基于遗传算法的流域水箱模型探讨——以滃江流域为例

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洪水灾害是当今世界主要的自然灾害之一,防洪减灾具有十分重大的意义。准确的径流预报和洪水模拟是成功战胜洪水,减少灾害损失的前提条件和重要保障。建立流域水文模型正是提高洪水预报精度的重要途径,也是水科学理论走向应用的一条最好的路径。 本文在系统查阅国内外文献的基础上,综述了水箱模型、遗传算法的国内外研究现状,阐述了目前研究中存在的主要问题及今后的发展趋势,明确了本文的主要研究内容。 详细介绍了水箱模型的基本原理和算法,在剖析模型结构的同时,根据滃江流域的下垫面特点,建立起适合滃江流域的水箱模型结构。本文采用直列式三级串联两列并联结构,在构建模型的基础上,利用加速遗传算法,对模型的参数进行了率定。针对不同的目标函数,对比模型的预报结果。选取1964-1982年的23场历史洪水进行参数率定,利用优选出的参数对1997至2005年的3场洪水进行模拟预报。模拟结果表明水箱模型适用于渝江流域,遗传算法能够得到合理的参数,有助于提高模型的精度。同时积累了流域水文模型的应用经验,对于提高长湖水库的预报精度和在作业预报中进行多方案有比较直接的现实意义。另外本文对流域面雨量分布不均的情况,应分块计算。由于时间和条件限制,未能进一步处理。如果能将根据暴雨特性、暴雨强度等分别率出不同的参数,并能实时校正,将会进一步提高模型预报精度。
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