NAM模型通过给定降雨来模拟流域产流。根据雁栖河流域的流域特征和资料情况，降雨径流模型的时间步长设定为24小时。表2NAM模型率定参数表图2是雁栖河流域的柏崖厂水文站模拟和实测流量过程对比图，图中实线为模拟值，虚线为实测值，从降雨径流模拟结果可以看出，模型参数得到了较好的率定，模型模拟误差为0.642，见表3。......
2023-06-26
基于Nash效率系数的雁栖河流域降雨径流模型分析
【摘要】：从模型应用实例的模拟Nash效率系数分析，可以看出，本文建立的雁栖河流域降雨径流NAM模型基本上可以满足水环境治理和水资源规划与管理的需求。由此可见，数据资料缺乏、娱乐和鱼类养殖场取用水、拦水堰壅水改变了天然径流过程的时空分布，也是影响雁栖河流域降雨径流模型模拟结果的主要因素。
从模型应用实例的模拟Nash效率系数分析，可以看出，本文建立的雁栖河流域降雨径流NAM模型基本上可以满足水环境治理和水资源规划与管理的需求。由于雁栖河流域只有一个水文站，同时实测数据资料的缺乏，模型没有对雁栖河流域各单元或子流域的模拟效果进行验证，这需要进一步进行实地监测和补充研究。
从雁栖河流域的柏崖厂水文站模拟和实测流量日过程线以及累积流量值分析中，影响率定结果的不确定性受到数据资料的限制，由于缺少当地蒸发量的实际观测值，模型中以北京市区的平均月蒸发量代替流域内蒸发值，不可避免地引起模拟结果的偏差。
自1997年以来，随着雁栖河小流域神堂峪及长园两条沟旅游产业的迅猛发展，各类餐饮、休闲及娱乐类场所鳞次栉比，经现场调查，在长园河及神堂峪两条沟内建立了约50多家规模较大的度假村（山庄）、垂钓园、休闲俱乐部等。大型的鱼类养殖场共有6处，交界河鱼场和长园村3号鱼场规模约为100万尾；长园1号鱼场和花苑湖鱼场规模约为50万尾；莲花池村鱼场和长园村2号鱼场规模约为10万尾。在这6个鱼场中，交界河鱼场通过拦截河道而成，利用了整个交界河的流量，其余5个鱼场均通过从河道或河源引水，引入鱼场的水量在鱼塘内滞留并消耗。如受长园村2号和3号鱼场取水影响，鱼场取水口下游河段已断流，而当鱼场取水再次回归到河道后，河道流量又重新恢复。
为满足长园及神堂峪沿河两岸各类餐饮企业、鱼场养鱼、休闲娱乐及景观用水需要，目前各用水单位均通过在河道拦河建坝/堤（堤高均为1m左右）以壅高河道水位，达到顺利取水的目的；同时各企业取水基本没有量的限制，造成取水下游河段减水现象十分明显，从而使长园河及神堂峪沟自上而下形成水流时而有水流、时而无水流的“奇怪”现象。目前长园河长约8.5km的河道，有超过30处以上的堰/堤，而神堂峪情形也类似，在不到8km的河沟内，就有超过32处堤/堰，工程建设密度非常高，水资源开发利用早已超过了河流合理的开发利用范围。雁栖河流域内拦水堰的形式有：溢流堰、弧形闸门堰、窄缝堰和涵洞，其主要功能是抬高或调整堰上游附近河道水位，满足上游河道的取水、娱乐及防洪需求，对河道水文过程存在一定的干扰程度。
由此可见，数据资料缺乏、娱乐和鱼类养殖场取用水、拦水堰壅水改变了天然径流过程的时空分布，也是影响雁栖河流域降雨径流模型模拟结果的主要因素。对流域出口断面流量的预测与模拟，如果在模型对这些不确定因素和人为干扰因素予以考虑，就能更好地预测与模拟雁栖河流域降雨径流过程。
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2023-06-26
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2023-08-23
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2023-06-26
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2023-06-21
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2023-10-26
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2023-08-23
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