在西班牙半岛不同气候区的日径流模拟中SWAT和ANN模型的比较

水流数据对于水资源规划和管理至关重要，估计的准确性对于决策制定非常重要。土壤和水评估工具（SWAT）和人工神经网络（ANN）模型已进行了评估和比较，以寻找改进水流估计的方法。为了更全面的评估，这些水流估计模型的准确性和能力也根据它们在不同流量期间的表现分别建立，使用了区域流量持续曲线（FDCs）。具体而言，FDCs被分为五个部分：极低、低、中、高和极高流量。这种流量的分段允许对每个重要排放事件的模型表现进行精确分析。在本研究中，这些模型在西班牙半岛两个具有对比气候条件的流域中应用：大西洋气候和地中海气候。结果表明，SWAT和ANN在日水流建模中通常是良好的工具。然而，SWAT在较低流量的模拟方面更为成功，而在所有情况下，ANN在估计较高流量方面更为优秀。