GR3模型和新安江模型在我国的对比研究

GR3模型结构简单,只有3个可自动优选的参数,已在欧洲、非洲、南美等地取得理想的应用效果。为验证其在我国的适用性,特选择分布于长江、黄河、淮河、松花江水系的7个代表流域,与国内普遍应用的三水源新安江模型进行对比。结果表明,GR3模型可媲美新安江模型,在我国具有相同的适用性。

多种水文预报模型在婺源地区的模拟分析

以江西婺源地区为研究区域,选取新安江模型、BP神经网络模型、基于土壤水动力学的洪水预报模型和GR3模型,对2017年以来18场洪水分别进行模拟,并从确定性系数、场次洪水合格率等方面进行综合比较分析。结果表明:4种模型在婺源地区效果均较好,平均确定性系数均超过0.8,其中以BP神经网络模型0.977为最高;场次洪水合格率均超过60%,新安江模型和GR3模型洪水过程模拟效果相当。在实际预报中可采用多模型相结合的方式进行综合分析,进而提升洪水预报精度。

一个三参数的降雨径流模型及其在我国的应用

GR3降雨径流模型属概念性集总式水文模型,具有结构简单、参数少的特点。为研究GR3降雨径流模型在我国的适用性,在长江、黄河、淮河和松花江水系,选择了7个不同尺度、不同气候条件的代表流域试用,以四种误差函数评定模拟效果。结果显示,GR3降雨径流模型在整体过程和水量平衡方面均取得较高的精度;在连续模拟中能够保持令人满意的次洪精度;比较接近的验证期与率定期精度体现了其较好的稳定性;该模型在湿润地区的表现优于半湿润地区。可以说,GR3降雨径流模型在我国有很好的应用前景。