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简要介绍了雷达测雨的基本原理, 对雷达测雨误差及其产生的原因进行了详细分析, 并探讨了减少测雨误差的可能措施。在介绍了英国、美国、长江中游雷达网业务系统和阜阳数字雷达测雨试验的基础上, 讨论了雷达测雨在水文中应用的前景及发展方向。

我国是一个水土流失问题相对严重的国家,降雨径流是土壤侵蚀发生的动力,较准确的计算径流量是估算水土流失和水土保持效益评价的关键。SCS-CN模型是美国农业部开发的,用来计算降雨形成的地表径流量的经验模型,由于其简单、高效的优点被广泛运用于不同地区不同立地径流量的计算中。初损率是SCS-CN方法进行流域

本文在分析经典二进制遗传算法 不足之处的基础上提出一种改进的混合遗传算法 (MGA) ,用于对非线性马斯京根模型参数的估计 .同其它算法相比显示出求解精度高而且收敛速度快的特点 .通过具体仿真计算验证了该方法的正确性 ,从而为准确估计非线性马斯京根模型参数提供了一种十分有效的方法

SWAT是一个具有很强物理机制的长时段的流域分布式水文模型。它能够利用GIS和RS提供的空间数据信息,模拟复杂大流域中多种不同的水文物理过程,包括水、沙、化学物质和杀虫剂的输移与转化过程。本文着重探讨SWAT模型的水文学原理和模型的基本结构与独特的分布式运行控制方式,并将其成功应用于西北寒区(黑河莺

以清江水布垭上游流域为研究对象,利用1km×1km精度的数字高程模型(DEM)提取流域特征信息,采用基于DEM的分布式水文模型(DDRM)对清江流域进行降雨-径流模拟。由于分布式水文模型所需资料在目前的技术水平下难以完全满足或者建模理论不完善等原因,其在水文预报中的应用效果还不太理想。因此,本文建立

在大数据处理过程中，系统必须有非常高的数据处理效率。为了满足对大数据实时、高效、稳定处理的需求，提出了一种接收与处理分离的数据处理模型。该数据处理模型由数据接收单元、内存数据库、原始数据分发单元、数据处理单元、处理数据分发单元、数据归并单元组成。接收单元负责接收、整合结构化数据与非结构化数据，把每条

水文过程受众多自然和人为因素影响,决定了其变化的极端复杂性,表现为确定性的动态规律与不确定性的统计规律共存。水文不确定性分析的理论和方法在认识水文规律中发挥着重要作用,其中贝叶斯作为一种主要理论方法在水文水资源相关问题的研究中得到了较广泛的应用。本文评述了贝叶斯理论在水文频率分析、水文预报、确定性和

为了减小水文模型参数优化中人工试错法和局部优化法的不确定性，以一种快速有效的优化方法搜索到水文模型参数的全局最优解。以安徽呈村流域为例，使用SCE-UA算法对新安江模型参数进行优化，日模型和次洪模型分别采用总体水量误差和对数绝对值误差作为目标函数，分析优化结果并对优化参数进行检验。经检验分析，日模型

径流计算是区域径流量预报和水土资源评价模型中的重要组成部分.SCS-CN径流模型是一种常用的径流计算方法.径流曲线数(CN)是SCS-CN模型中反映降雨前流域特征的一个综合参数.用北京密云石匣3个小区实测降雨径流资料,用平均值法、中值法、算术平均值法、S对数频率分布法以及渐近线法来反推CN值,并用反