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题名基于LH-OAT分布式水文模型参数敏感性分析
被引量：34
- 1
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作者
徐会军
陈洋波
李昼阳
何锦翔
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机构
中山大学水灾害管理与水利信息化实验室
中山大学地理科学与规划学院
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出处
《人民长江》
北大核心
2012年第7期19-23,共5页
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基金
国家自然科学基金资助项目(50479033)
广东省水利科技创新项目(2009-16)
广东省科技计划项目(2011A030200013)
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文摘
为了有效进行分布式水文模型参数的优选,消除模型计算过程中的不确定性,更好地理解参数对水文模拟的影响,开展了模型参数敏感性分析。使用LH-OAT方法,对比分析了3个不同的流域中多个目标函数下的分布式物理水文模型——流溪河模型的参数敏感性,将其参数敏感性归为:极敏感,敏感,一般敏感和不敏感4类。研究表明,模型参数的敏感性并不是一成不变的,在不同流域,不同评价目标下,会发生一定程度的改变。
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关键词
分布式物理水文模型
LH-OAT
参数敏感性
流溪河模型
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Keywords
distributed physical hydrological model
LH-OAT method
parameter sensitivity
Liuxihe River Model
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分类号
P334.92
[天文地球—水文科学]
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题名田头水流域暴雨洪水预报的流溪河模型研究
被引量：6
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作者
廖征红
陈洋波
徐会军
何锦翔
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机构
中山大学水灾害管理与水利信息化实验室
中山大学水资源与环境系
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出处
《人民长江》
北大核心
2012年第20期12-16,共5页
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基金
国家自然科学基金项目(50479033)
广东省科技计划项目(2011A030200013)
广东省水利科技创新项目(2009-16)
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文摘
田头水流域暴雨洪水频发,是广东省中小流域洪水灾害防治的重点,目前尚未针对该流域建立有效的洪水预报模型。采用由我国学者提出的流域洪水预报分布式物理水文模型——流溪河模型,建立了田头水流域暴雨洪水预报模型,运用粒子群法优选了模型可调参数,获取了较好的模拟效果。实际运用表明,该模型可以用于田头水流域的洪水预报。
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关键词
洪水预报
分布式物理水文模型
参数优选
中小流域洪水
流溪河模型
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Keywords
flood forecast
physically based distributed hydrological model
parameter optimization
floods of small and medium-sized basin
Liuxihe Model
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分类号
TV122
[水利工程—水文学及水资源]
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题名基于E-FAST的流溪河模型参数敏感性分析
被引量：9
- 3
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作者
廖征红
陈洋波
徐会军
严婉玲
任启伟
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机构
中山大学地理科学与规划学院
中山大学广东省城市化与地理环境空间模拟重点实验室
中山大学水灾害管理与水利信息化实验室
福建省水文水资源勘测局
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出处
《热带地理》
北大核心
2012年第6期606-612,632,共8页
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基金
广东省科技计划项目(2011A030200013)
国家科技支撑计划项目(2012BAK10B06)
广东水利科技创新项目(2009-16)
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文摘
基于E-FAST全局定量敏感性分析方法的思想,提出一个针对分布式物理水文模型——流溪河模型的参数敏感性分析方法,包括参数简化及取值范围确定、参数采样及采样次数的确定、敏感性评价指标的选取、参数敏感度计算4个部分。针对我国4个不同规模的流域(黄龙带水库流域、流溪河水库流域、长湖水库流域和新安江水库流域)开展了分布式物理水文模型参数敏感性分析,并采用4种不同的评价函数进行了对比计算。结果表明,流溪河模型饱和含水率和田间持水率是高度敏感参数,饱和水力传导率、土壤层厚度、土壤特性系数、边坡和河道糙率为敏感参数,其他参数为不敏感参数。
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关键词
敏感性分析
流溪河模型
分布式物理水文模型
洪水模拟
E-FAST
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Keywords
sensitivity analysis
Liuxihe Model
physically based distributed hydrological model
flood simulation
E-FAST
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分类号
P334.92
[天文地球—水文科学]
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题名SCE-UA算法在流溪河模型参数优选中的应用
被引量：14
- 4
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作者
徐会军
陈洋波
曾碧球
何锦翔
廖征红
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机构
中山大学水灾害管理与水利信息化实验室
中山大学地理科学与规划学院水资源与环境系
珠江水利科学研究院
广东省北江流域管理局
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出处
《热带地理》
北大核心
2012年第1期32-37,共6页
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基金
国家自然科学基金项目(50479033)
广东省水利科技创新项目(2009-16)
广东省科技计划项目(2011A030200013)
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文摘
流溪河模型是一个主要用于流域洪水预报的分布式物理水文模型,目前采用手工试错法优选模型参数,虽然该方法在过去的研究中取得了较好的效果,但参数优选过程较为繁琐,需时较长。文中以广州市流溪水库流域为例,采用SCE-UA算法对流溪河模型优选参数,并使用优选结果进行模拟检验,取得了较好的效果。研究表明,SCE-UA算法能够快速、有效地进行流溪河模型参数的优选,相比手工试错法具有简单、方便、高效的特点,可应用于分布式流域水文模型的参数自动化优选工作。
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关键词
流溪河模型
参数优选
SCE-UA
分布式物理水文模型
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Keywords
Liuxihe Model
parameter optimization
SCE-UA
physically based distributed hydrological model
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分类号
P338
[天文地球—水文科学]
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