TAILIEUCHUNG - Áp dụng phương pháp GLUE đánh giá bất định cho bộ thông số và dữ liệu mưa đầu vào mô hình SURR trong mô phỏng khu giữa sông Lô

Nghiên cứu này sẽ giới thiệu phương pháp ước lượng bất định GLUE để đánh giá cho bộ thông số mô hình dòng chảy SURR và dữ liệu mưa đầu vào trong mô phỏng lưu vực khu giữa sông Lô. Mục tiêu của báo cáo nhằm tìm ra bộ thông số phù hợp cho việc mô phỏng dòng chảy trên lưu vực khu giữa sông Lô. | Áp dụng phương pháp GLUE đánh giá bất định cho bộ thông số và dữ liệu mưa đầu vào mô hình SURR trong mô phỏng khu giữa sông Lô ÁP DỤNG PHƯƠNG PHÁP GLUE ĐÁNH GIÁ BẤT ĐỊNH CHO BỘ THÔNG SỐ VÀ DỮ LIỆU MƯA ĐẦU VÀO MÔ HÌNH SURR TRONG MÔ PHỎNG KHU GIỮA SÔNG LÔ Lê Thị Kim Ngân(1), Nguyễn Hoàng Minh(2) Trung tâm Tư vấn, Dịch vụ Khí tượng Thủy văn và Biến đổi khí hậu (1) (2) Khoa Kỹ thuật Dân dụng và Môi trường, trường ĐH Sejong, Seoul, Hàn Quốc Ngày nhận bài 26/2/2018; ngày chuyển phản biện 29/2/2018; ngày chấp nhận đăng 20/3/2018 Tóm tắt: Trong quá trình sử dụng các mô hình mưa - dòng chảy luôn tồn tại những sai số nhất định do các nguyên nhân chủ quan cũng như khách quan. Vì vậy, việc đánh giá độ bất định của của bộ thông số mô hình và số liệu đầu vào mô hình đóng vai trò rất quan trọng. Nghiên cứu ngày sẽ giới thiệu phương pháp ước lượng bất định GLUE để đánh giá cho bộ thông số mô hình dòng chảy SURR và dữ liệu mưa đầu vào trong mô phỏng lưu vực khu giữa sông Lô. Mục tiêu của báo cáo nhằm tìm ra bộ thông số phù hợp cho việc mô phỏng dòng chảy trên lưu vực khu giữa sông Lô. Kết quả đánh giá bất định cho phép tăng độ chính xác của quá trình dự báo dòng chảy. Từ khóa: Đánh giá bất định, GLUE, mô hình SURR, sông Lô. 1. Mở đầu 2. Phương pháp tính toán Mô phỏng mưa - dòng chảy sử dụng mô hình . Mô hình mưa – dòng chảy SURR và tham thủy văn luôn kèm theo những sự không chắc số hóa bộ thông số mô hình chắn chủ yếu do bốn nguyên nhân như: Sai số a. Lý thuyết mô hình do ngẫu nhiên hoặc hệ thống của dữ liệu đầu vào; sai số do việc quan trắc, lưu giữ số liệu thủy Mô hình SURR được phát triển bởi Phòng ng- văn; sai số do thông số mô hình không tối ưu; và hiên cứu Tài nguyên nước và GIS, Khoa kỹ thuật sai số do sự không đầy đủ hoặc sai lệch của cấu môi trường dân dụng, Đại học Sejong, Hàn Quốc trúc mô hình [1]. Để giảm bớt tính bất định và (Lee and Bae, 2010). Mô hình dựa trên mô hình tăng độ chính xác của dự báo dòng chảy,

TỪ KHÓA LIÊN QUAN
TÀI LIỆU MỚI ĐĂNG
TAILIEUCHUNG - Chia sẻ tài liệu không giới hạn
Địa chỉ : 444 Hoang Hoa Tham, Hanoi, Viet Nam
Website : tailieuchung.com
Email : tailieuchung20@gmail.com
Tailieuchung.com là thư viện tài liệu trực tuyến, nơi chia sẽ trao đổi hàng triệu tài liệu như luận văn đồ án, sách, giáo trình, đề thi.
Chúng tôi không chịu trách nhiệm liên quan đến các vấn đề bản quyền nội dung tài liệu được thành viên tự nguyện đăng tải lên, nếu phát hiện thấy tài liệu xấu hoặc tài liệu có bản quyền xin hãy email cho chúng tôi.
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.