利用Matlab模拟年降雨序列！

2022-04-05 19:28:02 350 阅读 AI 写同款 · GEO 优化AI 选题数据监测一键分发 ›

MATLAB洪水模拟竞赛实战：从水文建模到淹没分析全流程解析水文建模与洪水模拟是水资源管理、灾害评估领域的核心技术，其原理基于水文学、流体力学及地理信息系统（GIS）的交叉应用。通过构建数学模型（如SCS-CN方法、浅水方程）对降雨径流过程进行数值仿真，能够量化洪水风险，为防灾决策提供科学依据。在工程实践中，MATLAB凭借其强大的工具箱（如Mapping Toolbox、Partial Differential Equation Toolbox）和向量化计算能力，成为实现从数据预处理、空间分析、模型求解到结果可视化的高效平台。本文以“Flood wrap-up”竞阅读详情

（初次尝试，不一定正确！）

function y = raint(n)
%UNTITLED2 此处显示有关此函数的摘要
% 此处显示详细说明
y1=[-3.5000 -3.3000 -2.4000 -2.1000 -1.2000 -0.8000 0.8000 1.2000 2.9000 3.7000 4.5000 5.5000];
m=normpdf(y1,1,2.2);
k1=[];
k2=[];
y=[];
for h=1:12
k1=[0,1];k2=[1-m(h)/n*5,m(h)*5/n];
y=[y,randsrc(1,30,[k1;k2])];
end
y=[y,randsrc(1,5,[k1;k2])];
end

%%生成年际变化序列
d=1:365;
y1=[-3.5000 -3.3000 -2.4000 -2.1000 -1.2000 -0.8000 0.8000 1.2000 2.9000 3.7000 4.5000 5.5000];
m=normpdf(y1,1,2.2);
d1=linspace(1,365,12);
y2=interp1(d1,m,d,'linear');

%%按随机降雨重现周期生成雨量序列
p = exprnd(1,[1,365]);
r1=67734.72*(1+0.841*log10(p))/1123.43448;
r1=r1.*raint(1);

p = exprnd(5,[1,365]);
r2=67734.72*(1+0.841*log10(p))/1123.43448;
r2=r2.*raint(5);

p = exprnd(20,[1,365]);
r3=67734.72*(1+0.841*log10(p))/1123.43448;
r3=r3.*raint(20);

p = exprnd(50,[1,365]);
r4=67734.72*(1+0.841*log10(p))/1123.43448;
r4=r4.*raint(50);

p = exprnd(100,[1,365]);
r5=67734.72*(1+0.841*log10(p))/1123.43448;
r5=r5.*raint(100);

r100=r1+r2+r3+r4+r5;

%for n=1:1:365
% if r100(1,n)<0
r100(1,n)=0;
% end
%end

k1=[0,1];k2=[0.78,0.22];
k4=randsrc(1,365,[k1;k2]);

t=k4;

r101=r100.*y2.*t.*2.2;
r1000=r101';

s1=[sum(t),sum(r1000)];
s=[mean(r1000),max(r1000)];

disp('年降雨天数、降雨量')
disp(s1)
disp('日平均、最大降雨量')
disp(s)