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分布式水文模型子流域划分中界河、海岸线的处理研究 总被引：1，自引：0，他引：1
流域划分是分布式水文模型最重要的基础工作之一.有的区域以界河或者海洋为边界,界河、海岸线上河流出口点众多,如果按照传统流域划分方法,不仅出口点定位工作量大,而且容易遗漏部分小的河流出口点,导致模拟范围与研究区域偏离过大.针对这些问题,本文提出了一种子流域划分过程中界河、海岸线的处理方法.即,通过对DEM进行特殊处理,生成界河、海岸线的模拟河网,然后选择界河的末端和海岸线的任意一端作为出口点,从而大大减小了出口点选择的工作量,提高了模拟范围与研究区域吻合的程度.该算法被成功应用到松辽流域,该区域西北面、北面、东面、东南通过国际界河和跨境河流与蒙、俄、朝三国相邻,南面比邻黄、渤海. 相似文献
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数据驱动模型在渭河流域来水预报中的开发和应用研究 总被引：2，自引：0，他引：2
现有的水文预报方法分为过程驱动模型方法和数据驱动模型方法两大类,近年来随着水文数据获取能力和计算能力的发展,数据驱动模型在水文预报中受到了广泛的关注,回归模型、神经网络模型均属此类.本文首先采用距离平方反比与泰森多边形相结合的方法,由雨量站观测到的降水量求得渭河流域各四级区的降水量,然后采用自回归模型结合年～月～旬逐级修正的方法对渭河流域10个四级区进行降水预报,采用降水～气温～径流多元线性回归模型对渭河流域28个水库进行径流预报,取得了较好的效果. 相似文献
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