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水循环综合模拟系统的降雨产流模型研究
  • ISSN号:1000-1980
  • 期刊名称:《河海大学学报:自然科学版》
  • 时间:0
  • 分类:P33[天文地球—水文科学;水利工程—水文学及水资源;天文地球—地球物理学]
  • 作者机构:[1]中国科学院地理科学与资源研究所/陆地水循环及地表过程重点实验室,北京100101, [2]北京师范大学水科学研究院,北京100875, [3]中国科学院水利部成都山地灾害与环境研究所/山地灾害与地表过程重点实验室,四川成都610041
  • 相关基金:国家自然科学重点基金(41330529); 国家自然科学基金(41271048)
中文摘要:

重点阐述国内自主研发的水循环综合模拟系统(HIMS,hydro-infomatic modelling system)降雨产流模型的新发展。HIMS原有产流计算主要是基于降雨动态入渗机制的LCM模型,该产流模型是通过大量野外小流域观测试验提出的经验模型。为进一步揭示其物理机制,HIMS研究团队基于物理机制清晰的Green-Ampt模型,提出了新的GAF模型。从理论上通过GAF模型可以直接推导出LCM模型,以及SCS-CN模型,并证明了LCM模型是GAF模型的高精度幂指数近似,而SCSCN模型是GAF模型的倒数线性近似解简化;通过对GAF模型解析解的深入分析,提出了两参数SCS-CN修正模型,使之包含了雨强的影响。

英文摘要:

This paper focuses on the new developments in the rainfall-runoff model of the hydro-informatic modeling system( HIMS). The original rainfall-runoff model of HIMS is the LCM model,which is based on the dynamic rainfall infiltration mechanism and has been built through a large number of field observation experiments in small watersheds. In order to further understand the physical mechanism of the LCM model,the HIMS research team proposes a new GAF model based on the Green-Ampt model whose physical mechanism is clear. Theoretically,the LCM model and the SCS-CN model can be directly derived from the GAF model,it is proven that the LCM model is a high-accuracy power exponent approximation of the GAF model,and that the SCS-CN model is a simplification of the reciprocal linear approximation solution of the GAF model. Based on deep analysis of the analytical solution of the GAF model,a modified SCS-CN method with two new parameters,which considers the impact of rainfall intensity,is proposed.

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期刊信息
  • 《河海大学学报:自然科学版》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中华人民共和国教育部
  • 主办单位:河海大学
  • 主编:唐洪武
  • 地址:南京市西康路1号
  • 邮编:210098
  • 邮箱:xb@hhu.edu.cn
  • 电话:025-83786343
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-1980
  • 国内统一刊号:ISSN:32-1117/TV
  • 邮发代号:28-63
  • 获奖情况:
  • 全国优秀高校自然科学学报二等奖,全国水利系统优秀期刊,江苏省优秀期刊,中国期刊方阵“双效期刊”,中国高校精品科技期刊,2012年第四届中国高校优秀科技期刊奖,2013年首届江苏省新闻出版政府奖提名奖,2014年第五届中国高校优秀科技期刊奖
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),波兰哥白尼索引,荷兰文摘与引文数据库,美国剑桥科学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:17208