子流域划分数量对流域分布式水文模型洪水模拟精度影响的定量评价
《2024年分布式水文模型的现状与未来》范文
《分布式水文模型的现状与未来》篇一一、引言随着全球气候变化和人类活动的加剧，水文问题日益突出，对水文模型的研究和开发变得尤为重要。
分布式水文模型作为当前水文研究的热点，其能够更精细地描述流域内水文过程的时空变化，为水资源管理、洪水预报、生态环境保护等提供科学依据。
本文将重点探讨分布式水文模型的现状与未来发展趋势。
二、分布式水文模型的现状1. 模型发展历程分布式水文模型起源于20世纪后期，经历了从集中式模型到分布式模型的转变。
早期集中式模型将整个流域视为一个整体，难以反映流域内不同地区的异质性。
随着计算机技术和地理信息系统的快速发展，分布式水文模型得以快速发展，该模型考虑了流域内地理、气候、土壤等多方面的因素，具有更高的模拟精度。
2. 模型应用领域分布式水文模型广泛应用于水资源管理、洪水预报、生态环境保护等领域。
在水资源管理方面，通过模拟流域内水文的时空变化，为水资源分配和调度提供科学依据。
在洪水预报方面，分布式水文模型能够提供更精确的预报结果，为防洪减灾提供支持。
在生态环境保护方面，分布式水文模型有助于评估人类活动对流域生态环境的影响。
3. 模型技术特点分布式水文模型具有以下技术特点：一是空间分布性，模型将流域划分为多个子流域或栅格，考虑了流域内地理、气候等因素的异质性；二是物理机制明确，模型基于水流运动的物理规律，能够更准确地描述水文过程；三是可扩展性强，模型可以方便地与其他模型进行耦合，提高模拟精度。
三、分布式水文模型的未来1. 模型精细化发展未来，分布式水文模型将进一步向精细化方向发展。
一方面，模型将更加关注流域内不同地区的异质性，提高模拟的时空精度；另一方面，模型将考虑更多的物理过程和影响因素，如地下水流动、植被蒸腾等，以提高模拟的准确性。
2. 模型智能化发展随着人工智能和大数据技术的发展，分布式水文模型将向智能化方向发展。
通过集成机器学习、深度学习等技术，实现模型的自动校准和优化，提高模型的预测能力。
一种考虑多要素的分布式水文模型子流域划分方法
一种考虑多要素的分布式水文模型子流域划分方法分布式水文模型是一种常用的模拟和研究流域水文过程的方法，它能够更好地考虑流域内不同要素的影响，并提高流域水文过程的分析准确度。
而对于分布式水文模型，子流域的划分是其中一个重要的问题。
本文将探讨一种考虑多要素的分布式水文模型子流域划分方法。
当前常用的分布式水文模型子流域划分方法主要基于地形信息（如高程）和六面体网格等方法。
这些方法在一定程度上能够满足分布式水文模型的需求，但是由于仅考虑了单一要素，对于流域内多要素的影响并没有充分考虑，导致模型的精确性受到一定的限制。
因此，在分布式水文模型子流域划分过程中，应该考虑多要素的影响。
对于多要素的考虑，可以从以下几个方面入手：1.地形信息：地形信息是分布式水文模型的基础，可以通过高程和坡度等指标来表示。
在子流域划分过程中，应该根据地形信息的分布情况来确定流域的划分边界，以保证子流域内地形变化的连贯性。
2.土地利用类型：土地利用类型是影响流域水文过程的重要要素之一，不同的土地利用类型对降雨产流过程和水文响应有不同的影响。
在子流域划分过程中，应该考虑到不同土地利用类型的空间分布，并将相邻的相似土地利用类型划分为一个子流域，以便更好地模拟不同土地利用类型对水文过程的影响。
3.降雨特征：降雨特征是流域水文过程的关键要素之一，不同的降雨特征对产流过程和水文响应有不同的影响。
在子流域划分过程中，应该考虑到降雨特征的空间分布，并将相似降雨特征的区域划分为一个子流域，以便更好地模拟不同降雨特征对水文过程的影响。
4.土壤类型：土壤类型是影响流域水文过程的重要要素之一，不同的土壤类型对产流过程和水文响应有不同的影响。
在子流域划分过程中，应该考虑到土壤类型的空间分布，并将相邻的相似土壤类型划分为一个子流域，以便更好地模拟不同土壤类型对水文过程的影响。
基于以上多要素的考虑，可以提出一种多要素的分布式水文模型子流域划分方法。
具体步骤如下：1.收集地形、土地利用类型、降雨特征和土壤类型等相关数据，并进行预处理和分析。
分布式水文模型的现状与未来
分布式水文模型的现状与未来分布式水文模型的现状与未来水文模型在水资源管理和水文预测中扮演着重要的角色，通过模拟流域内地表水和地下水的运动过程，可以帮助决策者更好地理解和预测水文变化。
而分布式水文模型是在流域尺度上进行水文过程模拟和预测的一种方法，其区别于传统的集中式水文模型，能够更准确地揭示流域内水文过程的时空分布特征。
目前，分布式水文模型已经在许多国家和地区得到了广泛的应用，包括美国、加拿大、澳大利亚等发达国家，在大型流域的水文预测和水资源管理中发挥了重要作用。
特别是在山区、平原和湖泊等复杂地形和土地利用条件下，传统的集中式水文模型往往难以准确模拟水文过程。
而分布式水文模型通过将流域划分为多个子流域，根据子流域特征进行流域内的水文模拟，能够更准确地揭示不同地区的水文特征。
分布式水文模型的核心是确定流域内每个子流域的水文特征，包括降雨、蒸散发、地下水补给和径流等过程。
一般采用物理方法或统计方法对这些水文特征进行估算和模拟。
物理方法通过建立流域水文动力学方程来模拟水文过程，例如蒸发散发模型、径流模型和地下水模型等；而统计方法则通过运用统计学理论和方法来估算水文特征，例如频率分析、相关性分析和回归分析等。
这些方法在流域水文模拟中发挥了重要作用，能够准确地模拟流域内水文过程的时空变化。
分布式水文模型的未来发展方向主要包括以下几个方面。
首先是提高模型的精度和稳定性。
由于流域内水文过程具有复杂性和非线性性，因此分布式水文模型在模拟过程中往往存在不确定性和误差。
未来需要进一步提高模型的精度和稳定性，采用更精确的数据和方法来进行模型参数的估算和模拟过程。
其次是增强模型的自适应能力。
