JP2020003490A - エネルギー過程の類似性に基づく水文モデル流域スケール決定方法 - Google Patents
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Abstract
【課題】エネルギー過程の類似性に基づく水文モデル流域スケール決定方法を提供する。【解決手段】被研究流域のベクトル情報を取得し、屋内カスタム座標のベクトルファイルと被研究流域の境界ベクトルファイルをマッチングし、モデル流域の水平スケールを得るステップ１０１と、被研究流域のベクトル情報に基づき、被研究流域の長さと幅及び水平スケールを用いてそれぞれ被研究流域とモデル流域の水文パラメータを算出するステップ１０２と、それぞれ被研究流域とモデル流域に対応する水文パラメータを用いて、被研究流域エネルギーとモデル流域エネルギーを算出するステップ１０３と、エネルギー過程の類似に基づき、被研究流域エネルギーとモデル流域エネルギーとの間のエネルギー関係関数を構築するステップ１０４と、エネルギー関係関数及び被研究流域とモデル流域の水文パラメータに基づき、モデル流域の垂直スケールを算出するステップ１０５と、を含む。【選択図】図１
Description
本発明は水工学の技術分野に関し、具体的にはエネルギー過程の類似性に基づく水文モデル流域スケール決定方法に関する。
地域水文過程試験は現在の水文試験研究の主要な発展方向の1つである。実際の自然流域は時空間過程のスパンが大きく、降雨時間、過程、強度のランダム性が高く、水文過程への影響要素が多く且つ複雑である等の問題があるため、屋内モデル流域を用いて研究を展開することは地域水文過程試験の重要な技術手段となっている。このような試験を行う際に、水文過程試験中のモデル流域のスケールを設定することが重要な問題の１つである。該スケールは試験の研究目標に応じて科学的に設定される屋内区域のモデル流域のスケールであり、実際の自然流域とモデル流域とのスケールを示すためのものである。例えば、ある自然流域（例えば、西柳溝流域）を研究する時、屋内モデル流域を構築し、該自然流域と屋内モデル流域とのスケールを決定する必要がある。スケールは水平スケールと垂直スケールを含む。
自然流域とモデル流域とのスケールを決定することは重要な意義があり、例えば、試験中、該スケールは、屋内試験研究を展開し、モデル流域を構築する重要な根拠である。試験完了後、該スケールは屋内試験の観測過程、得られた法則と結論を自然流域水文過程研究に応用する重要な変換パラメータである。しかしながら、現在、業界では良いスケール決定方法が提案されていない。
従来技術の上記欠陥に鑑みて、本発明は、流域エネルギー及び水文パラメータによってモデル流域の垂直スケールを正確に算出することができるエネルギー過程の類似に基づく水文モデル流域スケール決定方法を提供する。
上記発明目的を達成するために、本発明の技術案は以下の通りである。
エネルギー過程の類似（性）に基づく水文モデル流域スケール決定方法を提供し、
被研究流域のベクトル情報を取得し、屋内カスタム座標のベクトルファイルと被研究流域の境界ベクトルファイルをマッチングし、モデル流域の水平スケールを得るステップと、
被研究流域のベクトル情報に基づき、被研究流域の長さと幅及び水平スケールを用いてそれぞれ被研究流域とモデル流域の水文パラメータを算出するステップと、
それぞれ被研究流域とモデル流域に対応する水文パラメータを用いて、被研究流域エネルギーとモデル流域エネルギーを算出するステップと、
エネルギー過程の類似に基づき、被研究流域エネルギーとモデル流域エネルギーとの間のエネルギー関係関数を構築するステップと、
エネルギー関係関数及び被研究流域とモデル流域の水文パラメータに基づき、モデル流域の垂直スケールを算出するステップと、を含む。
被研究流域のベクトル情報を取得し、屋内カスタム座標のベクトルファイルと被研究流域の境界ベクトルファイルをマッチングし、モデル流域の水平スケールを得るステップと、
被研究流域のベクトル情報に基づき、被研究流域の長さと幅及び水平スケールを用いてそれぞれ被研究流域とモデル流域の水文パラメータを算出するステップと、
それぞれ被研究流域とモデル流域に対応する水文パラメータを用いて、被研究流域エネルギーとモデル流域エネルギーを算出するステップと、
