【摘 要】
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为探讨更加符合中小河流域防洪要求的预报方法,并提高洪水预报精度,以屯溪流域为例,结合中小河流实际洪水预报要求,采用以洪峰合格率和峰现时间合格率为主要约束的非等权重的参数率定方法(即目标函数中径流深、洪峰流量、峰现时间合格率和确定性系数的权重分别为(1:2:2:1)对新安江模型进行参数率定,并采用算术平均法耦合新安江模型和BP神经网络模型计算结果,以期提高洪水预报精度.结果表明:以洪峰合格率和峰现时间合格率为主要约束的率定方法的新安江模型是可行的,相对于传统等权重的率定方法,在洪峰和峰现时间预报方面更具优势
【机 构】
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三峡大学水利与环境学院,湖北宜昌 443000;南京水利科学研究院水文水资源与水利工程科学国家重点实验室,南京 210098;长江保护与绿色发展研究院,南京 210098;南京水利科学研究院水文水资源
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为探讨更加符合中小河流域防洪要求的预报方法,并提高洪水预报精度,以屯溪流域为例,结合中小河流实际洪水预报要求,采用以洪峰合格率和峰现时间合格率为主要约束的非等权重的参数率定方法(即目标函数中径流深、洪峰流量、峰现时间合格率和确定性系数的权重分别为(1:2:2:1)对新安江模型进行参数率定,并采用算术平均法耦合新安江模型和BP神经网络模型计算结果,以期提高洪水预报精度.结果表明:以洪峰合格率和峰现时间合格率为主要约束的率定方法的新安江模型是可行的,相对于传统等权重的率定方法,在洪峰和峰现时间预报方面更具优势,符合中小河流防洪要求;新安江模型对洪峰和峰现时间模拟较好,BP神经网络模型对洪峰和径流深的模拟表现较好,采用算数平均法耦合两者的模拟结果,可以提高洪水预报精度.
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