由于流域内水文过程存在时空变化的特点，未来分布式水文模型应该具备更强的自适应能力，能够自动根据流域内水文特征的变化来调整模型的参数和结构，以获得更准确的模拟结果。
第三是提高模型的应用效果。
分布式水文模型的目的是为了提供水文过程的模拟和预测结果，为决策者提供参考和支持。
分布式水文模型区域分解并行计算方法及其应用
文章标题：深度剖析分布式水文模型区域分解并行计算方法及其应用在当今信息时代，大数据和并行计算技术已经成为科学研究和工程应用中不可或缺的重要工具。
在水文领域，分布式水文模型是对地表水文过程进行精细化模拟和预测的关键工具之一。
而区域分解并行计算方法，则是高效实现分布式水文模型的关键技术之一。
本文将深度剖析分布式水文模型区域分解并行计算方法及其应用，带您了解这一领域的最新进展和未来发展趋势。
一、分布式水文模型简介分布式水文模型是以地理信息系统（GIS）为支撑评台，通过将流域划分为若干个小单元，并在每个小单元内解算水文过程，最终整合为整个流域水文过程的模拟方法。
它具有对流域内部地形、土地利用、植被覆盖等空间异质性进行精细化描述的优势，能够更准确地模拟和预测降雨径流过程及水文响应。
二、区域分解并行计算方法概述区域分解并行计算方法是一种将整个模拟区域分解为若干个子区域，每个子区域独立进行水文模拟计算，最后通过合并各个子区域的计算结果得到整个模拟区域的水文过程的并行计算方法。
它能够充分利用并行计算的优势，提高计算效率和模拟精度。
三、分布式水文模型区域分解并行计算方法及其应用1. 区域分解算法在分布式水文模型中，通常将流域划分为若干个子区域，每个子区域内部进行水文模拟计算。
区域分解算法是确保子区域之间相互独立，并能够准确合并计算结果的关键。
目前主要采用基于地形特征的分解算法和基于统计特征的分解算法。
2. 并行计算框架区域分解并行计算方法需要一个高效的并行计算框架来将各个子区域的计算结果进行合并。
目前主要采用MPI（Message Passing Interface）和OpenMP（Open Multi-Processing）等并行计算框架。
3. 应用实例分布式水文模型区域分解并行计算方法已经在降雨径流模拟、洪水预测、流域水文响应等方面得到了广泛的应用。
以某某流域为例，通过采用区域分解并行计算方法，成功实现了对该流域的洪水过程进行了高精度、高效率的模拟和预测。
SWAT模型
SWAT模型SWAT模型是一种常用的水文模型，广泛应用于流域水文模拟和水资源管理等领域。
SWAT模型的全称是Soil and Water Assessment Tool，该模型结合了土壤、水文和气象等多方面因素，能够对流域内水文循环过程进行较为精确的模拟和预测。
在这篇文章中，我们将探讨SWAT模型的基本原理、应用范围以及未来发展方向。
SWAT模型的基本原理SWAT模型是一种基于过程的模型，其基本原理是通过对流域内水文循环过程的各种因素进行细致的建模和模拟，从而实现对流域水文过程的定量分析和预测。
SWAT模型主要考虑的因素包括降水、蒸发蒸腾、径流、土壤蓄水、植被覆盖等，模型通过对这些因素之间的相互作用进行建模，可以对流域内的水文过程进行较为准确的描述。
SWAT模型采用分布式建模方法，将流域划分为多个子集水区，然后对每个子集水区内的水文过程进行独立的模拟，最后通过整合各个子集水区的模拟结果得到对整个流域的水文过程的模拟结果。
这种分布式建模方法能够更好地考虑流域内地形、土壤和植被等空间异质性因素对水文过程的影响，提高模拟结果的准确性。
SWAT模型的应用范围SWAT模型主要应用于流域水文过程的模拟和预测，在水资源管理、土地利用规划、洪水风险评估等方面发挥着重要作用。
具体来说，SWAT模型可以用于以下几个方面：1.水资源管理：SWAT模型能够对流域内降水、径流等水文过程进行模拟，帮助决策者了解流域内水资源的分布和利用情况，指导水资源管理的决策。
2.土地利用规划：SWAT模型可以模拟不同土地利用类型对水文过程的影响，帮助规划者制定合理的土地利用规划，保护流域水资源。
3.洪水风险评估：通过模拟洪水过程，SWAT模型可以评估流域内不同地区的洪水风险，为防洪减灾提供科学依据。
4.水质预测：SWAT模型还可以模拟流域内污染物的输运过程，帮助监测人员预测流域内水质状况，保护水质。
SWAT模型的未来发展方向随着科学技术的不断发展和水资源管理需求的提高，SWAT模型也在不断完善和发展。
基于分布式水文模型的中小河流洪水预报技术探讨
基于分布式水文模型的中小河流洪水预报技术探讨摘要：通常位于山丘地区的中小河流具有预见期短、分布范围广、突发性强以及洪水汇流时间短等特点，所以，信息的及时预报与预警就是预报中小河流洪水的首要任务。
在实时预警过程中，可通过自动预报实现，这样不仅能减少人员及财产损失，还能对地质灾害的发生概率进行最大程度降低。
基于此，本文主要阐述了中小河流洪水预报中分布式水文模型构建条件，关键词：分布式水文模型；中小河流；洪水预报前言：我国地质地貌南北差异较大，地处季风区，所以，受气候因素与人类活动的影响，近年来频繁发生山区洪水灾害，不仅逐年增多了伤亡人数，还造成了严重的财产损失。
中小河流洪水自然灾害在此背景下，已经成为对我国山区人民经济持续发展与社会快速发展制约的主要因素。
本文围绕我国山区洪水地域地质概况及实际特征等进行了深入分析与探讨，为了实现准确预报与监测区域中小河流洪水，建立了科学的数据模型，以供参考。
1构建中小河流洪水预报中分布式水文模型的条件1.1对需要的数据资料进行科学的收集在对分布式水文模型进行构建过程中，有效的收集DEM数字高程模型数据、地形坡度、当地地形地貌、中小河流流域面积、土地综合利用情况以及土壤类型等数据资料就是最为核心的工作环节。
1.2应有效分析相关情况应有效分析中小河流水位、水位流量关系、大断面资料以及当地降雨量等情况，为了对当地中小河流断面情况进行更好的了解，通过实地调研与数据分析，根据河道行洪能力，对河道防洪技术标准进行科学合理的制定。
在分析与收集资料的前提下，应进一步分析降雨日资料与洪水日资料，通过数据总结对比，形成科学的产汇流特征参数及流域降雨径流关系。
