基于SWAT模型的汉江流域径流模拟

应用SWAT(Soil and Water Assessment Tool)分布式水文模型对汉江流域1971-2000年30年逐月径流进行了模拟.结果表明:模型模拟精度高于评价标准(模拟效率Ens>0.5,相关系数r 2>0.6),SWAT模型适用于汉江流域的径流模拟;水量平衡各要素中,30年月、年平均蒸散发量、地表径流量、土壤对地下水补给量、土壤含水变化量、地下水侧流量分别占降水量的55.97%、25.88%、17.64%、0.26%、0.25%,蒸散发是该流域水量的主要输出项;各月30年平均降水量变化趋势与地表径流量变化趋势较一致,而与基流量变化趋势一致性较差;30年流域降水量年变化趋势与地表径流量、基流量的变化趋势较一致;30年月、年地表径流量对降水的响应程度高于基流.     

基于SWAT模型的洪湖流域供水资源模拟研究

利用SWAT分布式水文模型,对洪湖流域1961—2011年供水资源变化情况进行模拟。结果表明:SWAT模型对洪湖流域供水资源模拟适用性良好。近51 a流域年平均地表径流和降水量增加趋势相当,且降水量峰值对应地表径流和地下径流均较高。流域在1960s、1970s相对偏枯,1980s后降水相对丰沛,流域呈现由干转湿的变化。进入21世纪后,流域又趋于偏枯。流域季节降水量、地表径流、地下径流、蒸散发量及土壤含水量变化最大值均出现在夏季,最小值均出现在冬季,但丰、枯年季节分配不同,各要素月季节分布差异较大。洪湖年均入湖水量呈略增加趋势,春、夏季增加趋势较为明显。     

陆面模式SSiB耦合TOPMODEL对流域水文模拟影响的数值试验

为了检验陆面模式SSiB耦合TOPMODEL模型对流域水量平衡模拟结果的影响,用原始SSiB与TOPMODEL按饱和区和非饱和区两种方案耦合的耦合模型(下称SSiBT)进行长江下游青弋江流域水文的数值试验,通过耦合模型与原始SSiB模式模拟结果的比较,并利用流域实测逐日流量和水量平衡资料,揭示了流域水文模拟结果对SSiB耦合TOPMODEL的响应和原因.结果表明:(1)与原始SSiB的模拟结果相比,SSiBT增加了土壤湿度的模拟结果和各层土壤湿度之间的差异,流域蒸散发增加而总径流减小.(2)原始SSiB不能准确地将径流在地表径流和基流之间分配,对于较小的土壤饱和导水率,原始SSiB产生过多的地表径流和洪峰流量;对于较大的土壤饱和导水率又产生过多的基流和明显偏小的洪峰流量.(3)即使土壤饱和导水率大到不会产生超渗产流,由于饱和区的存在,SSiBT在洪水期间也能产生足够大的地表径流,从而形成洪峰流量.由于考虑了地形引起的土壤湿度空间非均匀形成的饱和区产流,SSiBT改善了雨季逐日流量的模拟结果.     

长江流域径流对全球升温1.5℃与2.0℃的响应

全球变暖影响着以流域径流要素为主导的水文水资源系统的变化。长江流域未来水资源量的时空分布对长江大保护与长江经济带的发展意义重大。为探究全球升温1.5℃和2.0℃对长江流域径流变化的影响,使用基于偏差校正的气候模式集合数据驱动两参数月水量平衡模型,比较两种升温情景下径流量的响应差异。结果表明：基于偏差校正的气候模式集合数据可以较好地代表长江流域历史时期（1976—2005年）的年平均降水和年平均蒸散发情势。两参数月水量平衡模型与参数区域化方法相结合能较好地模拟长江流域各子流域的月径流量。升温1.5℃时,无论是年径流量还是季节径流量均呈上升趋势,与历史时期相比,50%以上三级子流域的增幅超过5%;升温2.0℃时,增幅超过8%。这表明升温2.0℃情景下长江流域水资源量将进一步增加。相对于历史时期,升温1.5℃与2.0℃情景下长江流域北部降水量增幅较大;径流量增幅分布格局基本与降水量一致。汉江流域是全流域径流量增幅最显著的区域。     

