金沙江流域实际蒸散发遥感重建及时空特征分析

通过构建基于重力卫星的实际蒸散发重建方法来获取高精度的实际蒸散发信息,为研究气候变化下的水循环规律提供关键信息。利用GLDAS陆面模式同化数据对GRACE重力卫星水储量观测数据进行空间降尺度,通过水量平衡法,重建了金沙江流域2002-2016年的子流域尺度实际蒸散发月序列。结果表明:①基于重力卫星观测与水量平衡方法重建的实际蒸散发（ET_Recon）与ET_PLSH、ET_Jung和ET_MODIS3种遥感反演产品相比有较高的可靠性,其中与ET_PLSH的相关性最高（r=0.82）,与ET_Jung的平均差和均方根差最小。②研究区年均实际蒸散发为410.8 mm/a,空间分布上由西北向东南递增,年际变化上呈增加趋势。③季节尺度上,实际蒸散发夏季最高,呈逐年增加趋势;冬季最低,波动较平稳。     

对新安江模型蒸散发计算的改进

基于DEM构建数字流域水文模型，在此基础上，利用新安江模型作径流计算。利用陆面模式SSIB中大气动力阻抗法计算蒸散发的方法改进新安江模型的蒸散发计算，从而改进新安江模型对流域出流量的模拟，得到更为合理的陆面水文模型。以安徽水阳江流域为研究区域，利用改进前后的新安江模型进行径流模拟。结果表明，对新安江模型蒸散发计算的改进提高了模型对径流量的模拟效果。     

基于水文模型的蒸散发数据同化实验研究

流域蒸散发定量估算一直是水科学领域的研究前沿,水文模型和遥感反演是当前估算区域蒸散发的常用手段。研究通过数据同化,集成水文模型和遥感模型的优势,耦合遥感蒸散发到水文模型中以实现多源数据下的蒸散发数据同化。选择北京市沙河流域为研究区,分布式时变增益水文模型作为模型算子,基于集合卡尔曼滤波同化算法,利用双层遥感模型模拟的蒸散发同化水文模型,并基于地面通量站观测的日蒸散发进行验证。结果表明,同化结果与观测数据相比平均绝对百分比误差较同化前减少,精度进一步提升,且当遥感观测输入频繁时精度改善明显。研究证明基于水文模型的蒸散发数据同化系统,是一种可实现输出精度更高和时序连续的区域蒸散发的新型模式。该成果将进一步丰富创新蒸散发估算的学科内容,为准确理解区域水循环规律提供科学依据。     

四个概念性水文模型在黑河流域上游的应用与比较分析

首先结合新安江模型、TopModel、HBV模型和Sacramento模型机理,从模型结构的土层划分、土壤水分计算、蒸散发计算、产流区不均匀性的考虑、产流机制、下渗机制等多个方面进行了理论上的比较,然后选择黑河流域上游为研究区,结合模拟结果对这四个概念性水文模型在黑河上游山区流域应用情况,从土壤水分、蒸散发、径流过程和各径流组分四个方面进行了分析比较。结果显示,概念性水文模型对黑河干流上游山区径流模拟有较好的模拟效果,但是对土壤水分、蒸散发等水文过程只能描述其变化趋势,难以定量,同时,我们还可以得出在所用四个模型中,HBV模型在黑河干流上游山区出山口的径流拟合中有和其他3个模型相当的Nash-Sutcliffe效率系数,并且在枯水期的表现也好,适用性最好。     

SWAT模型在密赛流域的应用与比较研究

为对比分布式水文模型SWAT与典型集总式水文模型新安江模型的径流模拟能力,以钱塘江支流密赛流域为实验流域,以CRU气象数据集为气象输入资料,分别进行SWAT日、月径流模拟与验证,并与新安江模型模拟成果进行对比。结果显示SWAT模型在实验流域的月尺度径流模拟中更具优势,也表明SWAT模型在我国径流模拟中具有良好的适用性。     

