%0 Journal Article
%T 不同尺度和数据基础的水文模型适用性评估研究——淮河流域为例
%A 高超
%A 刘青
%A 苏布达
%A 翟建青
%A 胡春生
%J 自然资源学报
%P 1765-1777
%D 2013
%R 10.11849/zrzyxb.2013.10.011
%X ？在淮河流域蚌埠站以上区域构建人工神经网络(ANN)、HBV-D模型和SWIM模型等水文模型,评估不同时间、空间尺度和数据基础下水文模型的适宜性。得出:①时间尺度上三个模型对数据要求不同,ANN模型需要月尺度数据即可建立降水-径流关系且能取得较好的模拟效果,HBV-D和SWIM模型为日尺度水文模型,需逐日降水、温度和径流量等数据,SWIM模型还需作物管理、营养盐和土壤侵蚀等数据;②空间尺度上,ANN模型适应于大尺度,HBV-D模型适用于1×104km2及以上流域,SWIM模型更适合于1×104km2以下小流域降水-径流关系建立;③模拟效果分析,月尺度统计上ANN模型对水文模拟的整体效果较好,但不适合用于气候变化背景下水文水资源等研究,而有物理基础的HBV-D和SWIM模型虽模拟的纳希效率系数不及ANN模型,但在气候变化背景下仍是较好的工具。
%K 水文学与水资源
%K 水文尺度
%K 水文模型
%K 淮河流域
%U http://www.jnr.ac.cn/CN/abstract/abstract2732.shtml