1.3应对流域洪水汇流时间进行确定构建中小河流洪水预报分布式水文模型的前提条件就是准确的汇流时间。
因为目前较为缺乏水情遥测站的长系列历史水文数据资料，所以，在对中小河流汇流时间进行确定过程中，需要根据暴雨洪水与汇流速度公式响应关系的地区规律进行分析计算，详细的计算公式如下：T=0.278式中：Qm--设计洪峰流量，该值在中小河流水预报预警中，可定为警戒流量或洪水预警特征值，可由流量关系线和断面水位查算而得，m3/s；m为汇流参数，在各地《水文手册》中，通过运用其中的经验公式计算可得；J--小河流主河道比降，可通过对谷歌地图或高比例尺地形图查算得到；L--小河流主河道长度。
雨水管网模型子汇水区划分与模拟精度
雨水管网模型子汇水区划分与模拟精度杨佳利;徐拥军;梁藉;唐颖;刘子龙【期刊名称】《南水北调与水利科技(中英文)》【年(卷),期】2022(20)2【摘要】为提升城市雨水管网模型精度,基于DEM城市地表水文分析原理,针对城市子汇水区划分不精确问题,提出一种基于盆域分析的泰森多边形子汇水区划分方法(basin analysis based Thiessen polygon subcatchment division method,BATP)。
该方法综合考虑地形对雨水管网模型模拟精度的影响,利用数字高程模型数据进行盆域分析获得初级子汇水区,并进一步运用泰森多边形法划分出模型子汇水区。
将BATP方法分别与人工绘制法、传统泰森多边形法进行对比,分析不同汇水区划分方法的模拟精度。
实例研究表明:BATP方法的模拟结果与实测数据拟合度最佳,井下液位的峰值、流量峰值和总流量偏差分别为1.115%、1.301%、6.796%。
所提出的子汇水区划分方法能获得更高模拟精度的城市雨水管网模型。
研究成果可为城市排水防涝模拟提供更加合理的建模方法。
【总页数】14页(P338-351)【作者】杨佳利;徐拥军;梁藉;唐颖;刘子龙【作者单位】华中科技大学土木与水利工程学院;中国电建华东勘测设计研究院有限公司东南区域总部;北京城市学院城市建设学部;北京城市规划设计研究院【正文语种】中文【中图分类】TV213.4【相关文献】1.基于GIS的子汇水区划分对城市积涝模拟的影响研究2.子汇水区划分精度对于水力模型应用于海绵小区流量估算影响的研究3.子汇水区划分精度对于水力模型应用于海绵小区流量估算影响的研究4.子流域划分数量对流域分布式水文模型洪水模拟精度影响的定量评价5.子汇水区的划分对SWMM模拟结果的影响研究因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
亚流域划分对分布式水文模型模拟结果的影响
亚流域划分对分布式水文模型模拟结果的影响张雪松;郝芳华;程红光;杨志峰【期刊名称】《水利学报》【年(卷),期】2004(000)007【摘要】本文以GIS技术为支持,选择黄河下游支流洛河卢氏水文站以上流域为研究区域,应用分布式水文模型SWAT (Soil and Water Assessment Tool)在不同的亚流域划分数量条件下进行流域产流和产沙模拟,进而分析亚流域划分对分布式水文模型模拟结果的影响,结果表明:(1)产流量随亚流域数量的增加而增大,变化幅度较小;产沙量随亚流域数量的增加而减小,变化幅度较大;(2)存在一个亚流域划分水平,当超过此水平时亚流域数量的变化对产流量和产沙量几乎没有影响.根据计算流域产沙量的MUSLE方程,分析了由于亚流域划分数量变化对流域产沙的影响,发现在研究区内其主要原因为MUSLE中径流项对亚流域划分数量变化的响应,其次是土壤可蚀性因子、植被覆盖和管理因子和地形因子参数值的统计变化.【总页数】6页(P119-123,128)【作者】张雪松;郝芳华;程红光;杨志峰【作者单位】北京师范大学,环境科学研究所,水环境模拟国家重点实验室,北京,100875;北京师范大学,环境科学研究所,水环境模拟国家重点实验室,北京,100875;北京师范大学,环境科学研究所,水环境模拟国家重点实验室,北京,100875;北京师范大学,环境科学研究所,水环境模拟国家重点实验室,北京,100875【正文语种】中文【中图分类】P334.92【相关文献】1.基于MIKE SHE分布式水文模型的降水时间尺度对喀斯特流域径流模拟的影响研究——以红水河系六硐河流域为例 [J], 李静;焦树林;梁虹;向征;向尚2.模拟非点源污染源的亚流域划分对沉沙量的影响 [J], 刘庆;张喜崎3.子流域划分数量对流域分布式水文模型洪水模拟精度影响的定量评价 [J], 赵明明[1]4.子流域划分数量对流域分布式水文模型洪水模拟精度影响的定量评价 [J], 赵明明5.分布式水文模型亚流域合理划分水平刍议 [J], 郝芳华;张雪松;程红光;赵卫民;刘虹因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
SWAT水文模型
SWAT水文模型介绍1概述SWAT（Soil and Water Assessment Tool）模型是美国农业部（USDA）农业研究局（ARS）开发的基于流域尺度的一个长时段的分布式流域水文模型。
它主要基于SWRRB模型，并吸取了CREAMS、GLEAMS、EPIC和ROTO的主要特征。
SWAT具有很强的物理基础，能够利用GIS和RS提供的空间数据信息模拟地表水和地下水的水量和水质，用来协助水资源管理，即预测和评估流域内水、泥沙和农业化学品管理所产生的影响。
该模型主要用于长期预测，对单一洪水事件的演算能力不强，模型主要由8个部分组成：水文、气象、泥沙、土壤温度、作物生长、营养物、农业管理和杀虫剂。
SWAT模型拥有参数自动率定模块，其采用的是等在1992年提出的SCE-UA算法。
模型采用模块化编程，由各水文计算模块实现各水文过程模拟功能，其源代码公开，方便用户对模型的改进和维护。
