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图 4 库水位、温度、降雨量及测压管水位变化过程线

能够用于后续分析。最后，基于以上建立的 BVAR 模型，在 t = 0 时刻对模型施加一个单位的库水位变
化或温度变化，通过脉冲响应函数衡量库水位和温度对渗流的动态影响，分析结果如图 5 所示。

图 5 脉冲响应结果

图 5 展示了库水位、温度变化对渗流影响的变化过程线。其中，响应值的绝对值表示渗流对库水
位、温度变化的反应强度，而响应值在后续时间点的变化表示库水位和温度对渗流影响的持续时间，
即滞后期为滞后影响的天数。当库水位和温度开始变化时，渗流响应较为剧烈。这是由于库水位和温
度快速上升或下降，会令坝体内部的水压梯度迅速改变；突变的水压梯度直接影响坝体的渗透压力，
导致其在短时间内发生显著变化。由于滞后效应，该变化在一段时间内会持续存在，具体表现为各测
点响应值发生变化直至收敛到 0 这一过程。

各测点库水位和温度的滞后天数、影响天 表 1 各测点的滞后天数和影响天数 单位：d
数如表 1 所示。总体而言，各测点库水位和温 库水位 温度
测点
度变化对渗流影响的滞后天数均较短，与测点 滞后天数 影响天数 滞后天数 影响天数
位置相关。4 个测点均靠近上游面，渗流路径 UP3 0 14 0 11
较短，水位变化几乎立即传递至上游面测点。 UP6 0 13 0 12
其次，由于库水位和温度的变化相对平稳，对 UP9 1 15 1 13
渗流的影响主要体现在短期内，未能造成长期 UP13 0 15 0 12
影响。其中，UP3、UP6 和 UP13 测点的测压管
水位与库水位同步变化，而 UP9 测点的测压管水位滞后于库水位变化 1 d。这是由于 UP9 测点所在高
程较低，对库水位变化的响应速度较慢，需要更长的时间来调整，说明该处防渗性能较好。UP3、
UP6、UP13 测点渗流变化均滞后于温度变化 0 d，影响天数分别为 11、12 和 12 d，表明虽然坝体部分
测点的渗流能够及时响应温度变化，但其影响时间持续较长。而位于坝体底部中间的 UP9 测点，其滞
后天数和影响天数均大于其余 3 个测点，分别为 1 和 13 d，与温度场和渗流变化规律相符。
4.2 AM-SSA-BiGRU 渗流预测模型效果分析 分别建立 UP3、UP6、UP9、UP13 测点渗流预测 AM-
SSA-BiGRU 模型（本模型），与 AM-BiGRU 模型、AM-LSTM 模型、BiGRU 模型、LSTM 模型进行对比。
模型输入均为 2.2 节中的渗流影响因子。

4 个测点不同模型的预测效果及评价指标对比情况如图 6 和图 7 所示。相较而言，本文提出的 AM-
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