水质模型软件：MIKE SHE二次开发_（4）.MIKE SHE模型构建与参数设置.docx

PAGE1

PAGE1

MIKESHE模型构建与参数设置

1.模型构建概述

在进行水质模型软件的二次开发时，模型构建是至关重要的一步。MIKESHE是一个综合性的水文水质模型，能够模拟地表水、地下水、土壤水分和污染物传输等多方面的水文过程。本节将详细介绍如何在MIKESHE中构建模型，包括数据准备、模型网格划分、边界条件设置等内容。

2.数据准备

2.1地形数据

地形数据是构建MIKESHE模型的基础。一般使用数字elevationmodel(DEM)来表示地形。DEM数据可以从多种来源获取，如GIS软件、卫星遥感数据等。在MIKESHE中，地形数据主要用于生成模型网格和计算地表流的路径。

示例：

假设我们有一个100x100的DEM数据，存储在ASCII格式的文件中。以下是一个简单的Python脚本，用于读取DEM数据并进行基本的可视化：

importnumpyasnp

importmatplotlib.pyplotasplt

#读取ASCII格式的DEM数据

defread_dem(file_path):

withopen(file_path,r)asfile:

header=[next(file)for_inrange(6)]#读取前6行的头信息

data=np.loadtxt(file)#读取数据部分

returndata

#可视化DEM数据

defplot_dem(dem_data):

plt.imshow(dem_data,cmap=terrain)

plt.colorbar(label=Elevation(m))

plt.title(DigitalElevationModel)

plt.xlabel(X(pixels))

plt.ylabel(Y(pixels))

plt.show()

#主函数

if__name__==__main__:

dem_file=path/to/your/dem/file.asc

dem_data=read_dem(dem_file)

plot_dem(dem_data)

说明：

read_dem函数读取ASCII格式的DEM文件，并返回一个二维数组。

plot_dem函数使用Matplotlib库对DEM数据进行可视化。

请将dem_file替换为实际的DEM文件路径。

2.2气象数据

气象数据包括降雨、蒸发、温度等，是模拟水文过程的重要输入。这些数据可以从气象站获取，也可以使用气候模型生成的数据。在MIKESHE中，气象数据主要用于驱动地表水和地下水的模拟。

示例：

假设我们有一个包含降雨数据的CSV文件，以下是一个Python脚本，用于读取并处理这些数据：

importpandasaspd

#读取降雨数据

defread_rainfall_data(file_path):

data=pd.read_csv(file_path,parse_dates=[date],index_col=date)

returndata

#处理降雨数据

defprocess_rainfall_data(rainfall_data):

#计算每日平均降雨量

daily_rainfall=rainfall_data.resample(D).mean()

returndaily_rainfall

#主函数

if__name__==__main__:

rainfall_file=path/to/your/rainfall/data.csv

rainfall_data=read_rainfall_data(rainfall_file)

daily_rainfall=process_rainfall_data(rainfall_data)

print(daily_rainfall.head())

说明：

read_rainfall_data函数读取CSV格式的降雨数据，并将其转换为PandasDataFrame。

process_rainfall_data函数对降雨数据进行日平均处理。

请将rainfall_file替换为实际的降雨数据文件路径。

3.模型网格划分

模型网格划分是将研究区域划分为多个单元，以便在每个单元上进行水文过