2模型原理SWAT模型在进行模拟时，首先根据DEM把流域划分为一定数目的子流域，子流域划分的大小可以根据定义形成河流所需要的最小集水区面积来调整，还可以通过增减子流域出口数量进行进一步调整。
然后在每一个子流域内再划分为水文响应单元HRU。
HRU 是同一个子流域内有着相同土地利用类型和土壤类型的区域。
每一个水文响应单元内的水平衡是基于降水、地表径流、蒸散发、壤中流、渗透、地下水回流和河道运移损失来计算的。
地表径流估算一般采用SCS径流曲线法。
渗透模块采用存储演算方法，并结合裂隙流模型来预测通过每一个土壤层的流量，一旦水渗透到根区底层以下则成为地下水或产生回流。
在土壤剖面中壤中流的计算与渗透同时进行。
每一层土壤中的壤中流采用动力蓄水水库来模拟。
河道中流量演算采用变动存储系数法或马斯金根演算法。
模型中提供了三种估算潜在蒸散发量的计算方法—Hargreaves、Priestley-Taylor和Penman-Monteith。
每一个子流域内侵蚀和泥沙量的估算采用改进的USLE方程，河道内泥沙演算采用改进的Bagnold泥沙运移方程。
基于分布式模型和多源降水的中小河流洪水预警预报方法
基于分布式模型和多源降水的中小河流洪水预警预报方法基于分布式模型和多源降水的中小河流洪水预警预报方法摘要：中小河流洪水是城市和农村地区常见的自然灾害之一，给人们的生产生活带来了巨大威胁。
为了提高中小河流洪水预警预报的准确性和及时性，本文基于分布式模型和多源降水数据，提出了一种新的中小河流洪水预警预报方法。
1. 引言中小河流洪水的预警预报对于减少洪水灾害的损失具有重要作用。
由于中小河流的特殊性，常规的洪水预警预报方法在如何准确地预测中小河流洪水方面存在一定的局限性。
因此，研究如何利用分布式模型和多源降水数据进行中小河流洪水预警预报，成为当下研究的热点和难点。
2. 分布式模型分布式模型是一种基于物理流域过程的数学模型，能够对地表径流过程进行模拟和预测。
在中小河流洪水预警预报中，采用分布式模型可以更准确地刻画流域内的水文过程和河道流量变化。
分布式模型将流域划分为多个子流域，每个子流域内都建立了水文模型，并通过流域元素间的通道进行信息交换，实现了全流域水文过程的模拟。
3. 多源降水数据降水是引发洪水的主要因素之一，而且往往是导致洪水爆发的关键。
传统的中小河流洪水预警预报方法常常只利用站点观测的降水数据作为输入，但由于站点间距离较远，降水分布的时空不均匀性无法得到很好的反映。
因此，本文采用多源降水数据，包括卫星降水数据、雷达降水数据和站点降水数据，通过数据融合的方法获取了更全面、更准确的降水信息，提高了中小河流洪水预警预报的准确性。
4. 基于分布式模型和多源降水的预报方法本文基于分布式模型和多源降水数据，提出了一种综合预报方法。
具体步骤如下：(1) 利用分布式模型对流域内的水文过程进行建模，包括降雨径流转化、蓄水汇流等过程。
(2) 利用卫星降水数据、雷达降水数据和站点降水数据，通过数据融合的方法得到流域内的降水分布。
(3) 将融合后的降水数据作为输入，驱动分布式模型，预报流域内的径流量和河道水位。
(4) 根据历史资料建立预报模型，将实时预报结果和历史数据进行比对，校正预报结果。
基于分布式水文模型的“尼伯特”台风暴雨洪水反演
基于分布式水文模型的“尼伯特”台风暴雨洪水反演随着气候变化的加剧，台风暴雨对沿海地区的影响日益加剧，给社会造成了重大损失。
对于台风暴雨洪水的准确预报和反演成为了当今研究的热点之一。
基于分布式水文模型的“尼伯特”台风暴雨洪水反演是指通过分布式水文模型对“尼伯特”台风带来的暴雨洪水进行模拟和反演的过程。
分布式水文模型是一种基于地理信息系统和数学模型的水文模拟工具，其可以对流域内水文过程进行分布式模拟和反演。
在“尼伯特”台风暴雨洪水反演中，首先需要获取台风路径和降雨量数据。
通过气象卫星和气象雷达等观测手段，可以实时获取到台风路径和降雨量数据。
接下来，将这些数据输入到分布式水文模型中，进行模拟和反演。
在分布式水文模型中，流域被划分为若干个子流域，并对每个子流域进行分析和模拟。
在模拟过程中，需要考虑土壤、地形和土地利用等因素的影响。
通过计算降雨的入渗和径流过程，可以得到不同观测点的径流量数据。
还可以模拟出洪水的演变过程，预测洪水的波及范围和峰值流量。
在“尼伯特”台风暴雨洪水反演中，分布式水文模型是一个非常重要的工具。
通过模拟和反演，可以得到台风暴雨带来的洪水情况，包括洪水的空间分布和强度等。
这对于相关部门进行灾害预警和调度具有重要意义。
分布式水文模型还可以用来评估改善措施的效果，指导防灾减灾工作的开展。
分布式水文模型也存在一些挑战和局限性。
模型的参数化和初始条件设置对反演结果有很大的影响，需要进行精确的参数估计和数据输入。
模型对于复杂地形和土地利用的适应性较弱，可能会导致模拟结果的误差。
模型对于气候变化等外部因素的响应也需要进一步的研究。
基于分布式水文模型的“尼伯特”台风暴雨洪水反演是台风暴雨预报和灾害防控的重要手段之一。
通过对洪水的模拟和反演，可以有效地预测洪水的发生和发展趋势，提高社会对洪水的防范和应对能力。
分布式水文模型在应用中仍面临一些挑战，需要不断改进和完善。
科研人员和相关部门应加强合作，共同推动台风暴雨洪水反演技术的发展。
一种考虑多要素的分布式水文模型子流域划分方法
一种考虑多要素的分布式水文模型子流域划分方法随着气候变化和人类活动的影响，水文过程变得越来越复杂。
为了更好地理解和管理水资源，需要使用水文模型来模拟水文过程。
然而，传统的水文模型通常只考虑了单一的要素，如降雨和蒸发，而忽略了其他重要的要素，如土地利用和地形。
因此，需要一种考虑多要素的分布式水文模型子流域划分方法。
分布式水文模型是一种将流域划分为多个子流域，并在每个子流域内考虑水文过程的模型。
这种模型可以更准确地模拟水文过程，因为它考虑了流域内不同要素的影响。
然而，如何划分子流域是一个关键问题。
传统的子流域划分方法通常只考虑了地形因素，如高程和坡度，而忽略了其他重要的要素，如土地利用和降雨分布。
