【摘 要】
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为了更精细地对水文全过程进行描述和解析,更准确地构建分布式水文模型,以丹麦Karup流域为例,对MIKE SHE模型的饱和导水率、饱和带水平水力传导系数、河床透水系数进行了参数
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为了更精细地对水文全过程进行描述和解析,更准确地构建分布式水文模型,以丹麦Karup流域为例,对MIKE SHE模型的饱和导水率、饱和带水平水力传导系数、河床透水系数进行了参数率定,模拟流域的日径流过程。结果表明:基于BP神经网络反分析的参数率定方法比MIKE SHE模型参数自动率定计算得到的均方根误差RMSE小,模型效率系数Ens更接近1;采用BP神经网络反演率定参数后,3组测试样本的日径流模拟过程的RMSE分别为0.04,0.03,0.08m^3/s,Ens均为0.99,且模拟结果能较好地反映径流的实
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