エネルギー過程の類似に基づき、被研究流域エネルギーとモデル流域エネルギーとの間のエネルギー関係関数を構築するステップと、
エネルギー関係関数及び被研究流域とモデル流域の水文パラメータに基づき、モデル流域の垂直スケールを算出するステップと、を含む。
さらに、前記水文パラメータは出口断面面積、潤辺、水力平均深さ、分水界から出口断面の主河道までの平均勾配、断面出口流速、単位時間あたりに出口断面を通る流量及び単位時間あたりに出口断面を通る流量の質量を含む。
さらに、前記被研究流域の水文パラメータの計算式は、
ここで、Lは被研究流域の長さ、Hは被研究流域の幅、Wpは屋外被研究流域の潤辺、Rは屋外被研究流域の水力平均深さ、Jは被研究流域の分水界から出口断面の主河道までの平均勾配、nはマニング粗度係数、Δtは単位時間であり、
h1、h2、h3・・・・・・hnは被研究流域の河道縦断面の各折曲がり点における河床標高と設計断面における河床標高との差、L1、L2、L3・・・・・・Lnは被研究流域の各折曲がり点間のセグメント化河道長さ、L'は主河道長さ、vは屋外被研究流域の断面出口流速、Qは屋外被研究流域の、単位時間あたりに出口断面を通る流量、mは屋外被研究流域の、単位時間あたりに出口断面を通る流量の質量であり、
ここで、Lは被研究流域の長さ、Hは被研究流域の幅、Wpは屋外被研究流域の潤辺、Rは屋外被研究流域の水力平均深さ、Jは被研究流域の分水界から出口断面の主河道までの平均勾配、nはマニング粗度係数、Δtは単位時間であり、
h1、h2、h3・・・・・・hnは被研究流域の河道縦断面の各折曲がり点における河床標高と設計断面における河床標高との差、L1、L2、L3・・・・・・Lnは被研究流域の各折曲がり点間のセグメント化河道長さ、L'は主河道長さ、vは屋外被研究流域の断面出口流速、Qは屋外被研究流域の、単位時間あたりに出口断面を通る流量、mは屋外被研究流域の、単位時間あたりに出口断面を通る流量の質量であり、
さらに、前記モデル流域の水文パラメータの計算式は、
ここで、A'は屋内モデル流域の出口断面面積、WP'は屋内モデル流域の潤辺、R'は屋内モデル流域の水力平均深さ、J'はモデル流域の分水界から出口断面の主河道までの平均勾配、K1は水平スケール、K2は垂直スケールであり、
h'1、h'2、h'3・・・・・・h'nはモデル流域の河道縦断面の各折曲がり点における河床標高と設計断面における河床標高との差であり、且つh'n=K2hnであり、L'1、L'2、L'3・・・・・・L'nはモデル流域の各折曲がり点間のセグメント化河道長さであり、且つL'n=K1Lnであり、v'は屋内モデル流域の断面出口流速、Q'は屋外被研究流域の、単位時間あたりに出口断面を通る流量、m'は屋外被研究流域の、単位時間あたりに出口断面を通る流量の質量であり、
ここで、A'は屋内モデル流域の出口断面面積、WP'は屋内モデル流域の潤辺、R'は屋内モデル流域の水力平均深さ、J'はモデル流域の分水界から出口断面の主河道までの平均勾配、K1は水平スケール、K2は垂直スケールであり、
h'1、h'2、h'3・・・・・・h'nはモデル流域の河道縦断面の各折曲がり点における河床標高と設計断面における河床標高との差であり、且つh'n=K2hnであり、L'1、L'2、L'3・・・・・・L'nはモデル流域の各折曲がり点間のセグメント化河道長さであり、且つL'n=K1Lnであり、v'は屋内モデル流域の断面出口流速、Q'は屋外被研究流域の、単位時間あたりに出口断面を通る流量、m'は屋外被研究流域の、単位時間あたりに出口断面を通る流量の質量であり、
さらに、前記被研究流域のベクトル情報は被研究流域の形状のベクトル情報と降雨量観測ステーションの位置のベクトル情報を含み、
前記被研究流域のベクトル情報抽出方法は、被研究流域の地形データと降雨量観測ステーションの位置を取得するステップと、前記地形データと降雨量観測ステーションの位置をArcGisに導入して被研究流域の形状と降雨量観測ステーションの位置のベクトル情報を得るステップとを含む。
前記被研究流域のベクトル情報抽出方法は、被研究流域の地形データと降雨量観測ステーションの位置を取得するステップと、前記地形データと降雨量観測ステーションの位置をArcGisに導入して被研究流域の形状と降雨量観測ステーションの位置のベクトル情報を得るステップとを含む。