因此，需要一种考虑多要素的子流域划分方法。
一种考虑多要素的子流域划分方法是基于聚类分析。
聚类分析是一种将数据分组为相似的对象的方法。
在水文模型中，可以将流域内的不同要素作为数据，然后使用聚类分析将它们分组为相似的对象。
这样，可以将流域划分为多个子流域，每个子流域内包含相似的要素。
具体来说，可以将流域内的不同要素作为数据，如高程、坡度、土地利用、降雨分布等。
然后，使用聚类分析将它们分组为相似的对象。
可以使用不同的聚类算法，如K均值聚类、层次聚类等。
最终，可以将流域划分为多个子流域，每个子流域内包含相似的要素。
使用这种方法可以考虑多要素，因为它将不同要素作为数据，并将它们分组为相似的对象。
这样，每个子流域内包含相似的要素，可以更准确地模拟水文过程。
例如，如果一个子流域内的土地利用和降雨分布相似，那么可以使用相同的参数来模拟水文过程，从而提高模型的准确性。
此外，这种方法还可以考虑不同要素之间的相互作用。
例如，如果一个子流域内的土地利用和降雨分布相似，那么它们之间可能存在相互作用，如土地利用对降雨分布的影响。
因此，可以使用这种方法来考虑不同要素之间的相互作用，从而更准确地模拟水文过程。
总之，一种考虑多要素的分布式水文模型子流域划分方法是基于聚类分析。
子流域划分和DEM分辨率对SWAT径流模拟的影响研究
（．南京信 息工 程大 学 ， 苏 南京 ２ ０ ４ ； ．中国科 学院南 京地理 与 湖泊研 究所 ， １ 江 １０ ４ ２ 江苏 南京 ２ ０ ０ ； １０ ８
３ ．中国科 学院研 究 生院 ， 北京 １０ ３ ） ０ ０ ９
摘 要 ： 用 Ｓ Ａ 应 Ｗ Ｔ分 布 式水 文模 型 ， 选择 秦 淮 河流 域 为研 究 区， 不 同的子流 域 划分 水平 和 ＤＥ 分 在 Ｍ
１ 引 言
目前 ，分 布式水 文模 型在流 域水 文过程 和水 资源
１ 从 而使 得划 分 的 子单元 或 多 或少 具有 相对 均 一 的 ％， 性 质［ ４ １ 。Ｍａ ｉａ ａｌｅ ａ． 析 了 Ｓ Ｔ模 型 的产 流预 ｎｌ ｐ ｌ ｔ １ ｌ ｉ 分 ＷＡ 测 对 子流域 和 Ｈ Ｕ Ｒ ｓ的数 量的 敏感性 ，发现 尺度 较大 的集 总影 响 了径流 曲线 数 Ｃ Ｎ值 的实 际分 布 ，从 而降 低 了预 测 的准确性嘲 ｉｇ ｅ ｔ １ 用 Ｓ Ｔ模 型发 。Ｂｎ ｎ ｒ ． ｅ ａ应 ＷＡ 现 产 流 预 测 对 于 不 同 数 量 的子 流域 划 分 是 稳 定 的同 。 Ａｏ ｉ ｒｎｃ ａ＆ Ｃ ｎ ａｏｚ 半 分 布式 的线 性 非线 性 模 型 ａ ｎ ｒｚｏ用 研 究城 市化 流域 的水文 响应 ，结果 表 明流域 的空 间离 散差 异对 流域 出 口的流量 过程 线有显 著影 响 ，尤其对 于 高强 度暴 雨 事件 ｉ Ｈ ｇ 。Ｆｔ ｕ ｈ＆ Ｍａ ｋｙ发 现 ， 于 ｚ ｃａ 对 不 同的子 流域 划分径 流 和泥沙 负荷都 基本 保持 不变圈 。 Ｊ ａ ｅ ａ．发现 子 流域 划 分对 径 流 的模 拟影 响 不大 ［ ｈ ｔ １ ９ １ 。 国内 的郝芳 华 等 和张 雪松 等 『以黄河 下 游支 流 卢 氏 Ｉ ｌ 】 流 域和美 国得克 萨斯 州东 北部 的 Ｌ ｋ ｏｋ流 域 为研 ａ ｅＦｒ 究区， 进行 了 子流域 划分对 流域 产水 产沙 的影 响分析 ， 结 果认 为 ：子流 域 的划分数 目对 流域 产流 的敏感性 较 低． 并且 存在 一定 的 子流域划 分水 平 ， 当子流 域 的数 目 超过 ２ ４时 ， 对流域 的产 流几 乎没有 影 响 。
子流域划分和DEM分辨率对SWAT径流模拟的影响研究
水文ＪＯＵＲＮＡＬＯＦＣＨＩＮＡＨＹＤＲＯＬＯＧＹ第２８卷第３期２００８年６月Ｖｏｌ．２８Ｎｏ．３Ｊｕｎ．，２００８１引言目前，分布式水文模型在流域水文过程和水资源计算与管理中得到广泛应用。
然而，水文变量和模型参数具有很大的随机性和时空变异性。
所有的分布式模型均有这样或那样的假设与近似处理，不同模型或同一模型在不同的空间和时间分辨率下使用同样的参数可能会得出有较大差别的计算结果［１］。
模型预测结果的精度很大程度上取决于输入的空间变量对流域相关特征的描述［２－３］。
越精细的ＤＥＭ、流域离散的空间单元越小以及越详细的或大比例尺的土地利用和土壤图才能产生更精确的模拟结果。
本文就子流域离散程度和ＤＥＭ的空间分辨率对ＳＷＡＴ分布式水文物理模型径流模拟结果的影响作一分析。
国内外许多学者对流域空间离散程度和ＤＥＭ精度与分布式水文模型模拟结果的相互作用作了研究。
Ｂａｔｈｕｒｓｔ将欧洲的ＳＨＥ模型应用于Ｗｙｅ流域，指出流域划分的子流域单元面积不应超过流域总面积的１％，从而使得划分的子单元或多或少具有相对均一的性质［４］。
Ｍａｎｉｌｌａｐａｌｌｉｅｔａｌ．分析了ＳＷＡＴ模型的产流预测对子流域和ＨＲＵｓ的数量的敏感性，发现尺度较大的集总影响了径流曲线数ＣＮ值的实际分布，从而降低了预测的准确性［５］。
Ｂｉｎｇｎｅｒｅｔａｌ．应用ＳＷＡＴ模型发现产流预测对于不同数量的子流域划分是稳定的［６］。
Ａｒｏｎｉｃａ＆Ｃａｎｎａｒｏｚｚｏ用半分布式的线性非线性模型研究城市化流域的水文响应，结果表明流域的空间离散差异对流域出口的流量过程线有显著影响，尤其对于高强度暴雨事件［７］。
ＦｉｔｚＨｕｇｈ＆Ｍａｃｋａｙ发现，对于不同的子流域划分径流和泥沙负荷都基本保持不变［８］。
Ｊｈａｅｔａｌ．发现子流域划分对径流的模拟影响不大［９］。
国内的郝芳华等［１０］和张雪松等［１１］以黄河下游支流卢氏流域和美国得克萨斯州东北部的ＬａｋｅＦｏｒｋ流域为研究区，进行了子流域划分对流域产水产沙的影响分析，结果认为：子流域的划分数目对流域产流的敏感性较低，并且存在一定的子流域划分水平，当子流域的数目超过２４时，对流域的产流几乎没有影响。
SWAT分布式流域水文物理模型的改进及应用研究
