DTVGM(Distributed Time Variant Gain Model)

分布式时变增益水文模型是水文非线性系统理论与流域空间分布式信息相结合的一种分布式水文模型,既有分布式水文物理模拟的特征,又具有水文非线性系统分析适应能力强的优点,能够在水文资料信息不完全或者有不确定性干扰条件下较好地完成分布式水文模拟与分析。在流域尺度上,通过划分水文响应单元(如子流域),进行小时、日、月尺度的降水-产流-汇流模拟,给出子流域及全流域的径流、流量、实际蒸散发、土壤湿度、地下水水位、社会经济取用水等水文信息的时空分布。

Time Variant GainDistributed hydrological modelStreamflow

Alias

DTVGM

true

Contributor(s)

Initial contribute: 2021-07-05

Authorship

:  
武汉大学
:  
xiajun666@whu.edu.cn
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Classification(s)

Application-focused categoriesNatural-perspectiveLand regions

Detailed Description

Chinese {{currentDetailLanguage}} ChineseEnglish

分布式时变增益水文模型是将单元时变增益通过拓广到流域分布式水文模拟的一种新的系统分析途径。通过提取流域下垫面空间变化信息,包括单元坡度、流向、水流路径、河流网络、流域边界、土地利用、土壤类型等。在基于划分的流域单元子流域或网格上对非线性产流、冠层截留 、蒸散发、融雪、下渗、上层下层土壤水产流水量平衡方程和蓄泄方程等物理过程进行模拟,基于动力网络原理利用提取的汇流无尺度网络进行分级网格汇流演算,从而得到流域水循环要素的时空分布特征以及流域各单元的出口断面流量过程。

该模型将水文非线性系统理论与分布式模型框架有机地结合起来,有明确的水文意义,能够反映流域下垫面土壤类型土地利用植被覆盖变化等的复杂 空间变异性,同时模型简单易用,对于不同流域、水文资料信息不完整或不确定性干扰下的水文模拟具有较强的适应能力,已经在很多流域得到验证,同时模型也广泛应用于气候变化和人类活动影响评估等方面的研究,此外,将模型与遥感模型的藕合为提供高分辨的多源驱动信息进一步解决了模型在无资料或缺资料地区的水文模拟。

分布式时变增益模型 (DTV-GM) 是非线性方法的扩展,用于使用 GIS/RS 平台和局部水文过程信息模拟分布式水文流域。 可基于DEM网格和空间数字信息描述降雨、蒸发蒸腾和土地覆盖的时空变化;将径流生成过程和流量演算过程结合土壤含水量,进行基于网格元素的水文模拟。DTVGM包括分布式输入数据处理、网格单元径流模型和分层网格收敛模型(图1)。

引自:夏军,宋霁云,曾思栋,万蕙. 水文非线性与水系统科学[A]. 水利部水文局、国际水文计划(IHP)中国国家委员会、国际水文科学协会(IAHS)中国国家委员会、中国水利学会水文专业委员会.中国水文科技新发展——2012中国水文学术讨论会论文集[C].水利部水文局、国际水文计划(IHP)中国国家委员会、国际水文科学协会(IAHS)中国国家委员会、中国水利学会水文专业委员会:中国水利学会水文专业委员会,2012:12.

模型元数据

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夏军 (2021). DTVGM(Distributed Time Variant Gain Model), Model Item, OpenGMS, https://geomodeling.njnu.edu.cn/modelItem/dc7ab097-2efe-4b9b-8ecf-f4a7fa356985
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赵义明
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