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摘要:
参数的敏感性分析和不确定性分析是分布式水文模型构建的先决条件.在辽河流域建立SWAT模型,利用SWAT-CUP中的SUFI-2算法进行参数的率定,在此基础上提出一种更为简便的参数识别方法.将研究区域辽河干流的主要支流分别进行参数识别,再将SWAT-CUP中率定的最佳参数的从TXINOUT文件中提取出来,分别覆盖到SWAT模型中各对应支流子流域的TXINOUT文件中,即可得到按主要支流经过参数识别后的SWAT模型,避免了SWAT-CUP调参工具涉及众多子流域导致参数识别过于复杂的问题.结果表明,辽河干流主要支流招苏台河、清河、柴河等子流域主要水文断面率定期的平均纳什效率系数分别为0.60、0.65、0.68,验证期分别为0.60、0.72、0.77,参数率定的结果相对于全局调参有较大的改进.采用本文提出的参数识别方法,可以解决SWAT-CUP全局调参时上下游断面结果难以同时匹配或伪匹配的问题,又可以避免分区参数识别时对不同子流域的土地利用类型、土壤类型以及坡度等参数的繁琐设定,同时降低了SWAT模型手动调参的复杂程度,可较好地应用到SWAT模型参数识别过程中.
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文献信息
篇名 一种SWAT模型参数识别的改进方法
来源期刊 南水北调与水利科技 学科 地球科学
关键词 敏感性分析 不确定性分析 SWAT模型 SWAT-CUP 参数识别
年,卷(期) 2017,(4) 所属期刊栏目 水文水资源
研究方向 页码范围 49-53
页数 5页 分类号 P332
字数 5157字 语种 中文
DOI 10.13476/j.cnki.nsbdqk.2017.04.009
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 苏保林 北京师范大学水科学研究院 33 479 12.0 21.0
2 周静雯 北京师范大学水科学研究院 4 23 2.0 4.0
3 管毓堂 北京师范大学水科学研究院 5 24 2.0 4.0
4 赵堃 北京师范大学水科学研究院 5 24 2.0 4.0
5 申萌萌 2 6 1.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
敏感性分析
不确定性分析
SWAT模型
SWAT-CUP
参数识别
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研究来源
研究分支
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引文网络交叉学科
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双月刊
1672-1683
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