RCP4.5情景下长江上游流域未来气候变化及其对径流的影响

基于1961—2010年长江寸滩以上流域50个气象站的逐日观测数据和寸滩水文控制站的逐日径流数据,结合流域的地形、土地利用和土壤信息,采用HBV和SWAT水文模型,模拟了流域降水径流定量关系,并利用CCLM区域气候模式,开展了气候变化背景下,寸滩未来径流的可能演变趋势分析。结果表明:HBV和SWAT水文模型都适用于位于湿润地区的长江寸滩以上流域,月径流的模拟Nash-Sutcliffe效率系数都在0.90以上。相比较,SWAT水文模型对于枯水径流的模拟较差,HBV水文模型峰值流量的模拟高于实测。相对于基准期(1986—2005年),RCP4.5情景下,2011—2040年寸滩以上流域平均气温、最高气温、最低气温将明显增加,并呈持续上升趋势;流域降水也有一定的增加,但2030年后呈弱减少趋势。从两类水文模型对径流模拟的集合结果来看,2011—2040年年径流将上升14.2%;而径流量的概率分布尾部特征及径流分位数变化进一步表明,流域的未来峰值流量预计将有所增大。     

基于SWAT模型模拟的未来气候变化对洪湖流域水资源影响研究

利用SWAT模型和IPCC第五次评估报告中全球气候模式BCC-CSM 1.1数据,对未来气候变化RCP 2.6、RCP 4.5、RCP 8.5共3种典型排放情景对洪湖流域水资源的影响进行了模拟研究。结果表明:SWAT模型对洪湖流域供水资源模拟的适用性较好,洪湖流域在未来RCP 2.6、RCP 4.5、RCP 8.5排放情景下的温度增幅分别为1.4℃、1.9℃和2.4℃,降水变率分别为-3.20%、7.60%和7.90%。SWAT模型模拟结果表明,未来3种情景下随着温度上升洪湖流域实际蒸散发量均略增加,径流受降水影响显著且变化不同,RCP 4.5和RCP 8.5情景下地表径流及地下径流均增加,RCP 8.5情景比RCP4.5情景下地表径流增加多;且各种重现期的洪峰流量和洪水发生频次均增加,RCP 2.6情景下地表径流和地下径流减少。3种情景下径流变异系数较基准期均略增大,说明洪湖流域发生干旱和洪涝的可能性增大,水资源可控性和利用率降低。     

SWAT模型在黄河河万区间入库径流模拟中的应用

以黄河万家寨水库流域河口镇至万家寨坝址区间(下称河万区间)为研究区域,利用GIS/RS技术获取了该流域水循环空间分布信息,构建了黄河河万区间流域的SWAT模型,采用输入模块、水文单元和河网汇流对入库径流进行了模拟运算,并根据头道拐和万家寨水文站的实测月径流量资料,对2000—2009年万家寨水库的入库月径流量进行了系统的模拟、敏感性分析和参数率定,并用2000—2006年数据进行了模型校正和用2007—2009年数据进行了模型验证,同时对运行结果做了误差分析、降雨—径流关系分析及水量平衡分析。结果表明,SWAT模型基本上能反映河万区间的月径流水文过程,具有一定的适用性,为进一步预测降雨径流提供了技术支撑。     

全球1.5℃和2.0℃升温下潮白河流域气候和径流量变化预估

潮白河流域为北京主要供水源,其水资源量对北京用水保障至关重要,因此开展该流域在全球1.5℃和2.0℃升温下的径流预估研究具有现实意义。利用1961—2001年WATCH数据对SWAT水文模型进行率定和验证,在此基础上,应用第五次耦合模式比较计划(CMIP5)中5个全球气候模式在典型浓度路径(RCP4.5、RCP6.0和RCP8.5)下预估的全球1.5℃和2.0℃升温下的数据驱动SWAT模型,开展了潮白河流域气温、降水及径流量的变化预估研究,并量化评估由气候模式和RCPs导致的水文效应的不确定性。结果表明：(1) SWAT模型基本能较好地模拟潮白河流域的月径流特征,应用该模型进行气候变化对径流量的影响评估是可行的。(2)在全球1.5℃和2.0℃升温下,潮白河流域年平均温度较基准期(1976—2005年)分别增加1.5℃和2.2℃,年平均降水量也增加4.9%和7.0%。预估的年径流量在全球1.5℃升温下总体略有增加,盛夏和秋初的径流量占全年的比例也有所增加;在全球2.0℃升温下,年径流量增幅达30%以上,但夏季径流量占全年的比例明显减少。(3)在全球2.0℃升温下,潮白河流域极端丰水流量明显增加,洪涝发生风险增大。(4)未来气温、降水量和径流量的预估都存在一定的不确定性,在全球2.0℃升温下不确定性更大;相对而言,径流量的不确定性要远大于降水量的不确定性;无论是全球1.5℃升温下还是2.0℃升温下,预估不确定性主要来源于全球气候模式。     

