Water Conservancy Informatization

Research and Application of UE5-based Digital Simulation Technology for Water Flow of Hudu River

  • LU Han-you , 1 ,
  • ZHAO Wen-gang 1 ,
  • JIANG Jie-yu 1 ,
  • WANG Zai-ai 1 ,
  • LIU Xiao-qun 1 ,
  • LI Zhi-wei 2
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  • 1 Hunan Institute of Water Resources and Hydropower Research,Changsha 410007,China
  • 2 State Key Laboratory of Water Resources and Hydropower Engineering Science,Wuhan University,Wuhan 430072,China

Received date: 2023-08-30

  Revised date: 2023-11-15

  Online published: 2024-08-13

Abstract

River simulation technology plays a crucial role in watershed digital twin. However, current precise modelling of physical rivers to virtual watershed faces several deficiencies. To address such deficiencies, a 3D hydrodynamic model was developed in this study based on terrain measurements, remote sensing images,hydrological data, and water surface line calculated by hydrological model. The UE5 engine and Fluid Flux plug-in rendering was employed in the model. Blueprints were reconstructed and compiled, data assets were trained and coordinate system disparities were reconciled to finally achieve high fidelity simulation of the water flow of Hudu River. Calibration results indicate that the present model accurately reflects real-world conditions with small errors. The simulation model depicts the water flow dynamics during different periods, the relative height difference between water level and embankment, the artificial flood diversion blasting, and underwater scenarios. Parameter adjustments enable comparative analysis of different scenarios, offering visualization support for flood control decision-making.

Cite this article

LU Han-you , ZHAO Wen-gang , JIANG Jie-yu , WANG Zai-ai , LIU Xiao-qun , LI Zhi-wei . Research and Application of UE5-based Digital Simulation Technology for Water Flow of Hudu River[J]. Journal of Changjiang River Scientific Research Institute, 2024 , 41(8) : 157 -163 . DOI: 10.11988/ckyyb.20230957

开放科学(资源服务)标识码(OSID):

0 引言

河流三维仿真技术是智慧水利建设的重要基础[1]。三维仿真河流技术是将原始水文数据经过水动力模型处理生成相关的河流流场数据,再运用可视化技术对地形地貌、水利工程进行三维数字映射,有机结合水体立体化渲染、贴图,实现河流流场的动态效果,实现与真实世界交互,直观地反映整个流场全局和细部,展现河流一段时间内的运动变化规律[2]。虎渡河是连接长江荆江段与洞庭湖的三口水系中的主要河流,该河流在汛期来自三口分流水量大,且易与洞庭湖洪水遭遇,在旱季断流时间长,导致水资源短缺,所以情况复杂[3],构建三维仿真河流有助于加快数字化流域的进程,通过智慧水利建设解决防洪与水资源调度的问题。
目前,三维流体仿真方法包括三维运算模拟和非三维运算可视化仿真。三维运算直接模拟一般采用计算流体动力学(Computational Fluid Dynamics,CFD)基于边界条件计算流动过程,如有人采用FLOW3D软件研究对小湾水电站泄洪洞窄缝挑坎最优形态,这种方法虽直接但不适用于大型场景[4-5]。非三维运算可视化仿真更适合大场景,当前常见方法是基于Cesium地图引擎加WebGL进行三维仿真开发虚拟场景,实现流域信息集成,或者构建水利工程三维平台[6-7]。还有人通过建筑信息模型(Building Information Modeling,BIM)三维可视化技术进行了局部工程建模及多方协作流程分析[8],但由于底层实现与浏览器的差异,对特别是大型场景的运用上,实现物理河流向虚拟流域保真建模还有不足[1]。虚幻引擎5(Unreal Engine 5,UE5)具有强大的模拟和渲染与数据管理功能,使物理特效更强大,材质、纹理、色彩更真实,通过该引擎进行林地、洪水、海洋的仿真研究很多,但由于坐标系统匹配与数据加载量大等问题用于大型流域仿真较少[9]
本文通过高清卫星遥感影像结合最新实测水下地形,构建地形数据底座,同时基于虎渡河长系列水位流量监测结果,通过HEC-RAS计算不同情景下沿程水面线变化,再采用UE5引擎载入数字高程模型(Digital Elevation Model,DEM)、卫星贴图、法线、灰度图等构建仿真地形,结合FluidFlux插件快速生成真实水体,之后采用蓝图代码的编撰、解译生成快速反映虎渡河不同情景水情的仿真模型。模型可以直观反映虎渡河不同时期、位置的水位分布、水位与堤防相对情况、人工爆破分洪情况等,为虎渡河的智慧水利建设与水旱灾害防治提供参考。

