摘要：坡面产流是土壤本身特性与外界 影响 因素相互作用的结果，它们之间具有明显的非线性输入输出关系。在 分析 坡面产流和神经 网络 模型具有某些相似的基础上，利用径流站观测资料，建立了小流域坡面产流量的三层前向网络模型(BP算法)，并显示了具有较好的模拟预测效果。
关键词：人工神经网络 坡面产流 BP算法
１ 引言
一般而言，整个流域的不同区域，其地形、地貌、植被、土壤、人类活动等条件不尽相同。模拟流域的产流、汇流、土壤侵蚀、产沙及其泥沙输移特性，首先需将流域概化成若干流域特性近似的 计算 单元－称为小流域单元。Sins et al[1]将流域分成若干计算单元，每个单元有它自己的流域边界，称为子流域。国内不少 研究 者也采用这种按 自然 水系划分子流域的 方法 [2]。
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将流域概化为若干子流域的方法，对考虑流域降雨及下垫面条件的空间变化，建立整个流域的产流、汇流、土壤侵蚀、产沙和泥沙输移模型提供了很大的方便。为此，以这种自然水系划分方法为基础，把小流域划分为如下形式，见图1所示，其中图1(a)为小流域自然水系图；图1(b)为小流域按水系汇流划分模式；图1()为每一个小单元产流模式，即径流输出关系图，包括降水、区间来水、本单元上时刻的径流量和上一单元（或多个单元）的输出到本单元的输入径流量等输入变量，以及本单元调节作用后的输出径流量。 |
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图1 小流域产流示意图
Sketh f runff struture in the sall atershed |
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2 坡面产流模式分析
由于地形、地貌、下垫面条件、土壤含水量空间分布及人类活动影响的不同，坡面上形成了两种不同的产流方式，即“超渗坡面流”和“蓄满坡面流”。坡面上一部分由于坡度较缓，导致雨水排泄不畅而使土壤含水量较高，而另一部分坡度较陡，雨水在坡面上滞留时间短，使土壤含水量较低。此外，下垫面植被条件的差异也会导致土壤含水量的变化。因此，在每个单元子流域的坡面上，既可能产生“超渗坡面流”，也可能产生“蓄满坡面流”。然而，对此如何判断， 目前 研究较少。黑龙江省宾县径流实验站[3]通过对产流方式与下垫面特征、雨强特性等影响因素的分析，认为区别两种不同产流方式的重要标志是雨强的作用。在蓄满产流情况下，损失量与降雨强度无关，满足缺水量后，降雨均成径流。雨强对超渗产流则起主要作用。
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