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土地利用/土地覆被变化的水文效应——以SWAT模型在泾河流域的应用为例: 基于对SWAT模型特点及水文过程的概述,以泾河流域为例,通过模型数据库的建立、参数敏感性分析、率定、验证,模拟了1992～2001年的流量过程,取得了较好的模拟效果。在此基础上,将构建的5种不同土地利用/土地覆被情景分别...; 王韶伟徐宗学; 关键词：水文效应 SWAT

渭河下游洪水预报的ANN模型与TANK模型对比被引量：3: 2006年; 以ANN模型和TANK模型两种方法进行渭河下游干流临潼—华县段的洪水预报,讨论了两种模型的结构及参数的率定,并以相关系数R、均方根误差RMSE和Nash-Sutc liffe系数(NSC)3个参数作为模型效果评定系数进行了检验,结果表明ANN模型的预报效果明显优于TANK模型。分析了TANK模型应用中预报误差较大的原因,指出在不受气象资料、流域条件、模型尺度等限制条件下,ANN模型的应用更简便,而且更方便于洪水预报作业。; 隋彩虹徐宗学; 关键词：洪水预报人工神经网络模型水文模型渭河下游

人工神经网络模型在渭河下游洪水预报中的应用被引量：14: 2006年; 通过对渭河下游站点的时间序列及空间分布的分析,确定出影响华县站流量的时间和空间信息,并将其引入神经网络模型;采用典型的BP神经网络,重点对网络的隐含层节点数、训练次数和学习率进行分析,构建了渭河下游华县断面流量预报的人工神经网络模型;并采用RMSE、NSC和相关系数 R作为模型效果评定标准,将其与传统多元统计回归模型进行了对比。结果表明,所建的BP神经网络模型较多元统计回归模型的预报效果有显著的提高。; 隋彩虹徐宗学; 关键词：人工神经网络洪水预报时间序列分析

土地利用/土地覆被变化的水文效应模拟被引量：3: 2010年; 通过SWAT模型数据库的建立、参数敏感性分析、率定、验证,模拟了泾河流域1992—2001年的月流量过程,并将构建的5种不同土地利用/土地覆被情景分别输入SWAT模型,模拟土地利用/土地覆被变化的水文效应。结果表明:随着草地和林地面积的增加,年均流量减小;地表裸露无植被时,年均流量比模拟期增大20.36%;地表全部为林地草地时,年均流量比模拟期减小7.68%;退耕还林和土地进一步退化时,年均流量均有所增大,但增幅不大。; 王韶伟; 关键词：土地利用土地覆被水文效应 SWAT模型泾河流域

渭河流域干旱特征及干旱指数计算方法初探被引量：30: 2006年; 利用游程分析、马尔可夫平稳概率、随机过程等方法分析了渭河流域的干旱特征。结果表明，近44年（1958-2001年）渭河流域降水连续多水（少水）期多持续2～3年，单独多（少）水年出现的概率比连续多水（少水）年的概率大，连少年的概率比连多年的概率大，平均连续少水年数大于平均连续多水年数；枯（丰）水与偏丰（偏枯）之间的转移突变较大，对用水可能带来不利影响；偏枯年出现的概率最大，偏丰年次之，丰水年最小；渭河流域连续少水2～3年不仅发生频率较高，而且干旱强度也较大。同时根据降水和同期气温、天然径流量资料建立了适用于渭河流域的S干旱指数。; 和宛琳徐宗学; 关键词：气象干旱干旱指数

基于统计降尺度的渭河流域未来日极端气温变化趋势分析被引量：20: 2009年; 本文基于GCM输出和统计降尺度技术,在渭河流域应用统计降尺度模型SDSM(Statistical Downscaling Model),选取日最高和最低气温作为预报量,分析了渭河流域未来最高气温与最低气温的变化趋势。利用NCEP再分析数据与站点实测数据选择合适的预报因子并建立大尺度环流因子和预报量之间的经验统计关系,其中数据序列分为1961年～1990年和1991年～2000年2个时段,分别用于模型率定和验证;然后,应用确立的统计关系将HadCM3输出的未来数据(包括A2、B2两种情景)降尺度到站点尺度,基准期选取1961年～1990年。研究结果表明:渭河流域未来日最高和最低气温总体呈增温趋势,其增温幅度在A2情景下比B2情景下高;两种情景下,日最高气温增温幅度较日最低气温略大;日最高和最低气温在2020s、2050s和2080s时期的空间变化趋势较为一致;日最高和最低气温的空间变化在A2和B2情景下大体呈现出由流域西北部向东南部逐渐变弱的趋势。; 刘兆飞徐宗学; 关键词：GCM 统计降尺度渭河流域

土地利用/土地覆被变化的水文效应——以SWAT模型在泾河流域的应用为例: 基于对SWAT模型特点及水文过程的概述,以泾河流域为例,通过模型数据库的建立、参数敏感性分析、率定、验证,模拟了1992～2001年的流量过程,取得了较好的模拟效果。在此基础上,将构建的5种不同土地利用/土地覆被情景分别...; 王韶伟；徐宗学；; 关键词：水文效应 SWAT; 文献传递

GABP模型在渭河下游洪水预报中的应用被引量：3: 2007年; 采用遗传算法对BP模型的初始权重进行优化,建立了GABP模型,并以渭河下游临潼—华县段为研究对象,对华县站的流量过程进行了预报。与单纯的BP模型计算结果的对比表明,该方法能够减少BP训练次数,预报精度高,实现了遗传算法和BP网络的优势互补,有利于更好地对洪水过程进行预报。; 隋彩虹徐宗学; 关键词：遗传算法神经网络模型洪水预报渭河下游

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国家教育部博士点基金(20040027005)