使用 NDVI 值的水文模型参数化以说明土地覆盖变化对降雨
经典降雨径流模型通常使用历史数据来估计模型参数，并考虑参数的平均值进行预测。然而，由于气候变化和人类影响，模型参数会随时间发生变化。为了克服这个问题，本研究使用从遥感数据得出的归一化差异植被指数 (NDVI)，使用概念性降雨-径流模型研究土地覆盖变化对流域水文响应的影响。研究区由两个子流域（Hervi 和 Lighvan）组成，具有不同的土地覆盖条件。获得的结果表明，单参数模型生成的径流预测具有可接受水平的考虑标准。遥感数据被用来将流域的土地覆盖特性与模型参数相关联。虽然回归方程的幂形式可以使用 Hervi 子流域的可用图像最适合参数值，但对于 Lighvan 子流域，由于模型参数的波动较大，拟合方程显示出较低的相关性。对于 Hervi 和 Lighvan 子流域，模型的 Nash-Sutcliffe 效率标准的平均值分别为 0.87 和 0.55。应用这种方法，可以使用时间 NDVI 值确定模型参数。对于 Hervi 和 Lighvan 子流域，模型的 Nash-Sutcliffe 效率标准的平均值分别为 0.87 和 0.55。应用这种方法，可以使用时间 NDVI 值确定模型参数。对于 Hervi 和 Lighvan 子流域，模型的 Nash-Sutcliffe 效率标准的平均值分别为 0.87 和 0.55。应用这种方法，可以使用时间 NDVI 值确定模型参数。
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