本発明の有益な効果について、本技術案は、エネルギー過程の類似に基づき、収集された被研究流域とモデル流域の水文パラメータによって流出エネルギー過程を算出し、流出エネルギー過程の類似を維持することで、垂直スケールを直接に得ることができ、垂直スケールを算出する計算式からわかるように、垂直スケールは水平スケール、エネルギー類似係数及び被研究流域の高さと幅にのみ関係し、本発明では、まず水量過程の類似に基づき水平スケールを設定し、次に、設定された水平スケールに基づき許容可能な流量範囲を調整し、流量範囲を決定した後、エネルギー過程の類似に基づき垂直スケールを算出し、水平スケールを得ると、該関数によって地理特性の異なる被研究流域の屋内研究地域での人工シミュレーション時における垂直スケールを迅速に得ることができる。
垂直スケールと水平スケールによって被研究流域をズームして得られたモデル流域から算出された降雨制御パラメータは被研究流域の降雨の実際状況をよりよく反映することができ、それによりシミュレーションされる人工降雨の期待される効果を確保することができる。
以下、当業者が本発明を理解することを可能にするために、本発明の具体的な実施形態を説明するが、本発明は具体的な実施形態の範囲に限定されず、様々な変換は、添付する特許請求の範囲に限定及び決定される本発明の精神及び範囲内である限り、当業者にとって自明であり、本発明の構想を用いたすべての発明はいずれも保護されている。
流域水文過程は流域のエネルギー、物質過程とは複雑な結合関係を有する。流域エネルギー過程及びその流域水過程への影響は水文過程研究の重要な手段及び研究内容の1つである。例えば、従来の研究からわかるように、斜面の薄層流出土砂浸食量は地表勾配、降雨エネルギー及び流出エネルギーの増加に伴い増加し、薄層水流土砂濃度は勾配と降雨エネルギーの増加に伴い増加し、勾配と降雨エネルギーが一定である場合、土砂濃度は流出エネルギーの増加に伴い減小し、降雨外乱係数と降雨及び流出エネルギーとの比は対数関係に応じて増加し、同一勾配の場合、降雨エネルギーが一定であると、降雨外乱係数は流出エネルギーの増加に伴い減小する。降雨エネルギーは土砂剥離を起こす本質であり、流出エネルギーは土砂を運ぶ動力である。従って、エネルギーの類似に基づき実験モデルスケールを決定することは、水流エネルギーの流域水文過程への影響を究明することに非常に科学的意義および実際的意義がある。従って、本発明はエネルギー過程の類似に基づく水文実験モデルスケール決定方法を提供する。
図1を参照し、図1はエネルギー過程の類似に基づく水文モデル流域スケール決定方法のフローチャートであり、図1に示すように、該方法はステップ101〜ステップ105を含む。
ステップ101では、被研究流域のベクトル情報を取得し、屋内カスタム座標のベクトルファイルと被研究流域の境界ベクトルファイルをマッチングし、モデル流域の水平スケールを得て、
実施時、本技術案では、好ましくは、前記被研究流域のベクトル情報は被研究流域の形状のベクトル情報と降雨量観測ステーションの位置のベクトル情報を含み、
前記被研究流域のベクトル情報抽出方法は、被研究流域の地形データと降雨量観測ステーションの位置を取得するステップと、前記地形データと降雨量観測ステーションの位置をArcGisに導入して被研究流域の形状と降雨量観測ステーションの位置のベクトル情報を得るステップとを含む。
実施時、本技術案では、好ましくは、前記被研究流域のベクトル情報は被研究流域の形状のベクトル情報と降雨量観測ステーションの位置のベクトル情報を含み、
前記被研究流域のベクトル情報抽出方法は、被研究流域の地形データと降雨量観測ステーションの位置を取得するステップと、前記地形データと降雨量観測ステーションの位置をArcGisに導入して被研究流域の形状と降雨量観測ステーションの位置のベクトル情報を得るステップとを含む。
