【摘 要】
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在淮河流域蚌埠站以上区域构建人工神经网络(ANN)、HBV-D模型和SWIM模型等水文模型,评估不同时间、空间尺度和数据基础下水文模型的适宜性。得出:①时间尺度上三个模型对数据
【机 构】
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安徽师范大学国土资源与旅游学院; 安徽师范大学江淮流域气候变化与水资源研究中心; 安徽自然灾害过程与防控研究省级实验室; 中国气象局国家气候中心;
【基金项目】
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国家重点基础研究发展计划(973)(2012CB955903);国家自然科学基金项目(41101035);教育部高校博士学科点专项科研基金(20113424120002,20123424110001)
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在淮河流域蚌埠站以上区域构建人工神经网络(ANN)、HBV-D模型和SWIM模型等水文模型,评估不同时间、空间尺度和数据基础下水文模型的适宜性。得出:①时间尺度上三个模型对数据要求不同,ANN模型需要月尺度数据即可建立降水-径流关系且能取得较好的模拟效果,HBV-D和SWIM模型为日尺度水文模型,需逐日降水、温度和径流量等数据,SWIM模型还需作物管理、营养盐和土壤侵蚀等数据;②空间尺度上,ANN模型适应于大尺度,HBV-D模型适用于1×104km2及以上流域,SWIM模型更适合于1×104km2以下小流域降水-径流关系建立;③模拟效果分析,月尺度统计上ANN模型对水文模拟的整体效果较好,但不适合用于气候变化背景下水文水资源等研究,而有物理基础的HBV-D和SWIM模型虽模拟的纳希效率系数不及ANN模型,但在气候变化背景下仍是较好的工具。
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