SWAT分布式流域水文物理模型的改进及应用研究SWAT分布式流域水文物理模型的改进及应用研究摘要：分布式流域水文模型是研究流域水文过程的重要工具，对于水资源管理和水环境保护具有重要意义。
本文以SWAT分布式流域水文物理模型为基础，探讨了该模型的改进方法和应用案例。
改进方面主要包括对模型输入数据的处理、模型参数的调整，以及模型结构的修改。
应用方面主要包括在不同尺度流域中对水文过程进行定量分析和预测，以及水资源管理和环境保护方面的决策支持等。
通过改进和应用研究，可以提高模型的准确性和可靠性，为流域的水资源管理和环境保护提供科学依据。
一、引言流域是地球上最基本的水文单位，流域水文过程的研究对于水资源管理、洪涝预测、水环境保护等方面具有重要意义。
分布式流域水文模型是研究流域水文过程的重要工具，可对流域内的水文过程进行定量分析和预测，为决策提供科学依据。
SWAT （Soil and Water Assessment Tool）是目前广泛应用的一种分布式流域水文模型。
二、SWAT模型的基本原理SWAT模型是一种基于物理过程的分布式流域水文模型，采用农业管理单位（Agricultural Management Unit, AMU）作为模型的基本单元，能够模拟土壤水分平衡、径流生成、蒸散发、土壤侵蚀等过程。
模型在流域尺度上划分多个连续的子流域，通过串联子流域模拟整个流域的水文过程。
三、SWAT模型的改进方法为提高SWAT模型的准确性和可靠性，需要对模型进行改进。
改进方法主要包括以下几个方面：1. 模型输入数据的处理模型的输入数据包括气象数据、地形数据、土地利用数据和土壤数据等。
这些数据对模型的结果有着直接影响，需要经过处理和校正。
气象数据的处理包括空间插值、时间插值等方法，以提高数据的空间和时间分辨率。
地形数据的处理包括数字高程模型（Digital Elevation Model, DEM）的获取和处理，以获取流域内各点的高程信息。
《2024年SWAT分布式流域水文物理模型的改进及应用研究》范文
《SWAT分布式流域水文物理模型的改进及应用研究》篇一一、引言随着全球气候变化和人类活动的不断加剧，流域水文过程的研究变得日益重要。
分布式流域水文模型作为研究流域水文过程的重要工具，对于理解流域水文循环、水资源管理、洪水预测和生态环境保护等方面具有重要意义。
SWAT（Soil and Water Assessment Tool）模型作为一种分布式流域水文物理模型，因其强大的物理基础和广泛的适用性，受到了广泛关注。
然而，SWAT模型在实际应用中仍存在一些不足和局限性。
因此，本文旨在研究SWAT模型的改进方法及其在流域水文过程中的应用。
二、SWAT模型概述SWAT模型是一种基于物理过程的分布式流域水文模型，可模拟流域内的水文循环过程，包括降雨、径流、蒸发、地下水运动等。
SWAT模型将流域划分为多个子流域，根据子流域的土壤类型、植被覆盖、地形地貌等特征，计算各子流域的水文过程。
SWAT模型具有较高的物理基础和较强的可操作性，已被广泛应用于全球各地的流域水文研究中。
三、SWAT模型的改进方法尽管SWAT模型具有诸多优点，但在实际应用中仍存在一些不足。
为了进一步提高SWAT模型的模拟精度和适用性，本文提出以下改进方法：1. 优化模型参数：通过引入新的参数优化算法，如遗传算法、粒子群优化算法等，优化SWAT模型的参数，提高模型的模拟精度。
2. 引入新的数据源：利用遥感数据、地理信息系统数据等新的数据源，提高SWAT模型的空间分辨率和时间分辨率，更好地反映流域内水文过程的时空变化。
3. 考虑人类活动影响：在模型中引入人类活动因素，如土地利用变化、水利工程等，以更准确地反映人类活动对流域水文过程的影响。
4. 完善模型物理机制：针对SWAT模型中存在的物理机制不足，如地下水运动模拟、溶质运移模拟等，进行深入研究和改进，以提高模型的模拟精度和适用性。
四、SWAT模型的应用研究经过改进的SWAT模型可广泛应用于以下领域：1. 水资源管理：通过模拟流域内的水文循环过程，评估流域内的水资源状况，为水资源管理和保护提供科学依据。
分布式水文模型子流域划分方法
分布式水文模型子流域划分方法张峰;廖卫红;雷晓辉;蒋云钟;黄晓敏;王宇晖【摘要】子流域划分是构建分布式水文模型的重要工作之一,它关系到水文模拟和预报精度的好坏.通过综述分布式水文模型子流域划分方法的国内外研究进展,总结了现有子流域划分方法在不完整流域的子流域划分、无分叉长河段的子流域划分、水文站和水库控制范围确定以及子流域划分软件等方面存在的问题,提出了水文实践对子流域划分方法的需求,最后针对该问题从开发适用性更高的子流域划分算法、开发通用的子流域划分软件和加强子流域划分层次或水平的研究等三个方面对子流域划分研究方向进行了展望.%Sub-basin delineation is one of the most important steps during building a distributed hydrological model, which is related to the hydrological simulation and forecasting precision.This paper reviews the research progress on sub-basin delineation methods for distributed hydrological models worldwide and summarizes problems about the existing sub-basin delineation methods in terms of incomplete basin delineation, no bifurcate and long reach basin delineation, sub-basins under the control of reservoirs and