図2に示される被研究流域を水平スケールと垂直スケールに応じて屋内降雨エリアに導入すると、図3に示される模式図を得る。取得した流域形状ベクトル情報を用いて、モデル流域の構築場所の制限及び実際の自然流域のサイズを組み合わせて、スケール最大化のルールに応じて、初期の水平スケールと垂直スケールを決定する。一実施例では、屋内降雨エリア（地域降雨人工シミュレーションシステム）は、有効降雨面積26m×40mであり、合計110個の独立制御ユニット（合計10個の大きなエリアに分けられ、各大きなエリアはさらに11個の小さなエリアに分けられる）に分けられ、各降雨ユニットの降雨強度変化範囲は10-200mm/hであり、ユニット内の均一度は0.8超であり、降雨強度変化頻度は5分間あたり1回調整することが可能であり、降雨制御ファイルを入力することで、人工降雨を実現することができる。
ステップ102では、被研究流域のベクトル情報に基づき、被研究流域の長さと幅及び水平スケールを用いてそれぞれ被研究流域とモデル流域の水文パラメータを算出する。
水文パラメータは、出口断面面積、潤辺、水力平均深さ、分水界から出口断面の主河道までの平均勾配、断面出口流速、単位時間あたりに出口断面を通る流量及び単位時間あたりに出口断面を通る流量の質量を含む。
本発明の一実施例では、前記被研究流域の水文パラメータの計算式は、
ここで、Lは被研究流域の長さ、Hは被研究流域の幅、WPは屋外被研究流域の潤辺、Rは屋外被研究流域の水力平均深さ、Jは被研究流域の分水界から出口断面の主河道までの平均勾配、nはマニング粗度係数、Δtは単位時間であり、
h1、h2、h3・・・・・・hnは被研究流域の河道縦断面の各折曲がり点における河床標高と設計断面における河床標高との差、L1、L2、L3・・・・・・Lnは被研究流域の各折曲がり点間のセグメント化河道長さ、L'は主河道長さ、vは屋外被研究流域の断面出口流速、Qは屋外被研究流域の、単位時間あたりに出口断面を通る流量、mは屋外被研究流域の、単位時間あたりに出口断面を通る流量の質量である。
ここで、Lは被研究流域の長さ、Hは被研究流域の幅、WPは屋外被研究流域の潤辺、Rは屋外被研究流域の水力平均深さ、Jは被研究流域の分水界から出口断面の主河道までの平均勾配、nはマニング粗度係数、Δtは単位時間であり、
h1、h2、h3・・・・・・hnは被研究流域の河道縦断面の各折曲がり点における河床標高と設計断面における河床標高との差、L1、L2、L3・・・・・・Lnは被研究流域の各折曲がり点間のセグメント化河道長さ、L'は主河道長さ、vは屋外被研究流域の断面出口流速、Qは屋外被研究流域の、単位時間あたりに出口断面を通る流量、mは屋外被研究流域の、単位時間あたりに出口断面を通る流量の質量である。
前記モデル流域の水文パラメータの計算式は、
ここで、A'は屋内モデル流域の出口断面面積、WP'は屋内モデル流域の潤辺、R'は屋内モデル流域の水力平均深さ、J'はモデル流域の分水界から出口断面の主河道までの平均勾配、K1は水平スケール、K2は垂直スケールであり、
h'1、h'2、h'3・・・・・・h'nはモデル流域の河道縦断面の各折曲がり点における河床標高と設計断面における河床標高との差であり、且つh'n=K2hnであり、L'1、L'2、L'3・・・・・・L'nはモデル流域の各折曲がり点間のセグメント化河道長さであり、且つL'n=K1Lnであり、v'は屋内モデル流域の断面出口流速、Q'は屋外被研究流域の、単位時間あたりに出口断面を通る流量、m'は屋外被研究流域の、単位時間あたりに出口断面を通る流量の質量である。
ここで、A'は屋内モデル流域の出口断面面積、WP'は屋内モデル流域の潤辺、R'は屋内モデル流域の水力平均深さ、J'はモデル流域の分水界から出口断面の主河道までの平均勾配、K1は水平スケール、K2は垂直スケールであり、
h'1、h'2、h'3・・・・・・h'nはモデル流域の河道縦断面の各折曲がり点における河床標高と設計断面における河床標高との差であり、且つh'n=K2hnであり、L'1、L'2、L'3・・・・・・L'nはモデル流域の各折曲がり点間のセグメント化河道長さであり、且つL'n=K1Lnであり、v'は屋内モデル流域の断面出口流速、Q'は屋外被研究流域の、単位時間あたりに出口断面を通る流量、m'は屋外被研究流域の、単位時間あたりに出口断面を通る流量の質量である。
ステップ103では、それぞれ被研究流域とモデル流域に対応する水文パラメータを用いて、被研究流域エネルギーとモデル流域エネルギーを算出する。
前記被研究流域エネルギーの計算式は、
ここで、Eは被研究流域エネルギーである。