1 研究区域

虎渡河位于湖北荆州公安县与湖南常德安乡县,自太平口分流,经弥陀寺、里甲口、夹竹园、黄山头节制闸(南闸)进入湖南,过董家垱、白粉咀、陆家渡,在新开口附近与松滋合流,汇入西洞庭湖,水道长137.7 km。其中中河口串河与松滋河东支连通,是松滋河、澧水洪水的行洪通道。虎渡河两岸均为堤防,属平原性河流。
1952年太平口左岸兴建荆江分洪工程,下游91.0 km黄山头配套修建南闸,节制虎渡河流入洞庭湖流量不超过3 800 m3/s。1954年洪水荆江分洪区曾3次开闸分洪,因南闸泄流大于下游河道泄流能力,造成两岸溃决;1998年大水后,南闸闸底板高程抬高到34.02 m,中低水太平口分流经中河口流向松滋河,下游断流。南闸以下至汇入洞庭湖处为虎渡河下游河段,长45.0 km,均呈单一河道形式,平面形态稳定。研究区域概况如图1所示。
图1 研究区域概况

Fig.1 Map of the Hudu River

本次研究的区域为虎渡河南闸到汇流口河段(图1(c))。其间有1处水文站为董家垱水文站,董家垱水文站建于1978年,距南闸下游约10 km,实测汛期水位、流量。图1(c)中红色线段为2021年水下地形采集断面。

2 研究方法

2.1 工具简介

研究以结合实际参数的HEC-RAS的水流模拟结果为数据基础,以虚幻引擎5进行三维场景构建与环境渲染,结合Fluid Flux插件呈现真实拟态的水流效果。
UE5是Epic团队开发的于2020年公布的第5代游戏引擎[10]。游戏引擎是指一些已经编写好的可编辑电脑游戏系统或者一些交互式实时图像应用程序的核心组件。UE5由平台场景和蓝图设计2大模块组成,平台场景为高仿真可视化界面与资源块。蓝图设计主体蓝图开发系统(blueprint)是一种基于节点快速开发游戏原型的可视化脚本语言,可将各类程序节点及函数以图形化方式进行展示,连接并创建处理。蓝图可简要分为关卡蓝图、类蓝图、材质系统等。UE5较之前版本主要是更新Nanite虚拟微多边形几何体技术以及流明(lumen)技术,使得引擎能支持更大的模型场景,画面更加清晰,光线追踪效果得到加强。
Fluid Flux是适用于UE5的流体插件,由Krystian Komisarek开发,能真实模拟海洋、河流等流体,具有浮力、水底特效等特性,插件基于浅水方程(Shallow Water Equations,SWE)求解器,结合水源的位置,在高度场(捕获的地面)上投影的2D网格中进行计算,所有障碍物都以自上而下的投影方式渲染到高图中,参照投影地形依物理特征生成流场图,之后在地面网格采用高质量动态水体材质进行顶点绘制,在地面网格上还原模拟的3D水流效果[11]。插件具有干净、高效、节省GPU、界面简洁、紧凑、内存占用小等优点。
HEC-RAS是美国陆军工程兵团、工程水文中心研发的一种多用途模型,可以对单一河段、干支流交汇的河网系统或者环状河网系统进行数值模拟,并能够进行各种涉水建筑物(如桥梁、堰、堤防、水库大坝等)的水面线分析计算[12]。利用该模型也可自动快速生成河道横断面图、流量及水位过程曲线等各种图表,扩展模块 HEC-geoRAS可以结合 ARCGIS进行前处理然后直接导入计算,对于大范围的河流水力模拟,操作简单,方便快捷。本文运用该软件基于伯努利方程进行河道一维恒定流水面线计算,计算结果用于仿真水位控制。

