深度学习与响应曲面替代在分布式模型率定的对比

南水北调与水利科技(中英文) 页数： 12 2025-05-23

摘要：为解决分布式水文模型参数率定时参数维度高且计算效率低的问题，提出一种结合深度学习替代模型与多尺度参数区域化(multiscale parameter regionalization, MPR)方法的参数优化方案。以淮河流域为研究区域，利用全球陆地蒸发阿姆斯特丹模型(global land evaporation Amsterdam model, GLEAM)遥感蒸散发数据对可变... （共12页）

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