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针对大中型水库的水位观测资料较丰富,库区存在着难以观测的直接入库径流及主要入库河道径流观测资料缺乏的现状,以安徽省合肥市董铺水库流域为例,将水库流域划分为陆面和水面两部分,水面按直接产流计算,通过水库水位和水库泄水、用水资料反推入库径流过程,采用实码加速遗传算法对日模型和次洪模型的参数进行率定,构建了基于三水源新安江模型的董铺水库洪水预报模型。对董铺水库坝址以上所控制流域进行了模拟计算,日模型率定期14年中,径流深合格率为92.9%,确定性系数为0.94;日模型验证期18年中,径流深合格率为100%,确定性系数为0.93;次洪模型率定期34场洪水中,径流深合格率为88.2%;次洪模型验证期26场洪水中,径流深合格率为92.3%;60场洪水时水库水位推算合格率90%;方案整体预报精度达到甲级。研究结果表明考虑大中型水库流域产汇流特点和水文观测资料的现状,将水库流域的产流分为陆面和水库水面两部分,反推入库径流过程,基于三水源新安江模型进行大中型水库的洪水预报是可行的,其预报精度达到水库洪水调度的要求。 相似文献
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