长江流域水储量变化的时间变化特征及归因分析

为开展长江流域水储量变化（Terrestrial Water Storage Change,T_WSC）的时间变化特征及归因分析研究,结合GRACE（Gravity Recovery and Climate Experiment）卫星观测及水文模拟,重建并分析了长江流域1988—2012年逐月T_WSC;基于13个实验情景的模拟结果,定量区分了气候波动及关键人类活动（土地利用变化、水库调蓄）对T_WSC的相对贡献。结果表明:①流域平均T_WSC、降水、蒸散发、径流深分别以0.1 mm/a、-3.5 mm/a、0.6 mm/a、-4.2 mm/a的线性速率增减;②逐月非季节性T_WSC与南方涛动指数（Southern Oscillation Index,I_SO）呈现显著负相关性（α < 0.01）;③气候波动对T_WSC影响占主导地位,水库调蓄与气候波动对月平均T_WSC的相对贡献率存在负相关性;④三峡水库运行后,水库调蓄对月平均T_WSC的影响显著增强,且呈现季节性规律,即1—5月削减T_WSC,7—12月增加T_WSC。本研究提供了一种T_WSC归因分析研究框架,研究结果可为长江流域水资源规划管理提供决策支持。     

黑河上中游潜在蒸散发模拟及变化特征分析

基于多源遥感数据产品,利用Shuttleworth-Wallace(S-W)模型估算了黑河上中游流域2000—2010年潜在蒸散发(potential evapotranspiration,ET_P),并考虑不同土地覆被类型,分析了ET_P的时空变化特征及影响要素,分别利用ET_P和ET₀驱动水文模型,比较径流模拟精度.结果表明:① 基于高精度遥感数据,S-W模型可模拟区域ET_P.黑河上中游流域,夏季ET_P对年值的贡献最大,各土地覆被类型的ET_P年内变化趋势一致.总体而言,植被条件越好,ET_P越小;② 在研究区内,相对湿度对ET_P变化的影响最大,叶面积指数(LAI)对ET_P变化的影响与辐射相近.植被越稀疏,ET_P对气象要素及LAI的敏感性越强;③ 与ET₀相比,ET_P能够更好地描述陆面蒸散发能力,相同条件下使用ET_P驱动水文模型模拟精度更高.     

CMADS降水数据在温带东亚季风气候区水库控制流域适用性——以潮白河、东洋河流域为例

为探究中国气象同化驱动数据集（CMADS）降水数据在温带东亚季风气候区水库控制流域情景下水文模拟中的适用性,选择SWAT （soil and water assessment tool）模型为研究工具,分别以CMADS降水数据与年鉴实测降水数据为模型输入项,以水文站实测月径流资料对模型模拟结果进行参数率定及验证,对潮白河流域有水库、无水库控制情形下水文径流进行模拟,并对东洋河流域有水库控制情形下以CMADS降水数据作为模型输入项进行了水文径流模拟。结果表明：在潮白河流域无水库控制的支流潮河水系,CMADS降水数据和实测降水数据支撑下的模型在率定期R²（决定系数）分别为0.64、0.83,E_NS（纳什系数）分别为0.64、0.83,验证期模型R²分别为0.61、0.83,E_NS分别为0.58、0.60;在潮白河流域有水库控制的支流白河水系,CMADS降水数据和实测降水数据支撑下的模型在率定期R²分别为0.89、0.87,E_NS分别为0.87、0.86,验证期模型R²分别为0.61、0.67,E_NS分别为0.61、0.65;在东洋河有水库控制流域,CMADS降水数据支撑的模型率定期R²=0.84,E_NS=0.78,验证期R²=0.87,E_NS=0.85。说明CMADS降水数据在有水库、无水库控制流域情景下的水文模拟中均具有较好的适用性。因此CMADS降水数据可以用于温带东亚季风气候区水库控制流域水文模型的建立。     

