BP神经网络模型在流量资料插补中的应用

传统的水文数据插补方法多为线性方法,数据精度较低,本文采用已有数据对BP神经网络进行检验,并经实测数值验证估值精度较高,结果可信,进而对千山水文站的2016—2020年洪峰流量进行插补延长,并与传统的水文比拟法进行对比分析,差值百分比为1%~16%,证明采用BP神经网络算法得到的数据更具有安全性。该模型在当地具有一定的应用价值,可为以后工程计算与科学研究提供借鉴。

点源影响下的SWAT模型非点源负荷核定方法

在多参数模型应用中,单纯以控制断面资料为标准进行校核易导致模型参数的不确定性,而估算点源和实际点源输入的误差将进一步加大此不确定性。为解决点源影响下流域污染负荷核定问题,提出采用断面水质校核与流域输出系数评价相结合的方法进行SWAT模型的率定和验证,并将其应用于鞍山市南沙河流域污染负荷的模拟中。结果表明,南沙河断面水质模拟结果符合污染物质输出规律,不同土地利用类型的输出系数计算结果合理,可见SWAT模型在以点源污染为主的流域同样具有较好的适用性。