王莉莉 作品数:12 被引量:72 H指数:5 供职机构: 河海大学水文水资源学院 更多>> 发文基金: 国家自然科学基金 长江学者和创新团队发展计划 国家教育部博士点基金 更多>> 相关领域: 水利工程 天文地球 更多>>
基于DEM栅格的分布式水文模型及应用 包红军 王莉莉 李致家基于DEM栅格的分布式BTOPMC模型在水文模拟中的应用 被引量:1 2009年 应用一个基于DEM栅格的分布式水文模型BTOPMC(Block-wise use of TOPMODEL)模型进行水文模拟研究。该模型结合IGBP全球陆面土壤覆盖与FAO全球数字土壤组成信息,以栅格为计算单元,进行产流计算;汇流采用Muskingum-Cunge法。为了探讨模型的应用范围,将BTOPMC模型与新安江模型应用于湿润流域与半干旱半湿润流域的水文日径流过程模拟,并采用SCE-UA算法进行模型参数优化。结果表明2个模型均能很好地模拟湿润流域日径流过程,在半干旱半湿润流域BTOPMC模型的模拟效果较差,模型的产流机制需要进一步的完善,以扩大模型的应用范围。 包红军 李致家 王莉莉关键词:DEM 新安江模型 SCE—UA算法在新安江模型参数优化中的应用 王莉莉 包红军 李致家基于DEM栅格的水文模型在沂河流域的应用 被引量:21 2007年 本文结合GIS技术和数字高程模型,运用基于DEM栅格流域信息提取技术,对传统的新安江模型及TOPMODEL进行改进,构建基于栅格的分布式新安江模型、基于栅格的TOPMODEL水文模型。并将模型应用于沂河临沂以上流域。通过流域信息提取、模型参数率定和流域典型洪水模拟,以探讨GIS技术与数字高程技术的应用和水文模型的适应性。应用结果表明,4个水文模型在该流域上的水文过程模拟效果良好,其中,基于栅格的新安江模型与基于栅格的TOPMODEL的模拟效果更好。 王莉莉 李致家 包红军关键词:数字高程模型(DEM) 新安江模型 TOPMODEL 基于栅格的分布式超渗产流水文模型构建及比较 被引量:14 2010年 利用具有物理机制的Green-Ampt下渗方法并考虑降雨间歇土壤含水量再分配计算栅格内产流;同时考虑河道排水网络的水量交换,采用逐栅格的Muskingum-Cunge演算法进行汇流,构建了基于栅格的分布式超渗产流水文模型(Grid-GA模型).同时还建立了基于子流域的Green-Ampt水文模型、以及增加超渗产流机制的新安江模型.将这3个模型以及新安江模型应用于半湿润的沂河高里流域,结果表明,4个水文模型均能很好地进行水文过程的模拟,证明所构建的模型结构合理. 王莉莉 李致家 包红军关键词:分布式水文模型 数字高程模型 新安江模型 GREEN-AMPT模型 具有行蓄洪区的复杂水系实时洪水预报研究 被引量:17 2009年 建立确定和随机相结合的预报模型对复杂水系的实时洪水预报进行研究。确定性模型采用分布式概念性模型进行流域流量过程预报;基于马斯京根法、水文水位法与扩散波非线性水位法,构建河道流量和水位模拟的综合法对河道以及行蓄洪区的洪水进行预报。随机模型采用基于误差自回归的时变遗忘因子最小二乘递推法对误差进行实时校正。以淮河鲁台子以上流域为例,具有行蓄洪区的干流洪水采用河道流量和水位模拟的综合法与实时校正模型按节点有机结合的方法进行预报。预报模型在2007年的大洪水预报中得到了检验,取得了较高的精度。 包红军 李致家 王莉莉关键词:分布式水文模型 马斯京根法 三个水文模型在沂河洪水模拟中的分析 被引量:3 2008年 为探讨半干旱半湿润流域的产流机制,以沂河高里流域为例,采用HEC、TOPMODEL和新安江三个水文模型进行洪水模拟计算。在TOPMODEL模型中初步引入了初始土壤缺水量与地形指数间的经验关系式,结果表明在半干旱半湿润流域三个模型模拟效果良好。在洪峰及峰现时间,以超渗产流为机制的HEC模型比以蓄满产流为机制的新安江模型和TOPMODEL模型的模拟效果更好。 王莉莉 李致家 包红军关键词:新安江模型 TOPMODEL模型 淮河鲁台子以上流域洪水预报模型研究 本文以淮河鲁台子以上流域为例,采用分布式概念性水文模型,对王家坝以上流域及阜阳、蒋家集、横排头淮干支流进行降雨径流与洪水过程研究,同时进行参数率定。采用马斯京根法、马斯京根水位模拟法和扩散波非线性水位法,对淮河干流王家坝... 包红军 李致家 王莉莉关键词:分布式水文模型 扩散波 洪水预报 文献传递 基于DEM栅格的水文模型在沂河流域的应用 本文结合 GIS 技术和数字高程模型,运用基于 DEM 栅格流域信息提取技术,对传统的新安江模型及 TOPMODEL 进行改进,构建基于栅格的分布式新安江模型、基于栅格的 TOPMODEL 水文模型。并将模型应用于沂河临... 王莉莉 李致家 包红军关键词:数字高程模型(DEM) 新安江模型 TOPMODEL 文献传递 降雨径流模拟神经网络模型及应用 被引量:11 2009年 针对水文系统的非线性,构建了基于遗传算法和人工神经网络的降雨径流模拟神经网络模型(GA-BP模型).采用附加动量法和自适应学习速率对BP神经网络进行改进,遗传算法用于优化神经网络的初始权重.以大别山及皖南山区月潭流域为例,将GA-BP模型、BP模型以及新安江模型应用于水文日径流过程模拟,进行应用比较以及分析GA-BP模型在水文径流模拟过程中的难点及其可行性.结果表明,GA-BP模型优化了网络结构,加快了算法收敛速率;可以用于降雨径流过程模拟,也为今后类似研究提供一种模拟技术.在实际应用中可以根据流域资料情况选择合适的模型进行水文模拟作业. 包红军 李致家 王莉莉关键词:人工神经网络 遗传算法 自适应学习速率 新安江模型