ここで、Eは被研究流域エネルギーである。
前記モデル流域エネルギーの計算式は、
ここで、E'はモデル流域エネルギーである。
ここで、E'はモデル流域エネルギーである。
ステップ104では、エネルギー過程の類似に基づき、被研究流域エネルギーとモデル流域エネルギーとの間のエネルギー関係関数を構築し、
一実施例では、前記エネルギー関係関数はE'=K4Eであり、ここでK4はエネルギー類似係数である。
一実施例では、前記エネルギー関係関数はE'=K4Eであり、ここでK4はエネルギー類似係数である。
ステップ105では、エネルギー関係関数及び被研究流域とモデル流域の水文パラメータに基づき、モデル流域の垂直スケールを算出し、
以上のように、本技術案は被研究流域のベクトル情報によってモデル流域のX、Y軸での水平スケールK1を迅速に得て、その後、被研究流域の幅と長さによって、モデル流域の垂直スケールK2を迅速に求めることができ、それにより垂直スケールK2と水平スケールK1によって被研究流域をズームして得られたモデル流域から求められる屋内降雨強度を用いて人工降雨を行う際に、被研究地域の実際の降雨状況をよりリアルに反映することができる。
Claims (6)
- 被研究流域のベクトル情報を取得し、屋内カスタム座標のベクトルファイルと被研究流域の境界ベクトルファイルをマッチングし、モデル流域の水平スケールを得るステップと、
被研究流域のベクトル情報に基づき、被研究流域の長さと幅及び水平スケールを用いてそれぞれ被研究流域とモデル流域の水文パラメータを算出するステップと、
それぞれ被研究流域とモデル流域に対応する水文パラメータを用いて、被研究流域エネルギーとモデル流域エネルギーを算出するステップと、
エネルギー過程の類似に基づき、被研究流域エネルギーとモデル流域エネルギーとの間のエネルギー関係関数を構築するステップと、
エネルギー関係関数及び被研究流域とモデル流域の水文パラメータに基づき、モデル流域の垂直スケールを算出するステップと、を含むことを特徴とするエネルギー過程の類似性に基づく水文モデル流域スケール決定方法。 - 前記水文パラメータは出口断面面積、潤辺、水力平均深さ、分水界から出口断面の主河道までの平均勾配、断面出口流速、単位時間あたりに出口断面を通る流量及び単位時間あたりに出口断面を通る流量の質量を含むことを特徴とする請求項1に記載のエネルギー過程の類似性に基づく水文モデル流域スケール決定方法。
- 前記被研究流域の水文パラメータの計算式は、
ここで、Lは被研究流域の長さ、Hは被研究流域の幅、WPは屋外被研究流域の潤辺、Rは屋外被研究流域の水力平均深さ、Jは被研究流域の分水界から出口断面の主河道までの平均勾配、nはマニング粗度係数、Δtは単位時間であり、
h1、h2、h3・・・・・・hnは被研究流域の河道縦断面の各折曲がり点における河床標高と設計断面における河床標高との差、L1、L2、L3・・・・・・Lnは被研究流域の各折曲がり点間のセグメント化河道長さ、L'は主河道長さ、vは屋外被研究流域の断面出口流速、Qは屋外被研究流域の、単位時間あたりに出口断面を通る流量、mは屋外被研究流域の、単位時間あたりに出口断面を通る流量の質量であり、
前記被研究流域エネルギーの計算式は、
ここで、Eは被研究流域エネルギーであることを特徴とする請求項2に記載のエネルギー過程の類似性に基づく水文モデル流域スケール決定方法。 - 前記モデル流域の水文パラメータの計算式は、
ここで、A'は屋内モデル流域の出口断面面積、WP'は屋内モデル流域の潤辺、R'は屋内モデル流域の水力平均深さ、J'はモデル流域の分水界から出口断面の主河道までの平均勾配、K1は水平スケール、K2は垂直スケールであり、
h'1、h'2、h'3・・・・・・h'nはモデル流域の河道縦断面の各折曲がり点における河床標高と設計断面における河床標高との差であり、且つh'n=K2 hnであり、L'1、L'2、L'3・・・・・・L'nはモデル流域の各折曲がり点間のセグメント化河道長さであり、且つL'n=K1Lnであり、v'は屋内モデル流域の断面出口流速、Q'は屋外被研究流域の、単位時間あたりに出口断面を通る流量、m'は屋外被研究流域の、単位時間あたりに出口断面を通る流量の質量であり、
前記モデル流域エネルギーの計算式は、
