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基于SWAT模型的潮白河上游流域径流 模拟 及径流 量分布规律研究 2025年 径流 SWAT模型,识别流域内径流 时空变化特征,探讨流域内径流 变化的关键影响因素,为潮白河上游流域水资源管理提供指导。结果表明,SWAT模型能够较好模拟 潮白河上游流域的径流 过程,径流 量在时间与空间尺度上呈一定分布规律:①夏秋季降雨频繁,导致流域径流 量处于全年峰值;②潮白河上游流域径流 量具有从西北地区向东南地区逐渐上升的趋势。可见,降水是影响流域内径流 量变化的重要因素。同时,利用SWAT模型进行不同土地利用类型情景模拟 ,结果显示土地利用类型是影响流域内径流 量变化的另一重要因素。关键词：SWAT模型 径流模拟 基于XGBoost与SWAT径流 模拟 对比及校正研究 2025年 径流 模拟 一直是水文科学的研究热点,对水资源研究具有重要指导意义。基于极限梯度提升算法(XGBoost)和SWAT(Soil and Water Assessment Tool)模型,采用赣江流域外洲水文站的观测水文数据,构建径流 模拟 模型,对比及分析两个模型的模拟 效果。同时,基于XGBoost模型,采用残差校正方法对SWAT模型径流 模拟 结果进行校正,结果表明:①XGBoost模型的模拟 效果较好,XGBoost模型日径流 模拟 的纳什效率系数(NSE)比SWAT模型高15.66%;②SWAT模型在高流量处存在低估的情况,而XGBoost模型模拟 值与观测值变化基本一致,模拟 过程线拟合度较高,表现出良好的相关性;③经XGBoost校正后的SWAT模型模拟 精度明显提高,可有效改善径流 模拟 效果。当采用残差误差校正后,径流 模拟 的NSE值可达0.96,增加了15.66%。关键词：SWAT 径流模拟 基于长短期记忆网络的连江流域径流 模拟 2025年 径流 模拟 为防洪减灾与水利工程建设提供科学依据。为预测暴雨洪水频发流域径流 过程,该文构建了基于长短期记忆网络(LSTM)的径流 模拟 模型,优选模型输入、结构与参数并对2011—2020年连江流域径流 过程进行模拟 预测。结果表明:LSTM模型对连江流域的径流 模拟 预测精度较高,NSE与R~2在测试期分别达到0.88与0.90;LSTM模型在汛期能够较好地模拟 小洪峰与预测主洪峰,可适用于山溪性河流等径流 变率较大的径流 模拟 ;LSTM模型泛化性强,可在较低过拟合程度下实现对未来径流 的稳定预测。研究成果旨在提升山溪性河流径流 模拟 预测精度,提升流域水旱灾害防控能力。关键词：径流模拟 山溪性河流 基于SWAT模型无资料地区中小流域的径流 模拟 研究 2025年 径流 模拟 方法,采用地理信息制图软件(ARCGIS)构建的分布式水文模型-土壤与水资源评估工具(SWAT)对昌化江流域(有实测水文资料)的天然径流 进行模拟 ,进而推出其子流域(无实测水文资料)—石碌河流域的水文过程。本研究整理相关基础数据后,运用流域模型的空间数据和属性数据分别建库,对相关参数进行敏感性分析并进行参数率定和模型验证,探讨模型在研究区的适用性。研究结果显示,SWAT模型在石碌河流域有良好的适用性,为寻求无资料地区水文过程提供了一种可行方法。关键词：径流模拟 SWAT模型 多源降水产品在天山典型流域的评估及径流 模拟 2025年 模拟 应用潜力。[方法]结合不同统计指标及HBV水文模型,对比分析5套降水产品(基于站点插值的格点化数据CN05.1,卫星降水数据GPM、亚洲地区高质量高时空分辨率降水数据集AIMERG、再分析数据CMFD和ERA5)在玛纳斯河源区的降水时空分布特征,评估不同产品精度,研究不同降水产品在径流 模拟 中的适用性。[结果]5套降水产品的年降水均呈现从北到南先增加后减小的空间特征,仅有AIMERG和CMFD可捕捉到冰川区降水高的特征;不同产品的降水年内变化特征一致,但夏季降水量差异显著,ERA5的夏季平均降水量达CN05.1的2倍,GPM降水量最低;GPM降水产品低估观测月降水,且在春季和冬季低估最为严重(64%~76%),而CMFD、ERA5和AIMERG 3套降水产品整体高估观测月降水,其中ERA5高估最为严重,尤其在夏秋季(134%~206%),CMFD对月降水略有高估。AIMERG与站点月降水的相关性较高,在雨季和非雨季也呈较高的日降水成功指数;基于AIMERG、CMFD及CN05.1的日径流 模拟 效果相近且精度高于其他数据集,纳什效率系数为0.81~0.82,相对误差低于6%,前2套降水产品对径流 极值的模拟 能力总体高于CN05.1。