MIKE11 NAM模型参数灵敏性分析与应用

"MIKE11 NAM模型练习是一个关于水文模拟的教程，主要讨论了如何使用MIKE11软件中的NAM（纳维-阿克曼-莫尔顿）模型进行参数率定和灵敏性分析。通过 Liver河流域为例，分析了不同参数变化对模型稳定性、水量平衡、最小流量、最大流量以及流量过程线拟合的影响。教程涵盖了多个关键参数，如Lmax、CQOF、TOF、CK1、CK2、CKBFU等，并提供了初始参数值和变化区间。此外，还介绍了对流域降雨、蒸发、径流等水文要素的模拟以及对实测数据的比较。" 在MIKE11的NAM模型中，参数率定是一个至关重要的步骤，它涉及到模型的准确性和可靠性。率定的目标是找到一组最佳参数，使得模型预测的结果与实际观测数据尽可能接近。在这个练习中，通过改变Lmax（根区储水区最大含水量）、CQOF（坡面流系数）、TOF（生成坡面流的根区临界值）、CK1和CK2（演算时间常量）、CKBFU（生成地下水补给的根区临界值）等参数，研究它们对模型输出的影响，从而确定最佳参数组合。 灵敏性分析是评估模型稳定性的常用方法，它通过改变单个或多个参数并观察模型响应来判断哪些参数对模型结果最为敏感。在这个例子中，分析了这些参数变化如何影响水量平衡（包括年径流总量、降雨、蒸发和径流过程线）、最小和最大流量，以及模拟流量与实测流量过程线的拟合程度。这些分析结果对于理解和改进模型至关重要，因为它们可以帮助识别模型的弱点，比如哪些参数的不确定性可能导致预测误差。 在NAM练习3中提到了率定任务，这涉及到在Kiwira流域和Lt.Ruaha流域应用NAM模型，目的是为坦桑尼亚的水文规划提供详细信息。率定过程需要根据自然条件调整模型参数，以确保模拟结果能准确反映现实情况。通过对不同流域的率定，可以验证模型的泛化能力，并将结果推广到更大范围的区域。 MIKE11 NAM模型练习提供了深入理解水文模型参数率定和灵敏性分析的机会，这对于水文学家和水资源管理者来说是宝贵的实践经验和理论知识。通过这样的练习，用户能够更好地掌握如何运用NAM模型解决实际水文问题，提高模型预测的精度，从而支持水资源的可持续管理和决策制定。