求助水文模型

十个斗的我 2019-11-17 03:57:15

求助求助！哪位大神有径流曲线数模型（SCS-CN）的CN值表啊，本人纯外行，希望得到帮助，谢谢！！！

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趁着数据在处理的工夫，记录一下对我来说极其困难的几步工作吧。最近在做洪水预报，研究流域春季径流量较大，小雨大水情况明显。结合流域地理位置（位于中国北方寒冷地区）以及春季降雨径流关系，推测存在融雪径流情况。为验证该推测，采用度日因子法计算融雪径流并将其耦合进新安江水文模型，构建耦合融雪径流模块的新安江水文模型。首要工作就是下载所需数据，度日因子法需要逐日积雪覆盖度以及逐日温度数据。查阅文献后明确资料来源：MOD10A2（每8日积雪数据）与MOD11A2（每8日地温数据）。下载过程可谓及其痛苦，尝试了n

在现代的生态、环境以及地学研究中，变量和变量间的因果关系推断占据了非常重要的地位。在实践中，变量间的因果关系研究往往求助于昂贵的实验，但所得结果又经常与天然环境中的实际因果联系相差甚远。统计学方法是研究天然环境中变量间关系的好方法，但常见的统计学方法往往回答的是变量间的相关关系。相关关系是通往因果关系的第一步，但决不是其最终的目的。贝叶斯网络是一种结合图论与统计学理论提出的新型模型。贝叶斯网络不但能够统合已有的各种统计学方法，如混合回归模型，LASSO,自回归模型，隐马模型等等；

在现代的生态、环境以及地学研究中，变量和变量间的因果关系推断占据了非常重要的地位。在实践中，变量间的因果关系研究往往求助于昂贵的实验，但所得结果又经常与天然环境中的实际因果联系相差甚远。统计学方法是研究天然环境中变量间关系的好方法，但常见的统计学方法往往回答的是变量间的相关关系。相关关系是通往因果关系的第一步，但决不是其最终的目的。贝叶斯网络是一种结合图论与统计学理论提出的新型模型。贝叶斯网络不但能够统合已有的各种统计学方法，如混合回归模型，LASSO,自回归模型，隐马模型等等；

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在数据驱动模型中，数据本身用于确定感兴趣的结果变量（即洪水）与预测数据之间的关系，而物理驱动模型则使用数据作为从已知水文关系中得出的预定数学方程的输入。相比之下，基于机器学习的洪水预报利用了数据的力量，从而可以建立更具动态性和适应性的模型。它被视为灾害（洪水本身）、暴露程度（个人可能受洪水影响的程度）和脆弱性（洪水对某些人的影响可能大于其他人的方式）的组合。洪水预报员使用复杂的模型来预测最有可能发生洪水的地方。洪水预报是应对洪水的重要工具：如果我们能够预测洪水可能发生的地点，我们就可以帮助减轻洪水的风险。

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