无资料地区水文模型参数移植不确定性分析

无资料地区降水径流模拟是水文学研究的国际前沿和热点问题。水文模型参数移植是无资料地区降水径流模拟的重要方法,对径流模拟精度具有重要的影响。利用核密度估计和蒙特卡罗随机模拟等方法,构建了一种水文模型参数移植误差驱动的无资料地区径流模拟不确定性定量评估框架。以广西壮族自治区42个有水文监测站点的典型中小河流为研究对象,率定新安江模型参数并模拟日径流和洪水过程,将42个典型流域依次假定为无资料流域,利用基于回归分析、相似流域和机器学习的参数移植方法,模拟无资料地区的洪水过程并识别最优的参数移植方法,分析移植法估算的模型参数值和直接率定值相比误差的概率分布特征,定量评估模型参数移植误差带来的径流模拟不确定性。研究结果表明：(1)基于回归分析的参数移植法模拟无资料地区洪水过程的精度优于相似流域法,优选的机器学习算法比传统回归分析法和相似流域法的计算精度提高了7%～15%;(2)与模型参数率定值相比,移植方法计算的模型参数具有一定的误差,对洪水模拟敏感参数的误差小于不敏感参数;(3)受模型参数移植误差的影响,利用蒙特卡罗法随机模拟的洪水过程具有一定的不确定性,洪量和洪峰相对误差的主要区间分别为10...     

基于地貌参数法的无资料地区洪水预报研究

为了探索无资料流域的洪水预报问题,以改进的HBV模型为例,介绍应用地貌参数法推求无资料地区模型参数的方法。并利用武江流域实测50场雨洪资料,对改进的HBV模型进行率定,在参数达到较好的模拟效果后,与流域的地貌参数建立相关关系,然后利用所建立的相关关系及武江支流田头水和韩江支流丰良河的地貌参数,推求模型参数,最后用田头水和丰良河各50场洪水进行验证,取得了较好效果。     

基于变动饱和带的产汇流模型及其参数确定方法

当前分布式水文模型的参数确定仍主要依赖率定方式, 在缺资料地区应用受到限制。建立一种基于变动饱和带产流模式和网格水滴汇流方法的分布式产汇流模型, 提出利用下垫面特征来确定模型参数的方法。结合野外入渗试验和参数敏感性分析, 建立地表饱和水力传导度(K_0z)和饱和水力传导度随深度衰减系数(f)2个敏感性产流参数与地形参数、土壤类型数据的定量统计关系, 利用野外坡面流观测试验确定坡面汇流参数, 并在多个实际流域进行应用验证。结果表明: ①利用地形参数确定K_0z与使用遥感资料确定K_0z的模型精度进行对比, 在姜湾实验流域场次洪水模拟的平均确定性系数从0.82提高至0.86, 洪峰与洪量误差的平均绝对值分别降低了2.2%和0.95%, 但峰现时间误差平均绝对值增大了4%(仍控制在2 h内)。②建立姜湾等14个流域参数f率定值与不同深度土壤类型数据的定量关系, 移用至七邻等6个流域进行验证, 表明参数f关系式与模型率定的精度非常接近, 相对误差的平均绝对值为2.8%, 场次洪水模拟的平均确定性系数为0.83, 洪峰与洪量误差的平均绝对值为10.07%和6.86%, 峰现时间误差的平均绝对值为2.61 h。提出的敏感性产流参数确定方法与野外实测、模型率定、遥感资料推求等方式进行对比, 均具有较高的参数估计精度和场次洪水模拟精度, 在缺资料地区具有适用性。     

基于地貌学和水文学的流域汇流模型

流域汇流是一个三维水文学问题，主要依赖于流域的河网地貌和河槽动力特征。本文在地貌学和水文学研究基顾上建立了概念性的流域模型，模型参数可由地貌参数和河槽动力特征值推求，该模型是非线性模型，概念清楚，求解地较简便，且可用于缺乏水文资料地区的流域汇流计算。     