2.2 方法流程

研究方法包括数据来源与获取、数据预处理与加载、仿真模拟程序编写等,研究采用数据包括地形数据、影像数据、水文数据,通过声学多普勒流速剖面仪(Acoustic Doppler Current Profiler,ADCP)实测2021年虎渡河南闸以下河段水下地形,通过91图卫助手工具下载ALOS卫星12.5 m分辨率水上地形,与1 m分辨率高清卫星影像,从水文局获取董家垱站与安乡站多年实测水文数据。
数据预处理包括地形数据拼接、降噪与影像、地形数据格式转换,将南闸以下21个实测断面上的河底高程点进行插值生成水下地形面,并组合ALOS卫星12.5 m分辨率水上地形DEM,将高程基准转换到1985国家高程基准,平面坐标系统一为CGCS2000 / Gauss-Kruger CM 111°E,并进行插值与采样形成区域内完整的数字高程,并结合实测堤顶高程,对堤防地形降噪处理,使地形高程点之间衔接均匀。采用Global Mapper软件将之前合并降噪的地形数据与1 m精度卫星高清真彩影像进行模拟区域框选,并将Tif格式地形转换为HFZ地形,用GIS将TIF格式的卫星高清真彩影像转为PNG格式。
HFZ地形导入Word Machine软件再次加工,为了使河流堤防更明显,需要控制最大高程,Z轴分辨率是512的倍数,为方便高程计数,将最大高程设置为512的倍数,本文河流堤防高程约42 m,可设置最大高程为128 m。通过Basic Coverage节点导出地形的RAW16格式图、法线图、灰度图等,卫星影像也转换为PNG-8 bit的影像贴图(图2)。
图2 地形处理流程

Fig.2 Flow chart of terrain preprocessing

地形数据处理后载入UE5(图3)。UE5中,需构建地形材质,材质采用Landscape coord控件混合卫星影像、法线贴图与灰度贴图。在地形构建模式中,导入RAW16格式地形,加载材质。UE5中默认单位为cm,最大地形块有8 129个网格,高度方向最大有512个网格,所以XY方向比尺为31 857×100/8 129=391.89,Z值设置为128×100/512=25,使比尺与实际统一。
图3 仿真处理流程

Fig.3 Flow chart of river simulation processing

UE5中地形可通过地形编辑器进行进一步优化,修正少量噪音点。水流模拟需加载Fluid Flux插件,依据HEC-RAS计算的不同流量情景水面线结果,沿程布置水位控制点,运行插件使流态稳定后保存不同情景结果为数据资产。设计三维动画采用蓝图编辑器进行蓝图构建,实现用户操作界面,耦合模型实体调用不同场景资产,将模型训练完善进行打包。

3 地形与水文分析

从南闸上游1 km到下游汇口共约46 km河段,仿真区域平面面积1 014.87 km2图4为HEC-RAS虎渡河模拟区范围,虎渡河两侧的垸子高程在31 m左右,上游堤防高程约42.1 m,下游堤防高程约38.5 m,堤防连续均匀无噪音点,河床地形源于实测,上游河床高程28.7 m,下游河床高程23.2 m。
图4 虎地渡河模拟区范围地形云图

Fig.4 Topographic cloud map of Hudu River

为排除出口汇流顶托影响,HEC-RAS模型需要设置上游边界2处:一处为主边界,在南闸位置;一处为辅边界,在安乡县附近松虎洪道。近30 a来虎渡河董家垱站流量多在2 500 m3/s以下,不同级别流量下董家垱站与安乡站流量大小对应情况如图5,图中显示两处水文站流量有较强的相关性,决定系数达0.994 4,下游在松虎洪道交汇点设置自然出流边界。
图5 关键控制站流量关系

