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新安江模型参数的局部灵敏度分析 总被引:2,自引:0,他引:2
新安江模型是我国应用广泛的一种降雨径流流域模型,适用于湿润和半湿润地区。新安江模型参数较多,人工率定时需要首先率定对模拟结果影响最为敏感的参数,因此对参数进行灵敏度分析是必要的。采用水文模拟法和摩尔斯分类筛选法,对清江流域1989年9月30日至10月5日次洪水进行径流模拟,并让参数变化一定的步长,用Nash系数对模拟结果的精度进行评定,从而反映出参数的灵敏度。结果表明,最灵敏的参数是FC和Cg;Kc和WM是灵敏参数;b对峰值流量是高灵敏参数,而对径流总量来说是灵敏参数;WUM,WLM,WDM,C和IMP是不灵敏参数。 相似文献
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HEC—HMS模型是一个半分布式的水文模型,它和它的子模块HEC—GeoHMS模型一起用来进行洪水模拟。首先,由HEC—GeoHMS处理流域DEM数据,生成包含水文信息的HEC—HMS能接受的降雨输入信息;然后将该信息导入HEC—HMS模型中,征HEC—HMS模型中建立包含流域产汇流模块的流域模型,包括雨量气象信息的气象模型,和包含模拟时间控制的控制模型;最后率定各子模型中的参数。以清江流域为例,运用HEC—HMS模型对6场洪水过程进行了模拟,模拟结果表明对次洪径流过程的模拟精度较好。 相似文献
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黄柏河是宜昌市生产、生活以及农业用水的重要来源,但大规模磷矿开采严重影响了其水体水质,因此需要对水体水质参数进行全流域实时监测。基于landsat8-OLI遥感影像,根据2014~2016年14个站点的水体水质实际监测数据,使用人工神经网络建立黄柏河东支流域总磷和氨氮含量的反演模型,模拟了2014~2016年春季和冬季黄柏河东支全流域水体的总磷和氨氮含量,并分析了总磷和氨氮含量的时空变化特征。结果表明:(1)对于Landsat8-OLI遥感数据,总磷的敏感波段为4~7波段,利用敏感波段建立的人工神经网络反演模型的精度较高,评价指标纳什系数和均方差系数分别为0.977 4和0.006 4;氨氮敏感波段为1~3波段,建立的模型精度低于总磷,评价指标纳什系数和均方差系数分别为0.714 5和0.004 5。(2)黄柏河东支流域2014~2016年总磷含量总体呈波动下降趋势,其中总磷含量较高区域分别为天福庙以及玄庙观库区;氨氮含量总体小幅度上升,2015年12月尚家河与西北口库区氨氮含量达到0.22 mg/L和0.27 mg/L。(3)黄柏河东支流域的总磷含量在春季最高,氨氮含量在冬季最高。(4)黄柏河流域的总磷和氨氮含量的空间分布存在一定的差异性,总磷在尚家河、天福庙、玄庙观库区的含量相对较高,氨氮在玄庙观与西北口库区的含量相对较高。研究成果可为该流域水环境治理提供依据。 相似文献
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基于BP网络的河道径流预报方法与应用 总被引:3,自引:0,他引:3
河道径流预报过程可以认为是一种复杂非线性函数关系的逼近过程。BP网络具有表达任意非线性映射的特性,因此建立了基于MATLAB神经网络工具箱的BP网络的径流预报模型。其中采用自相关函数确定网络输入层的神经元数,通过比较样本均方误差值来确定隐含层的神经元数。利用清江渔峡口以上流域1989~1995年的径流量资料对该模型进行了训练和检验,从而完成了该流域年径流量的预报,并且用多项精度评定指标对其进行了精度定量评价。结果表明:所建模型对所选流域的径流预报精度达到了乙等以上水平,具有一定的实用性。 相似文献
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