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题名中小流域时空变源混合产流模型及参数区域化方法研究
被引量：22
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作者
刘昌军
周剑
文磊
马强
郭良
丁留谦
孙东亚
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机构
中国水利水电科学研究院减灾中心
中国科学院西北生态环境资源研究院
河海大学水文水资源学院
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出处
《中国水利水电科学研究院学报》
北大核心
2021年第1期99-114,共16页
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基金
国家重点研发计划项目(2019YFC1510603)
中国水利院五大人才计划项目(JZ0145B2017)
+1 种基金
广西省重点研究发计划项目(2019AB20003)
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文摘
针对山丘区中小流域洪水预报面临的产流机制混合多变和模型参数难以获取的问题,提出了适用于缺资料地区的中小流域时空变源混合产流模型和基于机器学习CART的参数区域化方法。在小流域地貌水文响应单元划分基础上,利用GARTO非饱和下渗计算模型,从超渗/蓄满机制的平面混合、垂向混合和时段混合三个方面构建时空变源混合产流模型,并采用机器学习CART方法进行模型参数区域化研究。选取不同地貌类型区的15个流域和河南省19个小流域实测降雨径流资料分别对模型适用性和参数区域化方法进行了验证。结果表明,通过与国内外8个水文模型的对比验证,时空变源混合产流模型模拟平均纳什系数为0.78,比其他模型提高约20%;利用本模型和CART参数区域化方法在河南省19个流域计算的平均纳什系数为0.70,比参数随机移植结果提高了35%,本模型和参数区域化方法在山丘区中小流域洪水模拟中应用效果较好。
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关键词
缺资料小流域
时空变源混合产流模型
参数区域化
机器学习方法
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Keywords
poor-gauged small-sized catchments
spatio temporally-mixed runoff model
parameter regional⁃ization
machine-learning algorithms
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分类号
TV142
[水利工程—水力学及河流动力学]
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