[SWMM]汇水区特征宽度的计算方法
SWMM模型产流计算中,有一个比较重要的参数就是子汇水区的特征宽度(width),这个参数对地表汇流时间和峰值有一定的影响。子汇水区特征宽度的计算方法有很多,这里介绍比较常用的两种:
(1)采用面积除以流长的方法:流长可以假定为子汇水区边界上距离子汇水区出口最远的那一点至出口的距离,然后根据子汇水区的面积除以流长从而得到特征宽度。流长也可以采用近似方法,比如采用边界上距离出口最远的某个折点来计算流长,这样可以GIS中提取子汇水区的折点,然后简单计算一下便可以得到流长。(常用方法)
(2)采用面积开方的方法:这种方法比较简单,将子汇水区近似为矩形,假定特征宽度为面积的平方根。有些人在计算时还会在平方根上乘以一个系数,这样做也许有一定道理,但是否有意义还值得商榷,而且这个系数如何取也是一个问题。
至于其它的一些方法,如根据子汇水区的周长或者长宽乘以一个系数来计算特征宽度等,方法比较简单,这里不作介绍。不管采用何种计算方法,特征宽度只要在合理的范围内,应该对结果影响较小。
[SWMM]汇水区特征宽度的计算方法的更多相关文章
- xgboost 特征重要性计算
在XGBoost中提供了三种特征重要性的计算方法: ‘weight’ - the number of times a feature is used to split the data across ...
- 【Semantic Segmentation】U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation 论文解析(转)
目录 0. 前言 1. 第一篇 2. 第二篇 3. 第三篇keras实现 4. 一篇关于U-Net的改进 0. 前言 今天读了U-Net觉得很不错,同时网上很多很好很详细的讲解,因此就不再自己写一 ...
- ORB-SLAM(三)地图初始化
单目SLAM地图初始化的目标是构建初始的三维点云.由于不能仅仅从单帧得到深度信息,因此需要从图像序列中选取两帧以上的图像,估计摄像机姿态并重建出初始的三维点云. ORB-SLAM中提到,地图初始化常见 ...
- [OpenCV] Face Detection
即将进入涉及大量数学知识的阶段,先读下“别人家”的博文放松一下. 读罢该文,基本能了解面部识别领域的整体状况. 后生可畏. 结尾的Google Facenet中的2亿数据集,仿佛隐约听到:“你们都玩儿 ...
- Android驱动之 Linux Input子系统之TP——A/B(Slot)协议
将A/B协议这部分单独拿出来说一方面是因为这部分内容是比较容易忽视的,周围大多数用到input子系统的开发人员也不甚理解:另一方面是由于这部分知识一旦扩展到TP(触摸屏Touch Panel)的多点触 ...
- [CNN] Face Detection
即将进入涉及大量数学知识的阶段,先读下“别人家”的博文放松一下. 读罢该文,基本能了解面部识别领域的整体状况. 后生可畏. 结尾的Google Facenet中的2亿数据集,仿佛隐约听到:“你们都玩儿 ...
- 机器学习入门-集成算法(bagging, boosting, stacking)
目的:为了让训练效果更好 bagging:是一种并行的算法,训练多个分类器,取最终结果的平均值 f(x) = 1/M∑fm(x) boosting: 是一种串行的算法,根据前一次的结果,进行加权来提高 ...
- Linux输入子系统:多点触控协议 -- multi-touch-protocol.txt【转】
转自:http://blog.csdn.net/droidphone/article/details/8434768 Multi-touch (MT) Protocol --------------- ...
- Linux输入子系统:多点触控协议 -- multi-touch-protocol.txt768
转自:http://blog.csdn.net/droidphone/article/details/8434768 Multi-touch (MT) Protocol --------------- ...
随机推荐
- 前端开发入门到进阶第三集【JavaScript中如何将html字符串转化为Jquery对象或者Dom对象】
https://www.cnblogs.com/mingjiatang/p/4746845.html
- 安装react后运行报错
错误提示:npm WARN checkPermissions Missing write access to C:\Users\LXD\Desktop\webpack-base\node_module ...
- P5311 [Ynoi2011] 成都七中
P5311 [Ynoi2011] 成都七中 题意 给你一棵 \(n\) 个节点的树,每个节点有一种颜色,有 \(m\) 次查询操作. 查询操作给定参数 \(l\ r\ x\),需输出: 将树中编号在 ...
- Linux基础服务搭建综合
Linux服务综合搭建的文章目录 =============================================== 1.foundation创建yum仓库 2.部署DNS 3.将YUM源 ...
- C++引用的概念以及基本使用
引言 引用是C++的新增内容,在实际开发中会经常使用:C++用的引用就如同C语言的指针一样重要,但它比指针更加方便和易用. 我们知道,参数的传递本质上是一次赋值的过程,即将一块内存上的数据复制到另一块 ...
- jvm源码解读--18 Java的start()方法解读 以及 wait 和notify流程图
drawwed by 张艳涛 and get info from openjdk8 还有一个图
- Android 开发必备的知识点——JVM基础【转】
image 1.JVM与操作系统的关系 Java Virtual Machine JVM 全称 Java Virtual Machine,也就是我们耳熟能详的 Java 虚拟机.它能识别 .class ...
- Apache Flink jobmanager/logs路径遍历CVE-2020-17519
影响版本 1.11.0 1.11.1 1.11.2 poc http://192.168.49.2:8081/jobmanager/logs/..%252f..%252f..%252f..%252f. ...
- HCIA-数据链路层
数据链路层 1.数据的差错检测 |FCS| 2.组帧|解帧 |数据帧帧头 帧尾| 3.标识身份 |MAC地址| 以太网络标准数据链路层的标准 数据链路层不仅仅只有以太网 地域来进行分类 局域网:小型地 ...
- 如何将fidd上抓的包移到jmete中
1.fiddler的安装配置就不说了, 网上有很多资源, 不会太难 2.使用fiddler抓包, 相信进来看这篇文章的博友都已经会使用fiddler抓包 3.打开jmeter, 添加>测试计划& ...