Fig.5 Flow relationship between two stations

模型模拟结果需要进行校验,通过董家垱站多年流量-水位数据,获取2 500 m3/s流量以下对应的平均水位,为了排除高程数值的干扰,再以实测地形将水位转换成对应水深,发现400~2 500 m3/s的流量对应水深在1.72~7.53 m范围,在对应流量情景下进行模拟,发现水位结果在1.76~7.72 m范围内(图6),流量较小时模拟更加准确,大流量情况下误差更大,但整体而言都在95%的误差区间内,证明模拟结果能一定程度上反映真实水位情况。
图6 模拟计算结果校验

Fig.6 Calibration of simulation results

流体模型的模拟结果如图7,为了在UE5中显示极端水情,除了选择2 500 m3/s及以下6个不同流量拟情景外,还选择3 000与3 800 m3/s两个极端水情进行模拟,这两处高流量情景缺乏资料,安乡站对应流量则按照图5中的公式进行换算。UE5中仿真模拟范围为南闸到新开口位置,入口和出口有过渡段,使水位结果扰动更小。受河床形态影响,不同阶段流量情景之间有显著差别,如当流量<1 000 m3/s时,流量每上涨100 m3/s,水位上涨约0.38 m,而这个值随着流量的增加明显下降,当流量在2 000~2 500 m3/s区间时,流量每上涨100 m3/s,水位上涨约0.20 m,而当流量在3 000~3 800 m3/s区间时,流量每上涨100 m3/s,水位上涨约0.05 m,但董家垱以上河段几乎无上涨,这与河面拓宽能力有关。
图7 流体模型计算结果

Fig.7 Model simulation result of hydrograph

4 仿真模拟过程

UE5建模中的设置如表1,将地形平面缩放10倍,是为了加快水流运动时间。垂直缩放为2.5倍,设置变态比尺是为了在垂直尺度与平面尺度相差过大情况下,使堤防结构、水流立体感更突出,而由于模拟过程是基于二维结果到三维的渲染投影,所以变态比尺的设置对模拟结果准确性无影响。在缩放后的地形上进行模拟,为了优化运算过程与渲染资源将全河段分成4块模拟区域,区域首尾相互衔接,每个模拟区的网格数设置为2 048×2 048个,网格大小设置为0.5 m,这样单区最大模拟面积为1 024 m2
表1 仿真模拟参数设置

Table 1 Simulation parameter settings

模拟区域参数 参数取值 水位控制点参数 参数取值
平面缩放比尺 1∶10 形状 矩形
垂直缩放比尺 1∶2.5 边缘参数 10
网格数量/个 2 048×2 048 初始流量/(m3·s-1) 0
网格大小 /m 0.5 速度/(m·s-1) 0~4
单区面积 /m2 1 024×1 024 持续性参数 -1
模拟区数量 4 影响强度 1
重力加速度/
(m·s-2)
9.807 优先度 1 000
UE5中流体基于Fluid Flux 插件实现。对各流量情景下的沿程水位,每隔2 km添加一处水位控制点(图8(a)),控制点之间的流动过程通过浅水方程求解并三维化展示,模拟20 s后水流流通全河段(图8(b)),到运行600 s后河道内水流流态趋于稳定(图8(c)),可以通过数据化资产的方式对当前流态进行保存,在模型封装后可以直接调用该流态结果并作为初始流场进一步运行。各个流量情景下水面高程受到HEC-RAS计算结果的控制,即流量条件发生变化后会自动调用各情景,再通过Fluid Flux同步渲染。
图8 仿真水面生成过程

Fig.8 Generation process of simulated water surface

水位控制点参数设置见表1,控制点形状选矩形,边缘参数设置10使控制点边缘成斜面,初始流量设置0使水面出流平缓,流速选项控制渲染水流的速度可视化效果,依据流量情况取值在0~4范围,持续性参数设置为-1使水流在水位控制点位置持续出流,影响强度与优先度都保持系统默认。
仿真蓝图的主程序设计如图9,启动程序后获取控制器显示出鼠标,并使用户界面出现在屏幕,当点击流量大小的事件按钮时候可以选择流量情景(图9(a)),这里设置了400、700、1 000、1 500、2 000、3 000、3 800 m3/s这7个流量情景,当选择其中一个流量情景时会触发对应蓝图事件。如3 800 m3/s流量情景蓝图事件(图9(b)),被触发时,先通过初始流场控制器将流场设置为之前保存的3 800 m3/s流量结果,接着通过位置调整器将水位控制点设置为情景水位,重现之前模拟的情景,连接在最后的控件用于激活整个河流情景切换的代码蓝图(图9(c))。
图9 UE5蓝图程序构成

