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1.
对黄河源区高寒草甸产流机制进行研究,为河源区生态环境保护、水资源科学规划管理提供基础水文理论认知。基于野外降雨-径流试验,通过回归分析构建考虑坡度和覆被因子的暴雨和中小雨产流计算模式,精度良好,能够反映暴雨和中小雨2种降雨模式下高寒草甸产流的一般特征。试验结果表明,因草甸土-植体系蓄容能力较强,高寒草甸区地表产流主要发生在暴雨模式下,中小雨模式下的地表产流量一般很小。模式应用表明,草甸发生退化后,暴雨和中小雨入渗均有减少,暴雨模式下退化草甸比高覆草甸入渗减少约12%,中小雨模式下减少约3%。 相似文献
2.
以下垫面覆被条件变化来表征的人类活动是水文循环研究中的核心问题,对流域发电、水资源管理以及社会经济可持续发展起到至关重要的影响。本文采用趋势分析法分析右江水电站控制流域内的年降雨量以及年径流量的变化特征及趋势,在利用Arc GIS分析流域下垫面变化的基础上,分别采用多元统计模型和考虑降雨的多元统计模型对径流系数进行模拟。结果表明年降雨量与年径流量的总体变化趋势是一致的,对年径流影响最大的要素是年降雨量,将降雨作为自变量放入回归模型后,模型拟合效果明显提高。 相似文献
3.
及时准确的日径流预测在流域水资源的合理规划、利用及管理中具有十分重要的作用。本文以支持向量机(SVM)模型为基础,以祁连山典型小流域-排露沟流域为研究区域,建立了流域日降水-径流模型,对流域未来1~7 d的日径流量进行了模拟预测。为检验SVM模型的有效性,模拟结果与人工神经网络(ANN)模型预测结果进行了对比。结果表明:SVM和ANN均表现出了很高的精度;但相比于传统的ANN模型,SVM模型的预测精度显著提高。表明SVM模型在半干旱山区小流域径流预测中有更好的适用性,可以用于流域中长期日径流预测,是资料有限的条件下中长期日径流预测的有效工具。 相似文献
4.
5.
Rajib Kumar Bhattacharjya 《Sadhana》2004,29(5):499-508
A nonlinear optimization model is developed to transmute a unit hydrograph into a probability distribution function (PDF).
The objective function is to minimize the sum of the square of the deviation between predicted and actual direct runoff hydrograph
of a watershed. The predicted runoff hydrograph is estimated by using a PDF. In a unit hydrograph, the depth of rainfall excess
must be unity and the ordinates must be positive. Incorporation of a PDF ensures that the depth of rainfall excess for the
unit hydrograph is unity, and the ordinates are also positive. Unit hydrograph ordinates are in terms of intensity of rainfall
excess on a discharge per unit catchment area basis, the unit area thus representing the unit rainfall excess. The proposed
method does not have any constraint. The nonlinear optimization formulation is solved using binary-coded genetic algorithms.
The number of variables to be estimated by optimization is the same as the number of probability distribution parameters;
gamma and log-normal probability distributions are used. The existing nonlinear programming model for obtaining optimal unit
hydrograph has also been solved using genetic algorithms, where the constrained nonlinear optimization problem is converted
to an unconstrained problem using penalty parameter approach. The results obtained are compared with those obtained by the
earlier LP model and are fairly similar. 相似文献
6.
鉴于研究城区路面径流水文过程与污染物变化特征可为有效利用城市雨水、控制非点源污染等提供参考依据,采用污染物分析方法对新乡市2010年城区路面3场降雨—径流的水文、水质过程进行采样分析。试验结果表明,路面径流系数在0.78~0.82之间,径流曲线形态与降雨过程线类似,两者波动幅度相对较小;径流初期污染严重,后期COD、SS浓度分别小于203、458mg/L;各指标的标准差率呈SS>COD>DO>pH值的趋势,这与各自浓度变化过程的指向性一致;径流中COD与SS之间的相关性较好,而DO与其之间的相关性较差。 相似文献
7.
潮河流域是北京市城市供水的重要水源地。受环境变化影响,潮河流域降雨-径流关系发生了显著性变化,严重影响到北京城市供水安全。利用水文气象长系列数据(1961-2014年)分析了潮河流域降雨-径流关系的变化,采用经验统计分析法定量分析气候变化和人类活动对其径流变化的影响,研究发现:近50年来在降雨波动且微弱下降趋势下,其径流呈现出较大幅度变化且具有显著下降趋势,尤其是2000年以后;潮河流域降雨-径流关系发生突变的年份为1979年、1998年。1979年以后径流系数显著减少,其中1979-1998年人类活动对径流减少占主导地位,其影响贡献率为-109.75%,气候变化对径流影响为正效应,影响贡献率为9.75%;1999-2014年人类活动对径流减少影响贡献率为-88.97%,气候变化影响贡献率为-11.03%。 相似文献
8.
A Genetic Programming Approach to Rainfall-Runoff Modelling 总被引:2,自引:1,他引:1
Planning for sustainable development of water resources relies crucially on the data available. Continuous hydrologic simulation based on conceptual models has proved to be the appropriate tool for studying rainfall-runoff processes and for providing necessary data. In recent years, artificial neural networks have emerged as a novel identification technique for the modelling of hydrological processes. However, they represent their knowledge in terms of a weight matrix that is not accessible to human understanding at present. This paper introduces genetic programming, which is an evolutionary computing method that provides a transparent and structured system identification, to rainfall-runoff modelling. The genetic-programming approach is applied to flow prediction for the Kirkton catchment in Scotland (U.K.). The results obtained are compared to those attained using two optimally calibrated conceptual models and an artificial neural network. Correlations identified using data-driven approaches (genetic programming and neural network) are surprising in their consistency considering the relative size of the models and the number of variables included. These results also compare favourably with the conceptual models. 相似文献
9.
10.
To obtain river flow data, a neural network (NN) is developed and applied to rainfall-runoff transformation. The NN has been built considering a hidden two layer net and the sigmoidal has been used as a response function. Training is conducted using a back-propagation learning rule. In the input layer, both areal and point data values may be considered. The capability to provide a suitable forecast of river runoff has been examined for the Araxisi watershed in Sardinia. Experiments have been made dividing the total extension of observed data into three ten-year periods, assuming each as a training set, learning the NN and simulating the other two decades over the same period. The obtained model efficiency confirms the capability of this approach to supplying a useful tool in the evaluation of rainfall-runoff transformations. 相似文献