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申请/专利权人：水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院

摘要：本发明公开了一种基于贝叶斯模型及多维联合分布的变参数水文模拟方法，包括收集研究流域内的资料；构建考虑植被动态的VIC分布式水文模型；建立贝叶斯层次模型；分段率定水文模型；建立气候、植被与水文模型参数之间的Copula联合分布函数；构建过程模型及层次参数模型，求解随植被变化下不同时期的水文模型参数，进而驱动步骤二的动态植被VIC分布式模型进行水文模拟；本发明通过贝叶斯层次模型先验分布到后验分布的推理过程，实现水文模型参数对植被参数的动态适应性调整，对于提高变化环境下长时序水文模拟的精度及未来水资源的预测具有一定的理论价值和实践意义，为适应植被变化下的水文模拟提供了新方案。

主权项：1.基于贝叶斯模型及多维联合分布的变参数水文模拟方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：收集研究流域内的水文、气候、地形、植被和土壤资料，并按时间序列整理站点数据，按流域矢量范围裁剪空间数据；步骤二：基于步骤一中收集的植被数据，制作逐年的动态植被参数文件，建立VIC分布式水文模型的动态植被数据，并逐年替换VIC分布式水文模型中的植被参数，构建考虑植被动态的水文模型；步骤三：建立贝叶斯层次模型用于估计水文模型的动态水文参数，即通过贝叶斯层次模型估计植被参数与水文模型参数之间的关系，利用该关系推求不同植被状态下的水文模型参数，从而驱动水文模型进行水文模拟；步骤四：分段率定水文模型，获取各时段的水文模型参数，以获取植被参数与水文模型参数关系的超先验分布；将步骤一整理的长时序气候数据和步骤二制作的长时序植被数据，按一定长度划分为多个子时段，在每个子时段上单独驱动并率定VIC分布式水文模型，获得每个子时段上的水文模型参数；步骤五：利用步骤四获取的各子时段水文模型参数，建立气候、植被与水文模型参数之间的Copula联合分布函数来模拟气候、植被对水文模型参数的影响，并作为步骤三中层次模型的超先验信息；步骤六：将步骤五构建好的Copula联合分布函数作为步骤三中的超先验信息用于完善贝叶斯层次模型，构建过程模型及层次参数模型；结合步骤一的气候数据、步骤二的植被数据和完善后的贝叶斯层次模型，建立条件分布，以求解随植被变化下不同时期的水文模型参数，进而驱动步骤二的考虑植被动态的水文模型进行水文模拟，设置迭代次数，多次更新参数，获得率定结果。

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百度查询： 水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院 基于贝叶斯模型及多维联合分布的变参数水文模拟方法