中小尺度流域洪水模型模拟比较研究

论文摘要

中小尺度流域洪水模拟是水文预报和防洪减灾的重要基础工作,选择适宜的水文模型对制定水文预报方案具有重要意义。以长江上游支流沿渡河流域为研究对象,对比分析了3种不同类型的水文模型(新安江模型、TOPMODEL、人工神经网络模型)对场次暴雨洪水过程的模拟效果及适用性。结果表明:各模型在模拟场次和验证场次的平均NSE效率系数均超过0.7,平均径流深误差均低于12%,可见3种模型在沿渡河这一湿润地区典型中小尺度流域均有较好的适用性。在验证期,新安江模型模拟的径流深相对误差均未超出许可误差20%的范围,且NSE系数均值达到0.826,然而Topmodel和BP模型模拟下各场次洪水的NSE系数虽均大于0.6,但个别场次结果精度较低。此外,新安江和BP模型的实测与模拟流量点群更接近1∶1线,在流量模拟方面更好,Topmodel的流量模拟整体偏大。总的来说,新安江模型在流域的适用性更好,Topmodel和BP模型次之。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 王婕,宋晓猛,张建云,王国庆,刘晶

关键词: 洪水预报,新安江模型,模型,神经网络模型

来源: 中国农村水利水电 2019年07期

年度: 2019

分类: 农业科技,工程科技Ⅱ辑

专业: 水利水电工程

单位: 中国矿业大学资源与地球科学学院,南京水利科学研究院水文水资源与水利工程科学国家重点实验室,水利部应对气候变化研究中心

基金: 国家重点研发计划项目(2017YFA0605002,2016YFA0601501),国家自然科学基金项目(41830863,51879162,51609242,51779146),水文水资源与水利工程科学国家重点实验室开放基金(2015490411),江苏省第五期“333人才工程”科研项目(BRA2018082)

分类号: TV122

页码: 72-76

总页数: 5

文件大小: 588K

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标签：洪水预报论文;  新安江模型论文;  模型论文;  神经网络模型论文;