Fig.9 Composition of UE5 blueprint

5 河流仿真成果

河流仿真结果如图10,图中水流的渲染效果较为真实,浅滩处水体色泽更通透,深潭处颜色更偏黑绿,水面波纹大小适中且与水流方向一致,波纹表面光体自然反射、水流漫堤后倾泻而下的破碎泡沫更增加了水体仿真的真实感。仿真模型能通过左下角输入框快速自由切换3 800 m3/s以下任意流量情景。图10(a)图10(c)分别是年均流量700 m3/s下的董家垱与刘家咀段,两处距离右岸堤顶分别约7.1、6.0 m,刘家咀河道内洲滩正常出漏。图10(b)图10(d)是最大流量3 800 m3/s情况下,这2处水位已漫过堤顶,并在部分堤防高程较低位置倾泻到垸内。
图10 虎渡河仿真情景

Fig.10 Simulated scene of Hudu River

对仿真结果的准确性进行校验(图11),仿真模型中2个控制水位点间距2 km,分别在控制点中间选取1个校验点,将仿真模型的水深结果与流体模型的计算结果进行比较,多年平均流量700 m3/s情况的校验结果为平均误差0.017 m,最大误差0.045 m。多年平均流量3 800 m3/s情况的校验结果,平均误差0.023 m,最大误差0.09 m。整体平均误差0.02 m,虽然高流量情况下误差更大一些,但仿真结果与流体模型计算情况基本吻合,而图6证明了流体模型的有效性,所以仿真模型也能一定程度反映不同流量情景下的真实情况。
图11 仿真成果校验

Fig.11 Verification of simulation result

仿真模型的应用包括洪水情景下的爆破分洪模拟(图12),当流量达到3 800 m3/s且有漫堤风险时,可以选择的应对措施之一就是对人员、房屋相对较少的虎渡河左侧西关垸进行堤防爆破,使洪水主动排入西关垸内。图12(a)从上游到下游共设置了3个爆破分洪点,洪水蓄满西关垸大约需600 s的模拟时间,按照变态比尺换算约1.22 h。图12(b)是其中1个爆破分洪点,为了展示效果,爆破口长度约150 m,深度约10 m,水流在爆破口出流呈现自然的倾泻扩散状态。此外仿真模型还能展示水面以下的效果,图12(c)即为爆破口水面以下的水流与地形状态。实际运用中模拟参数可以根据需要进行参数调整,并比较不同方案模拟结果,实现预演的效果,为防洪决策提供支持。
图12 西关垸爆破分洪情景仿真

Fig.12 Simulation of flood diversion scenario of Xiguan embankment blasting

6 结论

本研究以实测地形和收集的水文资料为基础,通过水动力模型模拟结合UE5引擎渲染的方式构建了虎渡河南闸到小河口段仿真模型,研究表明:
(1) 基于UE5的大范围河流仿真模拟方法可行。将实测水下地形与遥感水上地形拼接、降噪、转换为UE5地形底座,通过水动力模型模拟的水位线控制仿真情景水位,在UE5中进行蓝图编译、训练数据资产,可以成功模拟虎渡河南闸下游真实场景。
(2) 模型仿真效果较好,能反映真实情景。水动力模型的水深误差≤5 %,而仿真模型模拟结果平均误差仅0.02 m,表明该仿真模型能一定程度还原真实情景。
(3) 仿真模型有防洪预演等应用价值。通过仿真模型可以较真实地复刻不同时期的水流状态、水位与堤防相对高差、水下情景、人工爆破分洪情况等,通过参数调整能进行不同预演方案之间的比较,为防洪决策提供可视化支撑。
虽然如此,本研究还有一些不足,如滨河植被、建筑物与水下微地形等未能构建,真实度需要进一步优化。
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