【摘 要】
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以赣江流域为例,对稀疏数据条件下复杂流域水质模型的建立和参数识别进行了探讨.采用了结构相对比较简单的CSTR模型,将其参数划分为水文参数和水质参数,并分别进行识别.水文
【基金项目】
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国家环保总局赣江流域环境遥感与数学化管理研究项目
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以赣江流域为例,对稀疏数据条件下复杂流域水质模型的建立和参数识别进行了探讨.采用了结构相对比较简单的CSTR模型,将其参数划分为水文参数和水质参数,并分别进行识别.水文参数采用回归方法进行识别,对水文参数的扰动实验表明,水质对于水文参数在可能的取值范围内的变化不敏感,因此在随后的水质参数的识别中,将其固定在回归方法求出的最优值上.水质参数的确定则采用了模型方法和资料方法相结合的手段,综合考虑了赣江流域可获得的数据信息、文献资料中对于参数的经验取值和模拟者在大量数学建模中的经验,最终根据河流的不同类型确定了
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