灰色微分动态自记忆模型在径流模拟及预测中的应用
在灰色微分动态模型的基础之上,采用季节/年际性指数对原始降水和实测径流进行预处理,并引入自记忆函数,构建灰色微分动态自记忆模型,将其应用于滦河流域径流过程的模拟和预测。结果表明:(1)采用预处理前的降水径流数据所构建的DHGM(2,2)模型和DHGM(2,2)自记忆模型在年尺度和月尺度上的径流模拟效果较差,难以反映径流的变化过程,对输入数据进行预处理后,构建的DHGM(2,2)自记忆模型模拟精度得到了很大的提高,三道河子站和滦县站年径流和月径流模拟序列的Nash-Sutcliffe系数和相关系数均达到了0.6以上;(2)模型在年尺度和月尺度的径流预测中具有一定的适用性,且结构简单、计算方便,但需要进一步考虑蒸发、土地利用和人类活动等因素,使模型更为完善。
灰色模型、自记忆理论、季节/年际性指数、径流
P333(水文科学(水界物理学))
科技部基础性工作专项项目2009IM020100、2011IM011000;国家自然科学基金项目51021066、51009148;“十二五”国家科技支撑计划项目2012BAC19B03;中国水利水电科学研究院科研专项资集1206
2013-08-25(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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