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水文预报与水资源优化管理技术

可确定各个模型因子的的敏感性强弱，为模型参数的选择提供依据和参考。
2. 实测历史记录资料的随机或系统误差

实测数据精度的高低、误差的大小决定于测量技术的先进和成熟程度，影响
模型模拟的拟合度从而影响模型的预测精度。大部分流域降雨径流资料由于测量

技术受到限制，其精度可能无法反映真实水文现象。另外人类活动的影响会导致
某些水文因素的变化，使历史资料无法直接与现状资料统一应用，而无论是修正

历史资料还是还原现状资料都有一定的难度。对实测数据进行分析，确定所产生
的误差大小，进而计算出调整系数，是减小此类误差的主要方法。

3. 参数误差
参数误差包括每个参数的取值非最优产生的模型预报误差和各个参数组合在

一起非最优产生的模型预报误差。通常模型参数的选择需要遵循即科学性、实用
性和可行性的和原则。不同的参数对于模拟结果的影响是不同的，有的参数直接

影响模拟结果，有的则是许多参数共同作用，来反映对结果的影响。
4. 模型结构误差

不完善的模型结构带来的误差在模型校准和验证阶段难以发现，所以在模型
构建阶段需要对模型结构的正确性进行充分的讨论。模型结构不完善的原因主要

是由于对水文过程理解不够而造成的模型框架结构不能真实地反映水文实际过
程，忽略了产汇流的随机性，模型较少甚至不考虑环境变化对流域产汇流机制的

影响等。另外，在模型设计和建立过程中采用的不正确的计算方法，不合适的时

间步长，不恰当的运行次序，不完整或有偏差的模型结构等，都会引起的模型预
报误差。

分布式水文模型的误差来源有被排除在外的因素引起的误差、实测历史记录
资料的随机或系统误差、参数误差和模型结构误差等。前两类误差必须在模型建

立过程中和试运行之前进行分析将其降到最低。在对模型校准过程中，必须明确
区分不同误差来源，不要用对一种误差源的调整去弥补另一种误差源的影响，如

通过参数调整来弥补模型结构误差等。在参照和借用国外较为成熟的分布式水文

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