[结论]AIMERG和CMFD在玛纳斯河源区径流 模拟 中有较大的优势,研究可为气象资料匮乏的天山地区的径流 模拟 及水土流失预防研究提供数据参考。关键词：径流模拟 基于长短期记忆网络的径流 模拟 及气候变化响应研究 2025年 模拟 信江流域径流 量方面的性能。研究结果表明:(1)LSTM模型在模拟 径流 量方面展现出优越的性能,尤其是在时间序列数据处理上,比传统水文模型有更高的预测精度;(2)窗口大小的选择对模型性能有显著影响,在不同的窗口参数中,选择15d窗口大小时,模型获得最低的均方根误差(RMSE)和最高的纳什系数(NSE);(3)多气象变量输入的LSTM模型(LSTM2)在模拟 性能上优于仅使用降水数据的模型(LSTM1),综合考虑多种气象因素对提高LSTM模型预测能力有重要作用。关键词：径流模拟 气候变化 水资源管理 一种基于SWMM的港口降雨径流 模拟 与内涝预报方法及系统 径流 模拟 与内涝预报方法及系统，以帮助提高港口区域的排水能力，减少洪涝灾害的发生，包括以下步骤：1、使用ArcGIS中的泰森多边形法划分模拟 区域子汇水区，并根据实际情况进行调整，导出为...基于概念性水文模型与长短时记忆模型耦合的汉江上游流域径流 模拟 2025年 径流 模拟 的影响,本研究构建了PIML模型并设置考虑参数反馈、考虑中间变量和两者同时考虑的3种方案(依次简称为H1、H2、H3),以安康站为控制站的汉江上游流域开展实例研究。结果表明:(1)3种PIML模型径流 模拟 效果均优于LSTM模型,其中验证期纳什系数(NSE)平均提升10.6%,而PIML-H1与PIML-H3模型径流 模拟 效果优于GR4J模型,验证期NSE平均提升4.2%,其中PIML-H3模型在3种PIML模型中表现最佳,表明基于LSTM和GR4J模型构建的PIML模型对径流 模拟 效果有所改善,且同时考虑中间变量和参数反馈因素时对径流 模拟 效果改善最佳;(2)3种PIML模型对低水流量的模拟 效果均优于GR4J和LSTM模型,且PIML-H3模型效果最佳,而对于高水流量,3种PIML模型均表现不佳,说明PIML模型往往在模拟 低流量事件中更占优势;(3)3种PIML模型的径流 模拟 效果均表现出较强的季节性变化,PIML-H2和PIML-H3模型相较于PIML-H1模型受到的季节性变化影响更为明显,说明PIML模型模拟 径流 结果的季节性变化受到中间变量的影响。研究可为汉江上游流域径流 模拟 预报提供技术支撑。关键词：径流模拟 1961—2020年天山地区冰川物质平衡及冰川径流 模拟 2025年 径流 进行了模拟 。结果显示:1961—2020年天山冰川物质平衡呈亏损状态(-0.36 m w.e.·a^(-1)),以1990年为界,1990年之后冰川物质平衡较之前减少0.15 m w.e.·a^(-1),在更高的物质亏损驱动下,致使1990年之后年均冰川径流 量增加5.91×108 m^(3)(10.58%);对天山冰川变化的敏感性分析发现气温上升0.5℃,冰川物质平衡减少0.16 m w.e.·a^(-1),而降水增加10%,冰川物质平衡增加0.03 m w.e.·a^(-1),即天山冰川物质亏损主要归因于气温的升高;最后讨论了近60年大气环流转型对冰川物质平衡的影响,发现天山冰川物质平衡在1990年之前主要受高空气旋控制,空气绝热上升气温下降,使其亏损呈较小状态,而1990年之后受高空反气旋环流控制,加剧了下沉气流绝热增温进而导致天山冰川物质的持续较大亏损。关键词：冰川 径流 大气环流 澜沧江上游积雪演变规律及融雪径流 模拟 2025年 径流 的重要组成部分,掌握澜沧江上游积雪变化规律,准确模拟 融雪径流 过程,对澜沧江流域梯级水电站水资源科学调度具有重要意义。基于2000—2019年卫星遥感积雪覆盖率数据,采用Mann-Kendall趋势检验法分析了澜沧江上游积雪覆盖率的时空变化规律,构建了融雪径流 模型(SRM),模拟 了澜沧江上游2008—2018年融雪期径流 过程,并基于粒子群优化(PSO)算法开展了参数率定。结果表明:①澜沧江上游积雪覆盖率在春季、秋季、冬季呈不显著增大趋势,在夏季呈不显著减小趋势,春、夏、秋、冬四季多年平均积雪覆盖率分别为0.16、0.06、0.13、0.17。②澜沧江源区西南和北部沿界狭长区域积雪覆盖率在四季均呈增大趋势,东南区域积雪覆盖率呈减小趋势;其中,西北部区域积雪覆盖率增幅在冬季达到最大,可达3%/a。③SRM在澜沧江上游具有较好的适用性,1—5月份率定期和验证期确定性系数分别为0.87和0.78。研究结果对高寒区融雪径流 模拟 研究具有一定的参考价值。
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