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本课题运用数学中有约束条件的最优化方法将马斯京根模型建模，并用离线识别方法模拟洪水过程来获得模型参数率定的最优值。在整个建模过程中，包括资料整理、洪样选择、参数率定、河段参数的人机交互分析以及模型检验在内的全部工作均在计算机上一气呵成。马斯京根建模程序以马斯京根流量演算参数直接优选为主线索，在河段模型综合参数分析中，运用模型的水文概念和参数的物理意义，将模型参数与河道特性、洪水组成及洪水量级建立相关关系，并对模型参数进行分类细化，为不同情况下准确地把握模型参数的变化趋势和有效的选择参数值提供技术支撑；在模型应用和检验中，结合长江上游暴雨洪水陡涨陡落的实际情况，分别选用4个典型河段用马斯京根法建模，并重点分析了各典型河段参数变化的影响因素和变化规律。应用成果表明：新的建模技术所建模型的计算精度明显高于手工试算的模型。在建模过程中，充分考虑利用各种水雨情“新息”，通过参数的相关关系来实时选择演算系数C，使模型的参数达到“准动态选取”的效果。