下垫面非均匀流域的幂指数TOPMODEL的模拟研究

利用取消流域土壤表层饱和导水率0K、土壤饱和导水率有效衰减系数m和地下水补给速率R为空间均匀假设的幂指数TOPMODEL,对流域水量平衡各分量进行敏感性研究试验,揭示空间非均匀性对幂指数TOPMODEL模拟结果的影响。从特定研究流域所得结果中可得的主要结论有:1)0K、m和R的空间变化对流域的逐日地表径流和基流以及逐日总径流有影响,针对设定的0K、m和R的空间变化,其中m的空间变化较明显地增加了逐日地表径流和洪峰流量。2)就设定的0K、m和R的空间变化而论,对流域多年平均年总径流以及蒸发模拟结果影响不大,但改变了径流在地表径流和基流之间的分配;其中R的空间变化影响最显著,m和0K的空间变化影响则较小。     

基于SWAT模型分析淮河流域中上游水量平衡要素对气候变化的响应

本研究在对SWAT模型进行参数化的基础上,采用淮河干流吴家渡和鲁台子水文控制站1971-1990年和1991-2014年的月径流观测数据对SWAT模型进行了率定和验证。模拟效果评估结果显示：不论是率定期还是验证期,Nash-Sutcliffe系数Ens和确定系数R2均>0.8,相对误差Re<1%,模型能够较好地再现月尺度的降雨-径流过程。淮河中上游年径流深线性变化趋势不明显,但子流域空间差异显著,径流深上游及南部呈线性减小趋势,其他子流域呈增大趋势。从年水量平衡要素来看,蒸散量和渗漏量对水量平衡贡献最大。主成分分析表明,平均气温、降水量及蒸散量是淮河中上游水文要素变化的关键因子。剔除人为因素的影响,1971-2014年淮河中上游地区水资源量呈减少趋势,这可能是年平均气温升高、年降 水量略有减少以及年蒸散量减少综合作用的结果。本文研究成果可为淮河中上游水资源管理和相关政策的制定提供技术支撑。     

作物生长对流域水文过程与区域气候的影响

利用区域气候模式RegCM3以及考虑作物生长过程的耦合模式RegCM3_CERES对东亚区域进行20年模拟,研究作物生长对流域水文过程与区域气候的影响。结果表明：考虑作物生长过程的耦合模式模拟海河流域、松花江流域、珠江流域多年平均降水效果明显改进,在除黑河流域外的各流域模拟的温度负偏差有所减小,其中在海河流域、淮河流域的夏季改进尤为明显。各流域夏季（6、7、8月）月蒸散量最高,其中长江流域、海河流域、淮河流域、珠江流域的夏季月蒸散量基本上在100 mm左右,并且七大流域蒸散发的季节变化趋势跟总降水基本一致。多数流域考虑作物生长过程的耦合模式模拟得出蒸散发减少且进入的水汽增加,导致局地水循环率减小;黑河流域与黄河流域降水有所增加,其他流域均有不同程度的减小。针对长江流域,比较耦合模式RegCM3_CERES与模式RegCM3模拟结果显示,叶面积指数减少1.20 m²/m²,根区土壤湿度增加0.01 m³/m³,进而导致潜热通量下降1.34 W/m²（其中在四川盆地地区减少16.00 W/m²左右）,感热通量增加2.04 W/m²,从而影响到降水和气温。     

用耦合模型模拟青弋江流域水文对气候变化的响应

用陆面模式SSiB与动态植被模型TRIFFID以及流域地形指数水文模型的耦合模型SSiB4T/TRIFFID模拟了长江下游的青弋江流域植被和水量平衡的动态过程,分析了气温和降水变化对流域径流和蒸发的影响。结果表明：（1）流域气温上升10C,径流减小6.7-9.7%;气温上升20C,径流减小11.7-17.4%;（2）降水增加5%,径流增加9.2-11.6%,降水减小5%,径流减小8.6-11.6%;（3）温度不变仅降水变化对流域蒸发影响很小,温度增加20C,流域总蒸发3-10月份增加8.0-10.7mm,其余月份增加5.4-7.1mm,1月和12月蒸发对温度增加最敏感;（4）气温上升20C,叶面积指数1月和12月增加,5-10月略有减小。降水和气温变化对青弋江流域径流影响明显且与植被类型有关,流域蒸发的变化主要受温度变化的控制。     

