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为提高水文模型参数识别的可靠性,融合自回归模型与马尔可夫链-蒙特卡洛方法(auto regressive model based modified Markov Chain-Monte Carlo,AR-MCMC),利用自回归模型刻画残差序列的自相关性,修正MCMC方法中的残差协方差矩阵。通过新疆提孜那甫河流域融雪径流模型(SRM)的案例分析发现:融雪径流模拟的残差序列具有显著的自相关性;修正残差协方差矩阵后,边缘似然值更大;综合考虑多项评价指标,AR-MCMC方法在识别期与验证期推求的预测区间均优于MCMC方法;对比2种方法在识别期与验证期的纳什系数,采用AR-MCMC方法依次为0.86、0.89,而采用MCMC方法依次为0.84、0.87,即AR-MCMC方法获取的模型拟合效果更好。分析结果表明,相对于传统的MCMC方法,AR-MCMC方法能够更好地对研究区融雪径流过程进行模拟预测。 相似文献
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通过取样实验和数据分析,研究了窦家山典型坡面五种不同植被类型下的土壤含水量和土壤有机质含量变化规律以及其与土壤抗蚀性之间的关系,为窦家山及兰州地区的水土流失防治提供参考措施.研究发现,在相同的土壤剖面深度和坡位条件下,不同植被类型土壤含水量大小顺序为银白杨侧柏柽柳白沙蒿醉马草,土壤有机质含量与含水量呈现负相关;相同条件下,不同植被类型有机质含量大小顺序为醉马草白沙蒿柽柳侧柏银白杨,不同植被类型有机质含量与大于0.25mm的水稳性团聚体含量均呈正相关关系;水稳性土壤团聚体含量大小顺序与有机质含量大小顺序相一致.大于0.25mm粒级水稳性团聚体含量越高,土壤抗蚀性越强,即水土流失量越少.从而有机质含量越高,土壤抗蚀性越好.结果表明,醉马草或白沙蒿的种植有利于窦家山的水土保持工作. 相似文献
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