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半分布式流域水文模型(TOPMODEL)是以计算地形指数ln(a/tanβ)及其分布为基础的.目前常用的计算地形指数的方法为多流向法,在现行的多流向法的计算中,当网格单元没有入流(即计算单元网格比周围单元地势高)时,公式中出现分母为零的情况,这给通过格网DEM自动计算地形指数带来了困难.笔者把栅格单元径流的流入与流出各自看成独立事件,提出了一种栅格流入与流出方向各自权重归一化的方法,并对多流向法进行了改进. 相似文献
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基于TOPMODEL的DEM空间尺度转换关系探讨 总被引:1,自引:3,他引:1
由于地形指数的计算与数字高程模型DEM空间分辨率紧密联系,采用TOPMODEL进行水文过程的模拟通常受到DEM分辨率的影响。本文引入分辨率因子考虑DEM分辨率对单宽上坡集水面积的影响;对坡度应用分形的方法,将计算地形指数的尺度变化方法与TOPMODEL进行耦合,构建不受DEM分辨率影响的TOPMODEL,并将其应用于褒河流域的9场次洪模拟,结果表明,使用27″分辨率的DEM数据作为模型输入,不受DEM分辨率影响的TOPMODEL模拟得到的结果较接近于3″分辨率DEM数据下的结果。该方法能在一定程度上削弱DEM分辨率对TOPMODEL模拟精度的影响,是一种合理可行解决水文过程中尺度问题的有力工具。 相似文献
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基于子流域的TOPMODEL模拟研究 总被引:1,自引:0,他引:1
TOPMODEL是根据水文相似性——地形指数相同的栅格划分为同一产流单元进行产流计算,但是其不能考虑降雨和地形指数统计分布曲线等流域地形地貌信息的空间不均匀性。通过对流域DEM处理,建立了基于水系子流域的TOPMODEL。该模型考虑了降雨、地形指数分布曲线等空间不均匀性。将基于子流域的TOPMODEL和TOPMODEL应用在九州流域,并进行模拟比较,发现基于子流域的TOPMODEL更能反映流域的实际情况,模拟的结果更加合理。可以预测不同子流域降雨组合下的流域出口的流量过程。 相似文献
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TOPMODEL模型在半湿润地区径流模拟分析中的应用及改进 总被引:1,自引:1,他引:1
为了使TOPMODEL模型结构更合理,并能够用于半湿润地区或半干旱地区的径流过程模拟,文章对TOPMODEL模型的蒸发产流模块以及汇流模块进行改进,在蒸发产流模块中添加植被冠层截留蒸散发模型和Holtan超渗产流模型,汇流模块中坡面汇流采用瞬时单位线模型,河道汇流采用马斯京根河道洪水演进模型。通过对半湿润地区流域内降雨径流过程的模拟验证,表明通过对TOPMODEL模型的改进,模型对半湿润地区的降雨径流过程模拟精度有很大的提高,拓展了TOPMODEL模型适用范围。 相似文献
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为了使TOPMODEL模型结构更合理,并能够用于半湿润地区或半干旱地区的径流过程模拟,文章对TOPMODEL模型的蒸发产流模块以及汇流模块进行改进,在蒸发产流模块中添加植被冠层截留蒸散发模型和Holtan超渗产流模型,汇流模块中坡面汇流采用瞬时单位线模型,河道汇流采用马斯京根河道洪水演进模型。通过对半湿润地区流域内降雨径流过程的模拟验证,表明通过对TOPMODEL模型的改进,模型对半湿润地区的降雨径流过程模拟精度有很大的提高,拓展了TOPMODEL模型适用范围。 相似文献
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基于TOPMODEL的分布式水文模型应用研究 总被引:4,自引:0,他引:4
在TOPMODEL模型理论基础上,设计了一个分单元处理产流和汇流过程的分布式水文模型。该模型分单元计算地形指数和模拟产汇流过程,并通过引入Nash地貌瞬时单位线进行单元汇流演算。最后,用模型对一个流域的产汇流过程进行了模拟并和实测的径流量做了比较,结果表明此模型合理具有较高的精度。 相似文献
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近年来广东省中小河流洪水灾害频发,研究中小流域洪水预报模型对预防洪水灾害具有重要意义。本研究改进了传统的TOPMODEL模型,以栅格为单元构建了基于TOPMODEL的中小河流分布式洪水预报模型,并以高田水上游流域为研究对象,采用SCE-UA优选算法对1975—2008年的8场洪水进行参数优选,并对2010—2012年的4场洪水进行模型验证。模拟结果表明,本次预报在率定期和验证期平均确定性系数为0.85,径流深预报合格率为92%,峰现时间预报合格率为100%,模型模拟效果较为理想。用改进后的模型研究了某场洪水汇流过程不同时刻的空间分布情况,表明改进后的TOPMODEL模型能够直观地反映洪水的时空变化,模型具有一定的合理性和实用性。 相似文献
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为了对水文模型中难以直接测算的参数进行调试和优化,将多目标涡流粒子种群优化算法(Multi-Objective Vortex Particle Swarm Optimization,MOVPSO)应用于水文模型参数优化计算中,并以逼近性(Generational Distance,GD)及超体积值(Hyper-Volume,HV)作为算法性能评价指标。将MOVPSO算法与NSGA-Ⅱ算法及多目标粒子种群优化算法(Multi-Objective Particle Swarm Optimization,MOPSO)独立运行50次所得Pareto前沿的GD值及HV值进行统计分析,并结合方差分析比较3种算法的性能。将MOVPSO算法迭代过程中的粒子种群速率、种群半径的估计值与测量值进行对比分析并判别两者的拟合程度。用尼泊尔巴格玛蒂河流域2005~2011年期间实测洪水日径流过程资料作为TOPMODEL模型参数率定系列,运用MOVPSO算法对模型参数进行优化,得出Pareto最优解,并利用2013年5场洪水日径流过程进行模型检验。结果表明:MOVPSO算法所得Pareto解集性能优于NSGA-Ⅱ及MOPSO算法,拟合历史洪水平均确定性系数达到0.85,模型预报精度高,表明MOVPSO优化算法在解决多参数多目标优化问题中具有优势。 相似文献