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根据流域降雨径流的基本过程,以蓄满产流理论为基础,建立了一个网格型松散结构的分布式流域水文模型。模型将流域离散为包含河道与不包含河道两种类型的单元格,以协克里金方法插值得到空间离散的降雨输入,考虑的产汇流物理过程包括降雨、植被截留及蒸散发、单元格产流、单元格汇流及河网汇流。模型结构简单,参数较少,在充分利用植被覆盖类型图及土地利用类型图的基础上,能够获得大部分参数的选用值。通过在长江三峡区间沿渡河流域的实际应用,模型计算成果令人满意。 相似文献
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黄土高原地区的土壤侵蚀具有水力侵蚀和重力侵蚀相伴发生的特点,在大多数针对黄土高原的侵蚀模型研究中未考虑重力侵蚀的影响,使得模型的模拟精度较差。针对黄土高原的侵蚀特点,采用量化影响重力侵蚀发生的主要因素,确定重力侵蚀发生的具体沟道栅格单元的方法,从而考虑了重力侵蚀对产输沙过程的影响。所建立的分布式土壤侵蚀模型以逐网格汇流的水文模型为基础,采用逐网格侵蚀输沙的模拟方式,能够模拟上方来水来沙对侵蚀输沙的影响。经小理河流域实测资料验证,模型具有一定的计算精度。 相似文献
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基于高光谱Hyperion数据的线性光谱混合模型与神经网络模型的比较 总被引:1,自引:1,他引:0
混合像元问题是定量遥感中的热点问题之一,为了改进从遥感数据中提取定量信息,人们建立了各种混合光谱分解技术,其中线性光谱混合模型和神经网络模型就是两种比较成熟的方法。以陕西省横山地区的高光谱Hyperion数据为研究基础,通过最小噪声变换(MNF)、像元纯度指数(PPI)转换和RMS误差分析的迭代方法相结合提取影像中的纯净像元作为终端端元。分别运用神经网络模型和线性光谱混合模型对影像进行光谱分解,得到各个组分的分解图像。以标准植被指数(NDVI)影像为衡量标准,选取训练样本点,分别对两种模型进行回归分析,结果显示NDVI影像与线性光谱混合模型植被分解图像的判定系数(R2=0.91)要大于其与神经网络模型的判定系数(R2=0.81)。进一步分析表明在一般情况下,线性光谱混合模型具有比神经网络模型略高的分离精度,但是神经网络模型对细部信息的提取的效果要好于线性光谱混合模型,最后提出了端元均方根误差(EAR)指数,一种新的混合像元分解的思路。 相似文献
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选择位于长江下游的固城湖流域作为研究区域,基于分布式流域水文模型SWAT,采用数值模拟的手段,反演了1951~2000年流域农业非点源氮、磷的输移规律。模拟结果与实测值的一致性反映了模型的良好模拟能力。比较两个时段的模拟结果发现,1981~2000年,流域农业非点源氮、磷年平均浓度和输移量分别为:总氮0.82mg/L和411.88×103kg/a,总磷0.084mg/L和43.04×103kg/a;远高于1951~1960年的氮、磷年平均浓度和输移量分别为:总氮0.22mg/L和49.55×103kg/a,总磷0.036mg/L和7.67×103kg/a。模拟主要反映了流域下垫面条件和农作物耕作模式对农业非点源氮、磷浓度及输移量的影响。 相似文献