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流域水量水質(zhì)聯(lián)合模擬技術(shù) 共有 35 個詞條內(nèi)容

1.1 流域水循環(huán)模擬研究進展

    水是人類生活生產(chǎn)不可或缺的自然資源,也是生物賴以生存的環(huán)境資源和支撐國民經(jīng)濟健康發(fā)展的經(jīng)濟資源。除了自然屬性外,水有著獨一無二的社會屬性。水少將引發(fā)干旱和水荒,水多也能引起洪澇災害;水資源雖然有可再生性,卻存在...[繼續(xù)閱讀]

流域水量水質(zhì)聯(lián)合模擬技術(shù)

1.2 國內(nèi)外分布式水循環(huán)模型研究進展

    水循環(huán)模擬研究過程中,分布式水文模型逐漸成為研究流域水循環(huán)過程的熱門手段。計算機技術(shù)、GIS地理信息系統(tǒng)和遙感技術(shù)為分布式水文水循環(huán)過程研究開辟了新道路。早在1976年,丹麥水力學研究所、英國水文研究所和法國SOGREAH等...[繼續(xù)閱讀]

流域水量水質(zhì)聯(lián)合模擬技術(shù)

1.3 流域水環(huán)境模擬研究進展

    水量是流域水循環(huán)模擬的主要指標,但水更是流域內(nèi)生命活動的重要載體,生命活動所需的養(yǎng)分需要由水來輸送,流域內(nèi)上下游之間、河流與湖泊之間的養(yǎng)分交換也需要有水流帶動。近年來,人們在考慮流域水量的同時,也十分重視水的質(zhì)...[繼續(xù)閱讀]

流域水量水質(zhì)聯(lián)合模擬技術(shù)

1.4 流域水循環(huán)水環(huán)境耦合模擬中的幾個問題

    1.4.1流域水環(huán)境模型高維參數(shù)的率定流域水環(huán)境模型涉及的物理參數(shù)眾多,原則上,這些參數(shù)可以從遙感數(shù)據(jù)或在實驗中獲得。然而,在實際應用過程中,這些參數(shù)不一定能非常準確地描述下墊面過程,需要對這些參數(shù)做整體上的修正,以達...[繼續(xù)閱讀]

流域水量水質(zhì)聯(lián)合模擬技術(shù)

2.1 流域水循環(huán)水質(zhì)模型耦合方式

    由于水文模型、水動力模型對水文要素的模擬在實際應用過程中并不全面。因此,在分析流域水循環(huán)和水質(zhì)影響時往往涉及多種模型共同使用。為更精確模擬水文循環(huán)過程,反映水循環(huán)過程和水質(zhì)過程中各要素之間的動態(tài)聯(lián)系,建立流...[繼續(xù)閱讀]

流域水量水質(zhì)聯(lián)合模擬技術(shù)

2.2 流域分布式水循環(huán)模型構(gòu)建

    2.2.1水量平衡流域長期水量分配時空分布模擬對流域管理有很大作用。近年來,連續(xù)的人類活動加速了水循環(huán)過程的演變,從某種程度上影響了天然情況下的水文情勢和水資源的時空分布,進而影響流域水質(zhì)、水生態(tài)。因此,了解流域土...[繼續(xù)閱讀]

流域水量水質(zhì)聯(lián)合模擬技術(shù)

2.3 點面源污染與水土流失計算

    2.3.1點源負荷計算方法1.工業(yè)生產(chǎn)人類通過工業(yè)生產(chǎn)、城建、城鎮(zhèn)生活等方式,向環(huán)境系統(tǒng)排放各種污染物。其中,以工業(yè)廢氣、廢水、廢渣占重要地位。工業(yè)污染產(chǎn)量估算可以由萬元產(chǎn)值廢水排放量、萬元產(chǎn)值污染物產(chǎn)生量估算。(...[繼續(xù)閱讀]

流域水量水質(zhì)聯(lián)合模擬技術(shù)

2.4 流域水循環(huán)與點面源過程的耦合模擬

    流域水循環(huán)與面源過程的耦合模擬要對流域范圍內(nèi)不同時空尺度的水循環(huán)及點面源過程進行模擬。在面源部分需要以比較直觀簡潔的統(tǒng)計計算方法求算研究區(qū)域點面源負荷量。按照不同研究區(qū)域的劃分方式,可以劃分為以區(qū)縣邊界統(tǒng)...[繼續(xù)閱讀]

流域水量水質(zhì)聯(lián)合模擬技術(shù)

2.5 流域水文模型與水動力模型的耦合

    流域水循環(huán)多過程模擬中的一個重要環(huán)節(jié)是對流域水文、水動力以及生態(tài)動力學過程的耦合模擬。其中,水文、面源負荷過程模擬重點研究陸面水文水質(zhì)過程,水動力、生態(tài)動力學模擬重點是對具體的水體進行模擬研究,兩類模型可以...[繼續(xù)閱讀]

流域水量水質(zhì)聯(lián)合模擬技術(shù)

3.1 LH-OAT敏感性分析方法

    基于MonteCarlo模擬,Mckay等(1979)提出了基于LatinHypercube(拉丁超立方,LH)抽樣,在參數(shù)可行解范圍之內(nèi)分層抽樣,確保了敏感性分析參數(shù)的全局性。OAT(Once-at-A-Time)方法是在LH抽樣的基礎(chǔ)上對樣本再做局部抽樣。對LH抽樣樣本的其他參數(shù)不變的...[繼續(xù)閱讀]

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