ここで、E'はモデル流域エネルギーであることを特徴とする請求項3に記載のエネルギー過程の類似性に基づく水文モデル流域スケール決定方法。 - 前記エネルギー関係関数は、E'=K4Eであり、ここでK4はエネルギー類似係数であり、
モデル流域と被研究流域の水文パラメータの計算式及びエネルギー関係関数に基づき、垂直スケールの計算式
を得ることを特徴とする請求項4に記載のエネルギー過程の類似性に基づく水文モデル流域スケール決定方法。 - 前記被研究流域のベクトル情報は被研究流域の形状のベクトル情報と降雨量観測ステーションの位置のベクトル情報を含み、
前記被研究流域のベクトル情報抽出方法は、被研究流域の地形データと降雨量観測ステーションの位置を取得するステップと、前記地形データと降雨量観測ステーションの位置をArcGisに導入して被研究流域の形状と降雨量観測ステーションの位置のベクトル情報を得るステップとを含むことを特徴とする請求項1-5のいずれか一項に記載のエネルギー過程の類似性に基づく水文モデル流域スケール決定方法。
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Cited By (10)
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|---|---|---|---|---|
| CN111814356A (zh) * | 2020-07-28 | 2020-10-23 | 安徽沃特水务科技有限公司 | 一种基于流量在线监测的双基准校验模型方法 |
| CN112948936A (zh) * | 2021-03-10 | 2021-06-11 | 长安大学 | 一种降雨天气高速路面积水状况的三维模拟方法 |
| CN113158468A (zh) * | 2021-04-25 | 2021-07-23 | 黄河勘测规划设计研究院有限公司 | 一种适用于多泥沙河流的防沙平底船参数确定方法及装置 |
| CN113221312A (zh) * | 2021-02-05 | 2021-08-06 | 中国人民解放军国防科技大学 | 一种基于海浪与海沫的海表粗糙度参数化方法 |
| CN114357737A (zh) * | 2021-12-21 | 2022-04-15 | 武汉大学 | 针对大尺度水文模型时变参数的代理优化率定方法 |
| CN115326026A (zh) * | 2022-07-05 | 2022-11-11 | 武汉大学 | 基于非接触式测量-水动力融合同化获取水力特征的方法及装置 |
| CN116522446A (zh) * | 2023-04-28 | 2023-08-01 | 珠江水利委员会珠江水利科学研究院 | 一种河口湾潮流泥沙主通道划定方法 |
| CN116932990A (zh) * | 2023-09-14 | 2023-10-24 | 南方科技大学 | 一种基于转换函数方法的水文地质参数估计方法及系统 |
| CN117852290A (zh) * | 2024-01-11 | 2024-04-09 | 长江水利委员会水文局 | 一种分布式蓄水容量参数分区优化调整方法 |
| CN117951540A (zh) * | 2023-10-19 | 2024-04-30 | 中国水利水电科学研究院 | 一种基于特征立方体的流域相似性分析方法 |
Families Citing this family (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111350161B (zh) * | 2020-03-19 | 2021-09-17 | 水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院 | 一种河口海岸模型试验控制边界的方法 |
| CN113742820B (zh) * | 2021-08-23 | 2024-01-26 | 福建省水利水电勘测设计研究院有限公司 | 一种分洪隧洞出口消力池消能效果分析的数值模拟方法 |
