NAM模拟：MIKE11灵敏性分析与参数影响评估

MIKE 11 练习训练.doc是一份针对NAM（Numerical Atmospheric Model）模型的敏感性分析教程，主要用于评估模型的稳定性和预测精度。这份文档聚焦于160平方千米的Liver河流域，通过改变一系列关键参数来研究它们对水文特性的影响。以下是主要内容： 1. **参数调整与水文特性分析**： - 参数包括最大土壤含水量(Lmax)、质量迁移参数(CQOF)、透水率(TOF)、土壤水容量时间常数(CK1,CK2)以及流域渗透系数(CKBFU)等。每个参数的变化范围明确给出，如Lmax从100mm到200mm，CQOF从0.1到0.9等。 - 水文特性关注点包括水量平衡，涉及年径流总量、降雨、蒸发和径流过程线的组成部分，如坡面流OF、壤中流IF和基流BF。此外，分析还考察了最小流量、最大流量以及实测与模拟流量过程线的拟合程度。 2. **NAM方程与影响解释**： - NAM方程组用于模拟水文过程，参数变化会直接影响模型对降雨到径流转化的响应，从而影响这些水文特性。通过比较实测数据（MEANRAIN降雨量，EVAP潜在蒸发量，QOBS实测径流量）与模型预测（REFERENCE），可以量化参数调整对模型性能的影响。 3. **NAM练习3：率定与流域研究**： - 在实际应用中，文档介绍了在坦桑尼亚的Kiwira和Lt.Ruah流域进行详细水文模拟的目的，旨在提供更精确的水文信息以支持区域水规划。该部分强调了模拟结果需基于自然条件解释，并且对模拟任务进行了具体划分，例如，计算流量、评估模型在不同条件下的适应性等。 4. **目标与挑战**： - 这份文档的目标是通过敏感性分析优化NAM模型参数，提高其在实际应用中的准确性和可靠性。挑战在于确保模型参数的选择合理，并能解释模型在实际环境中的表现，尤其是在流域尺度上如何适应各种自然条件的变化。 MIKE 11 练习训练.doc提供了一个系统的方法，帮助用户理解参数变化对NAM模型预测结果的影响，并在实际水文项目中进行有效的模型调整和验证。通过学习和实践这些内容，用户能够提升对水文模型的掌控力和应用能力。