浙江省无资料流域洪水预报方法研究

无资料或资料不足是任意流域开展洪水预报面,临的难题和挑战。在浙江全省适用水文预报模型筛选基础上,利用自动寻优技术对浙江省39个代表流域978场暴雨洪水进行逐流域、逐场洪水产、汇流参数率定,并根据参数变幅、敏感性,分别采用均值、等值线空间内插、结合流域特征运用投影寻踪回归分析等方法进行产、汇流参数的地区综合,提出了全省无资料流域洪水预报方法,并经预报模型检验,精度可以满足防洪预警要求。     

黄河小花区间暴雨径流过程分布式模拟

提出了一种松散偶合型结构的分布式水文模型,模型以小时为时段,主要用于洪水模拟。模型构建在DEM的基础上,由数字流域、单元网格模型、河网汇流模型、水库调蓄模型和图形用户界面(GUI)等5部分构成。通过GUI可以实现模型的输入、参数选择和运行输出。模型适用于人类活动较少的、半湿润和半干旱地区,在黄河小浪底-花园口区间洛河卢氏以上流域得到应用。     

基于GIS/RS的流域水文过程分布式模拟——Ⅰ模型的原理与结构

面向流域水资源管理,提出了一个基于GIS/RS的流域分布式水文模型,模型主要包括单元水文模型与河网汇流模型两大部分。单元水文模型涉及到冠层截留、融雪、蒸散发、坡面流、非饱和土壤水运动和地下水出流等水文物理过程。产流计算考虑到地形坡度的影响采用基于地形指数的计算方法。汇流演算基于河网结构采用分段马斯京根方法。模型的大部分参数与输入信息可以利用GIS和RS技术获取,能够对气候变化和人类活动对下垫面的改变,做出快速的模拟与响应。     

IHACRES模型在无资料地区径流模拟中的应用研究

IHACRES模型以单位线为基础,结构简单、概念明确、优选参数少,在国外已被广泛研究和应用,并认为是一个相当成功的流域水文模型。选择石门、高关、白云山水库流域以及汉江支流牧马河四个流域,假定其中一个流域有实测资料,对模型进行参数优选之后移用于其它流域,分别运用 IHACRES模型和新安江模型进行径流模拟。结果表明,IHACRES模型模拟精度高于新安江模型, 对无资料地区的径流模拟更为适用。     

仅依据汇流系统出流资料确定Nash模型参数的研究

从理论上建立缺乏水文资料或水文资料不配套情况下的流域汇流计算方法是水文学家长期追求的目标.在分析半个世纪以来这方面主要研究成就的基础上,认为确定流域汇流模型参数的途径可划分为三类.对其中仅根据汇流系统出流资料确定Nash模型参数的理论公式和实施步骤作了详细探索,取得了初步成果,指出了进一步研究的方向.建议的方法对我国干旱、半干旱内陆边远不易布设足够雨量站点的地区的水文计算和预报工作具有实际意义.     

新安江模型参数的线性化率定

为了解决一般概念性水文模型参数率定结果不稳定的问题,以新安江模型为例,提出了新安江模型日模参数的线性化率定方法。首先通过理想模型将该方法与SCE-UA方法及单纯形方法进行对比研究。率定结果中3种算法所获得的平均目标函数值分别为0.02、0.10、8.39 m³/s,平均循环次数分别为8、637、327,而且由线性化率定方法所获得的各参数值方差也要比其他2种方法小得多;说明线性化率定方法能够找到参数真值,计算精度和效率更高,率定结果更稳定。然后采用建阳和长滩河2个流域的实测资料对该方法进行应用检验,结果表明,同样可以较快地率定出稳定的模型参数优值。建阳流域的10组率定结果的目标函数值皆为100.35 m³/s,循环次数也皆在8次以内,而且2个流域检验期的径流深相对误差皆在9.68%以内,确定性系数皆在0.819以上。因此,线性化参数率定方法确实能够解决非线性模型参数率定结果不稳定的问题,不会产生不相关的局部参数优值,并且不受参数初值影响,计算精度高,循环次数少,是一种可行有效的全局优值参数优选方法。     