hydrologic gauging stations and so on.This paper puts forward a hydrological practice demand for sub-basin delineation methods.Finally, this paper discusses the research direction of sub-basin delineation methods from the following three aspects:designing higher applicability sub-basin delineationmethods,developing general-purpose sub-basin delineation softwares and strengthening the research on sub-basin delineation level【期刊名称】《南水北调与水利科技》【年(卷),期】2011(009)003【总页数】5页(P101-105)【关键词】子流域划分;编码;算法;Pfafstetter法;DEM;软件;问题【作者】张峰;廖卫红;雷晓辉;蒋云钟;黄晓敏;王宇晖【作者单位】东华大学环境科学与工程学院,上海201620;中国水利水电科学研究院,北京100038;中国水利水电科学研究院,北京100038;中国水利水电科学研究院,北京100038;中国水利水电科学研究院,北京100038;东华大学环境科学与工程学院,上海201620;中国水利水电科学研究院,北京100038;东华大学环境科学与工程学院,上海201620;中国水利水电科学研究院,北京100038【正文语种】中文【中图分类】P333;TV12分布式水文模型是从水循环的动力学机制来描述流域水文问题,且能够分析流域下垫面变化后的产汇流变化规律的数学模型。
分布式水文模型子流域划分方法
分布式水文模型子流域划分方法分布式水文模型是一种用于模拟和预测流域水循环过程的工具。
在这种水文模型中，流域被划分为一系列的子流域，每个子流域都对应着一个独立的水文单元。
子流域划分的好坏直接影响到模型的精度和可靠性。
因此，选择合适的子流域划分方法非常重要。
在进行子流域划分时，一般会考虑以下几个因素：流域形状、地形条件、水文特征等。
下面介绍几种常用的子流域划分方法。
1.等值坡度法等值坡度法是一种简单直观的子流域划分方法。
该方法基于坡度在流域内的分布情况，以一定的坡度阈值为基础，将流域划分为多个相邻的子流域。
通常情况下，坡度阈值较小的地方划分出的子流域较小，反之亦然。
2.定比法定比法是根据流域内任意两点之间的累积河道长度与总河道长度的比值确定子流域边界的方法。
累积河道长度是指从流域出口开始到一些点的河道长度。
根据累积河道长度比值的变化情况，可以确定出多个拐点，从而找到子流域的边界。
3.聚类分析法聚类分析法是一种基于相似性原则的子流域划分方法。
该方法首先通过对流域内不同地点的水文特征数据进行聚类，将相似的水文特征划分到同一个类别中。
然后，将聚类结果作为子流域的划分依据，同一类别的地点属于同一个子流域。
4.地形指数法地形指数法是一种基于地形指数的子流域划分方法。
地形指数是根据地形数据计算得到的反映地势起伏程度的指标，一般包括坡度、流向、高程等信息。
通过对地形指数进行分析，可以将流域划分为一系列相对均衡的子流域。
总结来说，分布式水文模型的子流域划分方法多种多样，各有优劣。
在实际应用中，需要根据具体研究目的、数据可获得程度和研究区域特点等因素来选择适合的划分方法。
同时，结合地形数据和水文特征数据进行综合分析，以提高子流域划分的准确性和可靠性。
水文预报复习题(2)
水文预报复习题一、填空题1.一般水文预报研究的重点关键有 _共性规律 _研究和_个性问题 __研究两个部分。
2.降雨产流量计算是以 ___降雨径流形成理论 ___和 _坡地产流基本规律 _为基础，由降雨量计算能到达流域出口算面的径流深。
3.长年干燥的地区一般以 __超渗产流 _产流为主，气候湿润的地区一般以 __蓄满产流 _产流为主。
4.控制单位线形状的指标有单位线 _单位线洪峰流量 __，_洪峰滞时 _，单位线总历时，常被称为单位线三要素。
5.按对流域水文过程描述的离散程度分类，流域水文模型可分为__集总式 __模型，分布式模型， _半分布式 __模型三类。
6.实时洪水预报的基本任务是根据采集的实时雨量，蒸发，水文等观测资料信息对将来发生的洪水作出 _洪水总量 _， __洪峰及发生时间 _ ，洪水发生过程等情况的预测。
7.常用的枯季径流预报方案有 _退水曲线法 __，前后期径流量相关法，和 __河网蓄水量法 _三种。
8.蓄满产流流量过程线不对称系数 _大 __，超渗产流过程线不对称系数 __小 __。
（横线处填大，小）9.水文要素预报值遇实测值之间往往存在一定误差，通常称之为预报误差，预报误差产生的原因主要有量测误差， _预报方法误差， _ 资料代表性误差 __三方面。
10.某流域有四个雨量站 A，B，C，D。
他们的权重分别为 0.2 ，0.4 ，0.3 ，0.1 。
一次降雨过程 A， B， C， D测得的降雨量分别为 25mm，30mm， 30mm，38mm，则用泰森多边形法可求到该地区本次降雨为 _ _mm 。
11.流域汇流是研究地表径流、壤中流、和地下径流如何汇集为流域出口断面的流量过程。
12.径流深预报以实测值的 20% 作为许可误差，当该值大于 20 mm 时，取 20 mm；当小于3 mm 时，取 3 mm。
13.通常水文预报的水文要素有流量、水位、冰清和旱情等。
14.水文预报中应用最广泛的是对洪水的预报。
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收稿日期: ２０１８￣１１￣２０ 作者简介: 赵明明(１９８４ 年—) ꎬ 男ꎬ 工程师ꎮ