Coupling climate change with hydrological dynamic in Qinling Mountains, China

This study intends to disclose orographic effects on climate and climatic impacts on hydrological regimes in Qinling Mountains under global change background. We integrate a meteorological model (MM5 model, PSU/NCAR, 2005) and a hydrological model (SWAT model, 2005) to couple hydrological dynamic with climate change in Qinling Mountains. Models are calibrated and validated based on the simulation of different combined schemes. Following findings were achieved. Firstly, Qinling Mountains dominantly influence climate, and hydrological process in Weihe River and upper Hanjiang River. Results show that Qinling Mountains lead to a strong north–south gradient precipitation distribution over Qinling Mountains due to orographic effects, and it reduces precipitation from 10–25 mm (December) to 55–80 mm (August) in Weihe River basin, and adds 25–50 mm (December) or 65–112 mm (August) in upper Hanjiang River basin; evapotranspiration (ET) decrease of 21% in Weihe River (August) and increase 10.5% in upper Hanjiang River (July). The Qinling Mountains reduce water yields of 23.5% in Weihe River, and decrease of 11.3% in upper Hanjiang River. Secondly, climate change is responsible for the changes of coupling effects of rainfall, land use and cover, river flow and water resources. It shows that average temperature significantly increased, and precipitation substantially reduced which leads to hydrological process changed greatly from 1950 to 2005: temperature increased and precipitation decreased, climate became drier in the past two decades (1980–2005), high levels of precipitation exists in mid-1950, mid-1970, while other studied periods are in low level states. The inter-annual variation in water yield correlates with surface runoff with an R ² value of 0.63 (Weihe River) and 0.87 (upper Hanjiang River). It shows that variation of annual precipitation was smaller than that of seasonal precipitation.     

气候变化对长江上游径流影响预估

利用第五次国际耦合模式比较计划(CMIP5)中5个气候模式在3种典型浓度路径(RCPs)下的预估结果驱动SWAT水文模型,预估了21世纪气候变化对长江上游年径流量、季节分配以及极端径流的影响。结果表明：预估的长江上游平均气温呈显著上升趋势,21世纪末较当前(1986—2005年)升高1.5~5.5℃,降水总体呈增加趋势,在21世纪30年代后高于当前气候平均值,21世纪末相对于当前增加5%~15%。流域内气候变化存在明显空间差异,金沙江和岷沱江流域气温升高和降水增加幅度均大于流域平均值。预估的长江上游年径流量及各月平均径流均有增加趋势,在21世纪30年代后高于当前多年平均值,21世纪中期增加4%~8%,21世纪末增加10%~15%。预估的径流年内分布的均匀性有所增加,但年际变化明显增大,极端旱涝事件的频率和强度明显增加。预估的各子流域径流变化对气候变化的响应也存在差异,金沙江和岷沱江流域年径流量、年际变化和年内分布变化小,对气候变化的响应表现为低敏感;嘉陵江流域、乌江流域和长江上游干流径流增加幅度大,同时极端丰枯出现的频率和程度增加显著,是气候变化响应的敏感区域。     

MACROSCALE HYDROLOGICAL MODELING OVER THE HUAIHE RIVER BASIN

The Xin'anjiang Model is used as the basic model to develop a monthly grid-based macroscalehydrological model for the assessment of the effects of climate change on water resources.Themonthly discharge from 1953 through 1985 in the Huaihe River Basin is simulated.The sensitivityanalysis on runoff is made under assumed climatic scenarios.There is a good agreement betweenthe observed and simulated runoff.Due to the increase of time interval and decrease ofprecipitation intensity on monthly time scale,there is no monthly runoff in some model girds as themomhly hydrological model is applied to the Huaihe River Basin.Two methods of downscalingmonthly precipitation to daily resolution are validated by running the Xin'anjiang model withmonthly data at a daily time step.and the model outputs are more realistic than the monthlyhydrological model.The metbods of downscaling of monthly precipitation to daily resolution mayprovide an idea in solving the problem of the shortage of daily data.In the research of the climatechange on water resources,the daily hydrological model can be used instead of the monthly one.