数字高程模型不确定性在分布式水文模型TOPMODEL的影响.docVIP

数字高程模型不确定性在分布式水文模型TOPMODEL的影响TOPMODEL模型算得上是半分布式水文模型。在这个模拟过程中，数字高程模型（DEM）需要提供的参数值，如集水区地形指数集水和距离累积面积因此，数字高程模型TOPMODEL研究发挥主导作用的。固有误差，简称为数字高程模型的不确定性。DEM数据常用的在水文学应用通过使用TOPMODEL，需定量DEM不确定性的作用。TOPMODEL模型得到的结果存在在强相关。不幸，这个在许多主要。DEM的不确定性TOPMODEL模型模拟的结果影响。研究的区域为中国东南部的邕江交口分水岭不确定性用蒙特卡罗方法模拟为实现各项指标的，集水区地形和距离。TOPMODEL模型进行了测试和模拟结果保存为4个统计指标Nash和Sutcliffe效率标准平方和在所有时间平方和在所有时间 在七个风暴事件的条件比较各指数案件洪水四年平均值统计结果最小，最大，范围，标准差均值，TOPMODEL模型DEM的不确定性。0.0169, 2.3×10-5, 1.1375, 和0.0033，这说明基于基于TOPMODEL模型DEM的不确定性数字高程模型（DEM）是一种表面的数字表示的地球格网DEM是现成的，简单易用，因此已经各种问题水文分析其他领域应用。蒙特卡罗方法.。 TOPMODEL模型是一种半分布式水文模型在一个点与集水区地形指数ln(α/tanβ)作为一个相似的水文指数的一种相似水文理论TOPMODEL模型最初是由贝文和柯比在1979年由于参数简约，结构简单，物理概念明确的假设它被广泛应用。TOPMODEL模型地形指数，累积集水区，集水区出口的距离TOPMODEL模型的通常是TOPMODEL模型DEM的不确定性用作无差错现实模型。TOPMODEL模型被干扰的DEMTOPMODEL模型研究范围和数据集该流域面积气候属亚热带具有强烈的季节性变化SRTM（航天飞机雷达地形测绘SRTM DEMs现在正在发射三个空间分辨率和两个质量水平的DEMs：1角秒美国DEM（30m左右），3角秒世界DEM（90m左右）和30角秒SRTM - GTOPO30的产品（1公里左右）。在这项研究中，3角秒DEM经过重采样变为分辨率为100m的DEM（图1）。5张1:5万比例尺的交口分水岭的地形图用作参考资料来评估SRTM DEM的精度。 图1 交口分水岭SRTM DEM 以间隔为1小时收集的7场暴风雨作为此次研究的数据。，每场暴风雨的信息由表一给出了。这些暴风雨都是发生在夏天和秋天的。每小时的观测数据忽略其蒸发量模拟暴风雨而被应用。 表1 七场暴风雨数据 方法 这次研究的过程如下所示，可以分成4个部分： 量化SRTM DEM的垂直精度，地形因素考虑通过量化为不同类型平原，台地，山地和高山地区地形SRTM DEM精度评价内容是随机产生并有45，65，85和37点。计算的均方根值相应的均方根值分别为13.16米，14.25米，23.34米和39.67米。数字高程模型不确定性的模拟使用额外的变现几乎格后影响。累积计算地形指数，集水区集水区和出口区的距离。测定模拟数Topmodel模型校准Windows版本97.01 TOPMODEL模型中引入了这项研究参数曲线的指数函数或衰退的透过率ln(To)（饱和土的自然对数的有效透过率土壤剖面可存储蒸Srinit（最初的根存储区中的CHVel（有效的距离/面积的表面扩张速度）。TOPMODEL模型的校准方法如下：使用参数灵敏度函数曲线参数敏感性范围测定。每一个参数的模拟值与相应的目标函数值分别使用第1步确定的范围蒙特卡罗模拟功能应用程序的列表最好的模拟功能效果评价Nash和Sutcliffe效率标准平方和在所有时间平方和在所有时间SRTM DEM.用TOPODEL模型来计算出来的。 表2 1979年8月23暴雨的统计指标 表3 2000年9月13暴雨的统计指标 表4 1987年9月9暴雨的统计指标 表5 1988年7月29暴雨的统计指标 由于论文长度的限制，我只是把1987年9月9日的的暴雨用曲线模拟出来了，如图4所示，其他的与图4类似。原始的模拟值用原始的DEM来获得。 在图4中，最小和最大的模拟曲线都与原始的模拟水文图曲线相近，这表明DEM不确定性对TOPMODEL模型的影响是微不足道的。 图4 模拟水文线 结论 在研究中，对于这个分水岭的调查，TOPMODEL模型并没有敏感到DEM的不确定性。模型模型模型这项研究是由中国国家自然科学基金委员会财政支持[1] Moore, I. D., R. B. Grayson, and A. B. Ladson, “Digital terrain modelling: A review of hydrological, geomorphological, and b