【摘 要】
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为了预测水文站逐月径流,对该流域水资源变化进行评估,运用小波神经网络建立汉江上游流域气象因子与径流过程模拟预测模型,并依据未来气候变化增量情景,对石泉水文站以上流域
【机 构】
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西北农林科技大学水利与建筑工程学院,陕西省水利厅
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为了预测水文站逐月径流,对该流域水资源变化进行评估,运用小波神经网络建立汉江上游流域气象因子与径流过程模拟预测模型,并依据未来气候变化增量情景,对石泉水文站以上流域径流变化响应过程进行不同时间尺度分析。由已知汉江上游流域的月降水量和月平均温度,经小波神经网络自动＂学习＂训练获得石泉水文站精度较高的逐月径流数据。模拟计算结果表明：在不同未来气候变化设定情景下,该区域径流变化过程较为明显,年平均径流量最大变化范围为-34.7%~21.4%。在降雨量不变、气温升高的情况下,年平均径流的响应变化范围为-5.1%~
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