融合地形和土壤特征的流域蓄水容量模型

以van Genuchten模型表述的土壤水分特征曲线为基础,推导出流域单点缺水量,并结合TOPMODEL模型中地形指数与地下水位关系,建立了反映地形和土壤特征共同影响的蓄水容量模型,通过统计方法从栅格尺度蓄水容量获得流域尺度蓄水容量曲线,取代传统新安江模型中率定的蓄水容量曲线。以淮河流域紫罗山子流域为例,分析地形特征与土壤类型对蓄水容量的影响;并与实测流量过程以及原新安江模型模拟的流量过程对比,表明模型能较好地模拟场次洪水过程。模型将蓄水容量曲线显式表述,减少了新安江模型参数,为无资料地区的水文模拟提供了分析方法。     

年径流频率分析的一次二阶矩法及其应用

针对流量资料极短时传统年径流频率分析方法——适线法不再适用的问题,分析了基于水文过程,由影响径流形成的因子推求年径流频率的一次二阶矩法的可行性,并讨论其在无流量资料流域应用中所存在的问题与解决方法。以江西省20个流域为研究对象,采用无参数Schreiber方程与单参数Fu-Zhang方程的水量平衡式作为年降雨—径流模型,结果表明:①一次二阶矩法的分析结果与实测年径流的经验频率较为吻合;②无流量资料流域中,忽略土壤含水量年间变化的作用,Fu-Zhang模型的分析结果比Schreiber模型好;③无流量资料流域中,Fu-Zhang模型中的参数ω可采用反距离权重法估计。     

基于相似性的无资料地区模型参数确定

基于新安江模型,利用GIS技术和相似性分析开展流域无资料情况下的水文模拟。在提取流域特征值的基础上,通过相关分析、聚类分析等方法判定相似流域,有效地分析了模型参数与流域特征的关系,重点论证了相似流域参数移植的可行性。通过相似性分析,发现相似流域的水文参数在几何空间上距离较近。基于此结论,本文对无资料地区进行了水文模型参数的确定,并取得了较好的模拟结果。     

缺资料流域水文模型参数区域化研究进展

缺资料流域由于缺乏历史径流资料无法进行水文模型参数率定,因此模型参数识别具有很大的难度和不确定性。目前国内外学者对缺资料流域水文模型参数识别一般采用区域化方法,即通过某种途径,利用有资料流域的模型参数推求缺资料流域的模型参数,从而对缺资料流域进行预报。文章总结分析了缺资料流域水文模型参数区域化方法中的参数移植法和回归法的研究进展,对存在的方法选择问题、尺度问题等进行了讨论,并指出在参数不确定性、尺度转换以及多种信息源利用等方面还有待于进一步研究。     

Regularized joint inverse estimation of extreme rainfall amounts in ungauged coastal basins of El Salvador

A regularized joint inverse procedure is presented and used to estimate the magnitude of extreme rainfall events in ungauged coastal river basins of El Salvador: Paz, Jiboa, Grande de San Miguel, and Goascoran. Since streamflow measurements reflect temporal and spatial rainfall information, peak-flow discharge is hypothesized to represent a similarity measure suitable for regionalization. To test this hypothesis, peak-flow discharge values determined from streamflow recurrence information (10-year, 25-year, and 100-year) collected outside the study basins are used to develop regional (country-wide) regression equations. Peak-flow discharge derived from these equations together with preferred spatial parameter relations as soft prior information are used to constrain the simultaneous calibration of 20 tributary basin models. The nonlinear range of uncertainty in estimated parameter values (1 curve number and 3 recurrent rainfall amounts for each model) is determined using an inverse calibration-constrained Monte Carlo approach. Cumulative probability distributions for rainfall amounts indicate differences among basins for a given return period and an increase in magnitude and range among basins with increasing return interval. Comparison of the estimated median rainfall amounts for all return periods were reasonable but larger (3.2–26%) than rainfall estimates computed using the frequency-duration (traditional) approach and individual rain gauge data. The observed 25-year recurrence rainfall amount at La Hachadura in the Paz River basin during Hurricane Mitch (1998) is similar in value to, but outside and slightly less than, the estimated rainfall confidence limits. The similarity in joint inverse and traditionally computed rainfall events, however, suggests that the rainfall observation may likely be due to under-catch and not model bias.