基于SOM的流域分类和无资料区径流模拟

被引：11

作者：

伊璇 ^{[1
]}

周丰 ^{[2
]}

王心宇 ^{[1
]}

杨永辉 ^{[1
]}

郭怀成 ^{[1
]}

机构：

[1] 北京大学环境科学与工程学院,水沙科学教育部重点实验室

[2] 北京大学城市与环境学院,地表过程分析与模拟教育部重点实验室

来源：

地理科学进展 | 2014年 / 33卷 / 08期

关键词：

无资料地区; 径流模拟; 流域分类; 自组织映射神经网络; HBV模型; 滇池流域;

D O I：

暂无

中图分类号：

P333 [水文分析与计算];

学科分类号：

081501 ;

摘要：

无资料区的径流模拟问题是国内外水文研究的难点之一。基于相似流域的参数移植法是常用的解决方法之一,但如何判断相似流域是制约此类方法发展的难点。本文以滇池流域为例,采用自组织映射神经网络(SOM)和层次聚类分析(HCA)联合模式,选取16个流域物理特征为指标进行子流域分类,以确定相似流域。运用无分层的K-means分类的SOM法将整个滇池流域划分为7类具有水文属性的子流域组,分类情景与HCA基本一致,两者实现相互验证。采用HBV水文模型模拟子流域径流过程,并选择部分子流域进行组内参数移植交叉检验。结果显示,HBV模型可较好的模拟滇池流域径流过程;此外,子流域交叉检验结果优良,表明同组内参数可以相互移植。本文不仅为解决滇池流域无资料问题提供了可靠手段,而且由于SOM实现了高维流域特征可视化展示,有助于管理者全面、深入的把握滇池流域水文属性的空间分布特征,为进行水资源管理提供指导。

引用

页码：1109 / 1116

页数：8

共 5 条

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