基于遥感与区域化方法的无资料流域水文模型参数优化方法
姜璐璐1,2, 吴欢2,3,4,?, Lorenzo Alfieri5, 李潇濛2, John S. Kimball6, 陈秀万1 1. 北京大学遥感与地理信息系统研究所, 北京 1008712. 中山大学大气科学学院, 珠海 5190823. 南方海洋科学与工程实验室, 珠海 5190824. Earth System Science Interdisciplinary Center, University of Maryland, College Park 207405. European Commission, Joint Research Centre, Ispra 210276. Numerical Terradynamic Simulation Group, University of Montana, Missoula 59812收稿日期:
2019-12-23修回日期:
2020-06-09出版日期:
2020-11-20基金资助:
国家自然科学基金(41775106, 41861144014, U1811464, 41905101)、国家重点研发计划(2017YFA0604300)、广东省自然科学基金(2017A030313221)和广东省引进创新创业团队计划(2017ZT07X355)资助Review of Regionalization and Remote Sensing Based Method forHydrological Model Parameters Calibration in Ungauged Basins
JIANG Lulu1,2, WU Huan2,3,4,?, Lorenzo Alfieri5, LI Xiaomeng2, John S. Kimball6, CHEN Xiuwan1 1. Institute of Remote Sensing and Geographical Information System, Peking University, Beijing 1008712. School of Atmospheric Sciences, Sun Yat-sen University, Zhuhai 5190823. Southern Marine Science and Engineering Laboratory, Zhuhai 5190824. Earth System Science Interdisciplinary Center, University of Maryland, College Park 207405. European Commission, Joint Research Centre, Ispra 210276. Numerical Terradynamic Simulation Group, University of Montana, Missoula 59812Received:
2019-12-23Revised:
2020-06-09Published:
2020-11-20可视化
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1. 探讨2016版国际胰瘘研究小组定义和分级系统对胰腺术后患者胰瘘分级的影响.PDF(500KB)
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摘要/Abstract
摘要: 针对无资料流域径流预报的难点, 探讨水文模型参数优化的共性问题, 综述区域化方法和遥感方法的研究现状。首先从水文模型参数优化面临的共性问题, 即水文地理数据生成、目标函数构建和优化方法选择等问题出发, 分析其对参数优选结果的影响, 并归纳出当前广泛认可的解决方案。然后结合区域化方法的技术原理和研究进展, 着重论述测站密度对区域化方法性能的影响, 并分析该方法在中国的适用性。接着从研究区域、水文模型结构、遥感资料以及率定目标等方面归纳总结遥感方法优化水文模型参数的最新研究进展。最后对区域化方法和遥感方法的优缺点及未来发展前景进行对比分析, 为中国无资料或缺资料流域径流预报实践提供参考。
引用本文
姜璐璐, 吴欢, Lorenzo Alfieri, 李潇濛, John S. Kimball, 陈秀万. 基于遥感与区域化方法的无资料流域水文模型参数优化方法[J]. 北京大学学报自然科学版, 2020, 56(6): 1152-1164.
JIANG Lulu, WU Huan, Lorenzo Alfieri, LI Xiaomeng, John S. Kimball, CHEN Xiuwan. Review of Regionalization and Remote Sensing Based Method forHydrological Model Parameters Calibration in Ungauged Basins[J]. Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Pekinensis, 2020, 56(6): 1152-1164.
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