DBM（Data Based Mechanistic）模型是一种有一定物理基础的由数据本身决定模型结构的模拟方法。该方法是由Lancaster 大学环境系统和统计研究中心的Peter Young 等人提出的， 它利用通用线性转换函数将有效降雨输入数据与总流量联系起来，不对模型结构事先作出规定，而是根据不同数据的特性确定不同的模型结构，并且用有效降雨替代实测降雨作为模型的输入， 更精确的反应了降雨—径流产汇流机制，应用起来也更加灵活。Young 和Beven[1]将该模型应用到英国两个小流域，分别对400h 和500d 的降雨径流数据进行了模拟， 并详细介绍了DBM 模型结构和参数确定的方法。Young 和Chotai[2]用该模型模拟了英国里布尔河流域中的霍德勒河1993 年的降雨径流过程，拟合结果良好。Mwakalila 等[3]用该模型模拟了坦桑尼亚半干旱区的Great Ruaha 流域的径流产生机制。Matthew 建立了威尔士地区Hafren 河的非线性转换函数模型，并对该地区进行洪水预报[4]。Rowan 等[5]利用该模型重构了Wyresdale Park 水库的历史沉积率。但目前DBM 模型在国内应用还较少。 |
