题建模（DTM），对2000年至2023年间收录的289,513篇水文相关出版物进行了深度研读和定量分析。这些强大的AI工具帮助我们高效地从海量文本中提取关键信息，包括热点研究区域、主题演变和常用水文模型。
1. 科研活力持续迸发：研究发现，中国水文学领域的年均发文量显著增加，平均每年增长近19篇；同时，科研合作也越来越紧密，每十年每篇文章的平均作者数增加约0.92人。这反映了中国对水科学研究的持续投入和学术交流的日益频繁 。
2. 水文模型国际合作与本土研发并行：在众多的水文模型中，SWAT模型使用率最高（46.7%），紧随其后的是VIC模型（15.7%）和中国本土研发的XAJ（新安江）模型（11.9%）。
3. 研究热点与趋势变迁：整体来看，“水资源”（13.9%）、“气候变化”（13.6%）和“水文建模”（10.8%）是三大最主要的研究议题。近二十年中国水文学研究关注点发生了明显变化：早期（2000–2010年）更多聚焦于水资源开发利用等“资源水文学”；而近年来（2011年至今），随着可持续发展理念的深入和环境问题的凸显，研究重心已转向“生态水文”，对气候变化、碳动态、生态保护等议题的关注度显著上升。
4. 大江大河备受关注：从空间分布来看，黄河流域和长江流域是获得研究关注度最高的两大区域，这与这两大流域的经济地位、人口分布、水资源禀赋及国家重大战略导向密切相关。
未来方向
未来研究可以考虑整合中文学术文献，并利用更先进的AI技术，以获得更全面的认知。这些洞察不仅对中国水资源的可持续管理和生态文明建设具有重要意义，也为全球水科学界应对共同挑战提供了有益借鉴。
引用本文
Jinlong Hu, Chiyuan Miao, Yi Wu, et al. Advances in hydrological research in China over the past two decades: Insights from advanced large language model and topic modeling. Fundamental Research, 6(2) (2026) 994-1004.
原文链接（复制到浏览器中查看）：
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S266732582500216X
关于Fundamental Research
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