Family Cites Families (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5451164A (en) * | 1991-06-12 | 1995-09-19 | Atlantic Richfield Company | Method and system for geophysical and geologic modeling |
| CN102034001A (zh) * | 2010-12-16 | 2011-04-27 | 南京大学 | 一种以栅格为模拟单元的分布式水文模型设计方法 |
-
2018
- 2018-06-22 CN CN201810650829.4A patent/CN108829986B/zh active Active
-
2019
- 2019-06-21 JP JP2019115057A patent/JP6736731B2/ja active Active
Cited By (16)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111814356A (zh) * | 2020-07-28 | 2020-10-23 | 安徽沃特水务科技有限公司 | 一种基于流量在线监测的双基准校验模型方法 |
| CN113221312B (zh) * | 2021-02-05 | 2022-09-02 | 中国人民解放军国防科技大学 | 一种基于海浪与海沫的海表粗糙度参数化方法 |
| CN113221312A (zh) * | 2021-02-05 | 2021-08-06 | 中国人民解放军国防科技大学 | 一种基于海浪与海沫的海表粗糙度参数化方法 |
| CN112948936A (zh) * | 2021-03-10 | 2021-06-11 | 长安大学 | 一种降雨天气高速路面积水状况的三维模拟方法 |
| CN112948936B (zh) * | 2021-03-10 | 2023-08-11 | 长安大学 | 一种降雨天气高速路面积水状况的三维模拟方法 |
| CN113158468B (zh) * | 2021-04-25 | 2024-01-30 | 黄河勘测规划设计研究院有限公司 | 一种适用于多泥沙河流的防沙平底船参数确定方法及装置 |
| CN113158468A (zh) * | 2021-04-25 | 2021-07-23 | 黄河勘测规划设计研究院有限公司 | 一种适用于多泥沙河流的防沙平底船参数确定方法及装置 |
| CN114357737A (zh) * | 2021-12-21 | 2022-04-15 | 武汉大学 | 针对大尺度水文模型时变参数的代理优化率定方法 |
| CN114357737B (zh) * | 2021-12-21 | 2024-04-05 | 武汉大学 | 针对大尺度水文模型时变参数的代理优化率定方法 |
| CN115326026A (zh) * | 2022-07-05 | 2022-11-11 | 武汉大学 | 基于非接触式测量-水动力融合同化获取水力特征的方法及装置 |
| CN116522446A (zh) * | 2023-04-28 | 2023-08-01 | 珠江水利委员会珠江水利科学研究院 | 一种河口湾潮流泥沙主通道划定方法 |
| CN116522446B (zh) * | 2023-04-28 | 2023-12-05 | 珠江水利委员会珠江水利科学研究院 | 一种河口湾潮流泥沙主通道划定方法 |
| CN116932990A (zh) * | 2023-09-14 | 2023-10-24 | 南方科技大学 | 一种基于转换函数方法的水文地质参数估计方法及系统 |
| CN116932990B (zh) * | 2023-09-14 | 2024-01-09 | 南方科技大学 | 一种基于转换函数方法的水文地质参数估计方法及系统 |
| CN117951540A (zh) * | 2023-10-19 | 2024-04-30 | 中国水利水电科学研究院 | 一种基于特征立方体的流域相似性分析方法 |
| CN117852290A (zh) * | 2024-01-11 | 2024-04-09 | 长江水利委员会水文局 | 一种分布式蓄水容量参数分区优化调整方法 |
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