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两种随机地下水位动态预测模型在吉林西部的应用与对比 总被引:1,自引:0,他引:1
时间序列模型和人工神经网络模型是两种常见的地下水资源模拟预测模型,为了对比二者的优缺点,本文对比分析了两者的建模过程及其模拟精度.选择吉林省西部干旱半干旱区为研究区,该区地下水资源在过去10年问由于长期超采而导致地下水位持续下降.相比ANN模型,时间序列模型建模过程更为简单,计算效率更高."后验差"检验结果表明两种模型均能很好的模拟地下水位变化规律,但改进ANN具有更高的拟舍精度.同时,两种模型预报结果均显示研究区如继续按过去的开发模式开采地下水,地下水位还将持续下降,且下降速率逐步增大. 相似文献
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本文根据<黄河水资源公报>公布数据,分析了黄河水量统一调度以来流域水资源利用情况,结果表明:地表取水量、耗水量和地下水耗水量在经历2003年旱情紧急期取(耗)水量低谷之后,逐年呈上升势头;农业耗用地表水量下降了15%,工业和城镇生活用水量增幅较大;省界水质有明显好转,满足Ⅱ、Ⅲ类水质标准的河长有所增加. 相似文献
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BTOPMC模型与新安江模型在史河上游的应用比较研究 总被引:1,自引:0,他引:1
介绍了一个由TOPMODEL发展而来的基于栅格的分布式水文模型--BTOPMC模型.选取史河流域黄泥庄水文站以上集水面积为研究区域,在空间分辨率为30秒的数字高程模型数据基础上构建数字流域水系,基于IGBP全球陆面土地覆被数据以及FAO全球数字土壤数据运用BTOPMC模型和新安江模型分别对黄泥庄站1982年到1987年的日径流过程进行模拟.采用模拟与实测洪量比和确定性系数对两个模型的模拟结果进行比较分析.结果表明两个模型都能很好地模拟日径流过程,新安江模型有更好的模拟效果. 相似文献
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