������４８������
水文水资源
水利规划与设计
２０１９ 年第 ５ 期
图 １ 区域下垫面数据
表 １ 不同子流域划分策略及面积阈值设定
面积阈值
子流域 面积阈值
子流域
划分个数 / ｈａ
０������ ０５２
Ｆ
达到土壤饱和水时土壤水下渗的百分比
４９
ＴＤ
未达到土壤饱和状态下的土壤缺水时间 / ｈ
１１
ＳＲｍａｘ
下渗到植被根系层的水量
０������ ００４
植被根系层水量未达到饱和
ＳＲ０
０������ ００８
状态时的根系水量初始值
ＣＨ
河道汇流的表面流速 / (ｍ / ｈ)
６３６
ＲＶ
流域在坡面的汇流流速 / (ｍ / ｈ)
表 ４ 同一参数下不同子流域划分数目下 各保障率下的流量模拟结果
子流域 实测流量
不同情景保障率流量设定 / ( ｍ３ / ｓ)
数目 / ( ｍ３ / ｓ) ９０％ ８０％ ６０％ ５０％ ３０％ ２０％
０
４������ ５２ ３������ ４５ ２������ ９８ １������ ８９ １������ ７５ １������ ５４ １������ １５
１ 研究方法及资料准备
１������ １ 研究方法 本文结合分布式水文模型 ＳＷＡＴ 模型和 ＴＯＰ￣
ｍｏｄｅｌ 模型来分析子流域划分数量对分布式水文模 型模拟精度的影响ꎬ 考虑到 ＳＷＡＴ 模型和 ＴＯＰｍｏｄ￣ ｅｌ 模型在国内应用成熟ꎬ 其原理方程较多ꎬ 本文不 作为重点介绍ꎬ 其模型原理可详见文献ꎮ 本文结合 两个分布式水文模型ꎬ 分别设定相同参数和不同参 数两种方案ꎬ 以确定性系数、 相关系数、 径流深相 对误差、 洪峰相对误差四个指标来分析子流域划分 数量下模型模拟的精度ꎮ １������ ２ 数据准备
子流域的划分是分布式水文模型建模的基础ꎬ 对分布式水文模拟精度具有较为明显的影响ꎮ 当 前ꎬ 关于子流域数量对分布式水文模型影响的研究 大都采用定性描述为主的方式ꎬ 而定量评价子流域 划分数量对分布式水文模型研究还不多见ꎬ 为此本 文结合 在 辽 宁 地 区 应 用 较 好 的 分 布 式 水 文 模 型 ＳＷＡＴ 模型[８] 和 ＴＯＰｍｏｄｅｌ 模型[９] ꎬ 重点探讨子流 域划分数量对分布式水文模型模拟精度的影响ꎮ 研 究结果对于辽宁地区洪水分布式高精度模拟具有重 要的参考价值ꎮ
２ 研究成果
２������ １ 区域概况 本文以辽宁北部某区域为研究实例ꎬ 该区域流
域面积为 ４５３������ ８ｋｍ２ ꎬ 属于典型中温带大陆性季风 气候ꎬ 区域多年平均降水量为 ７００ｍｍꎮ 不同子流域 划分策略及面积阈值的设定结果见表 １ꎮ ２������ ２ 模型参数设置
首先需要对模型进行参数设置ꎬ 结合两个模型 已有的参数敏感性分析成果ꎬ 分别对 ＳＷＡＴ 模型和 ＴＯＰｍｏｄｅｌ 模型进行了参数设置ꎬ 参数设置结果见 表 ２—３ꎮ
２０１９ 年第 ５ 期 ＤＯＩ: １０������ ３９６９ / ｊ������ ｉｓｓｎ������ １６７２￣２４６９������ ２０１９������ ０５������ ０１４
水利规划与设计
水文水资源
子流域划分数量对流域分布式水文模型 洪水模拟精度影响的定量评价
赵明明
( 辽宁省铁岭水文局ꎬ 辽宁 铁岭 １１２０００)
模型需要准备的数据为水文数据、 下垫面数 据ꎮ 水文数据为流域出口水文站实测数据ꎬ 本文选 择研究区域内 ２０００—２０１２ 年实测水文数据ꎬ 数据
包括流域内降雨观测站数据、 水文站实测流量数 据ꎮ 下垫面数据包含土壤类型、 土地利用类型及数 字高程 数 据ꎬ 其 中 土 壤 类 型 数 据 采 用 分 辨 率 为 １∶ １００００００的全国土壤类型矢量数据ꎬ 结合流域边 界获取区域的土壤类型数据ꎬ 如图 １( ｂ) 所示ꎻ 土 地利用数据选用空间分辨率为 ３０ｓ 的栅格数据ꎬ 结 合流域边界获取区域土地利用类型数据ꎬ 如图 １ ( ｃ) 所示ꎻ 数字高程数据采用空间分辨率为 ３０ｓ 的 栅格数据ꎬ 结合流域边界获取区域数字高程数据ꎬ 如图 １(ａ)所示ꎮ 气象数据主要为最高、 最低气温、 平均风速以及太阳辐射数据ꎮ
摘要: 文章以辽宁北部区域为研究实例ꎬ 探讨不同子流域划分数量对分布式水文模型模拟精度的影响ꎮ 结果表 明: 在同一组水文参数下ꎬ 子流域划分数量不同ꎬ 在不同水文参数组合下ꎬ 模型确定性系数随着子流域划分数量 的增多呈现先增后减的变幅ꎮ 流域面积阈值设定对分布式水文模型影响很大ꎬ 具有较强的阈值效应ꎮ 关键词: 分布式水文模型ꎻ 子流域划分数量ꎻ 模拟精度ꎻ 定量评价 中图分类号: ＴＶ１２２ 文献标识码: Ｂ 文章编号: １６７２￣２４６９(２０１９)０５￣００４８￣０３
３１２
表 ３ ＳＷＡＴ 模型参数率定成果
参数名称 ＣＮ
ＯＶ＿ Ｎ ＳＵＲＬＡＧ ＳＬＯＰＥ
参数意义 ＳＣＳ 曲线产流参数 坡面汇流计算采用的表面糙率值 地表水产流系数 流域平均比降 / ％
ＥＳＣＯ
流域蒸散发系数
ＡＷＣ
植被根系可吸收的水量
ＧＷ＿ ＲＥＶＡＰ
浅层地下水产流系数
ＧＷ＿ ＡＬＰＨＡ
基流分割系数
划分个数
１４５
８５０
１１０
９５０
３０００
３５
２８５
１３９０
８５
１０５０
３５００
２５
３５０
１５６０
７３
１１５０
４５００
１５
４５０
１７５０
６２
１２５０
５０００
１０
６５０
２１５０
５９
１３５０
６０００
５
８５０
２５００
４８
１４５０
７５００
３
表 ２ ＴＯＰＭＯＤＥＬ 模型参数率定成果
参数名称
参数意义
率定值
Ｍ
土壤水的下渗速率
ＧＷＱＭＮ
流域地下水最低水位
率定值 ８０
０������ ００６ ２������ ８ １������ ２ ０������ ７８ ０������ １１ ０������ ３５ ０������ １３ １４５
２������ ３ 同一参数下不同子流域划分数目的模拟结果 分析
以 ＳＷＡＴ 模型为例ꎬ 为分析同一参数下不同子 流域划分数目对各保障率流量模拟影响ꎬ 结果见表 ４ 和图 ２ꎮ