雨量站网布设对水文模型不确定性影响的比较

雨量站网布设会影响径流模拟精度,研究不同雨量站密度和空间分布的径流响应规律对提高径流模拟精度和减小不确定性具有重要意义。应用新安江模型和HBV（Hydrologiska Fyrans Vattenbalans）模型,以湘江流域为研究对象,采用贝叶斯方法比较分析在不同雨量站密度及空间分布下径流模拟的不确定性。结果表明:增加雨量站密度可以降低面雨量的估计误差,使模型在不同的雨量站空间分布下具有较高的模拟精度;通过优化雨量站空间分布,可以减小雨量站网布设导致的模型不确定性,从而提高径流模拟精度;在相同的降雨输入和参数采样方法下,新安江模型和HBV模型对降雨输入导致的不确定性响应规律具有相似性,但是本研究结果显示在湘江流域新安江模型的模拟精度更高,而HBV模型的不确定性更大。     

基于能量平衡的蒸散发遥感反演模型研究

提出了基于能量平衡方法遥感反演蒸散发的计算模型。采用经验、半经验公式反演计算了模型中各参数。利用提出的净辐射折算系数、波文比,结合Sequin和Itier理论推导了日蒸散发量计算的经验模型,并考虑了温度对瞬时蒸散发量的的影响,提高了全天蒸散发量计算的精度。对于不同地区只要调整净辐射折算系数便可解决由蒸散发瞬时值求算全天值的困难。通过对黑龙江省进行数值试验,证明该模型具有很强的实用性,并且可为旱情监测系统运行提供依据。     

基于MOD16产品的淮河流域实际蒸散发时空分布

蒸散发是陆面过程中的重要环节,联系着陆面水循环和地表能量平衡.淮河流域地处中国南北气候过渡带,对淮河流域实际蒸散量时空变化的研究,有助于深入理解中国气候过渡带水循环对全球气候变化的响应.应用遥感技术对淮河流域MOD16_ET数据进行精度验证,并分析2000-2014年淮河流域蒸散发时空分布特征.结果表明:MOD16_ET产品在淮河流域内的精度总体上符合要求;淮河流域多年平均蒸散发的空间分布整体上呈南高北低,季节蒸散量的空间分布与年蒸散量的空间分布大体一致;近15 a淮河流域平均的实际蒸散量变化范围为531.7~634.0 mm,且存在不显著的下降趋势,实际蒸散量的季节变化大致呈单峰型分布,且季节变化较为明显,夏季(257.2 mm) >春季(143.7 mm) >秋季(120.7 mm) >冬季(66.6 mm);淮河流域西北部,夏、秋、冬三季的季节蒸散量变化速率对年蒸散量变化速率的贡献较大;淮河流域东部,春季的蒸散量变化速率占年蒸散量变化速率的比重较大.研究结果对于淮河流域内水资源短缺问题的解决、有限水资源的合理利用以及旱涝灾害的监测和预警有着重要的意义.     

区域蒸散发遥感估算方法及验证综述

蒸散发是地表水热平衡的重要参量,也是农作物生长状况和产量的重要指标。与传统的蒸散发计算方法相比,遥感技术经济、适用、有效,在非均匀下垫面的区域蒸散发监测上具有明显的优越性。系统回顾了5种常用的区域蒸散发遥感估算方法,包括经验统计模型、与传统方法相结合的遥感模型、地表能量平衡模型、温度—植被指数特征空间模型以及陆面过程与数据同化等,分析了这些模型的最新研究进展及各自的优缺点,并对地表蒸散发的地面验证方法进行了概述。最后简要分析了区域蒸散发遥感估算存在的问题,并展望了其未来发展趋势。多源遥感数据协同反演与非遥感参数遥感化、蒸散发模型改进与多模型集成、陆面过程与遥感数据同化、遥感蒸散发估算及地面验证中的尺度问题与空间代表性问题研究等将会是未来区域蒸散发研究中的重点发展方向。     

基于地表水循环遥感观测的黑河流域水平衡分析

流域内水循环各环节的水量及其时空分布是不断变化的,掌握流域水循环与水平衡状况是进行流域水资源合理开发利用的重要基础。以2000—2019年黑河流域水文显著变化期为研究时段,综合应用TRMM与GPM卫星观测的降水量、遥感估算的蒸散发量等数据并结合气象站点、水文站点等观测数据,对流域降水、蒸散发与径流等水循环要素的水平衡进行了分析。结果表明:祁连山区是主要产流区,向中游年均下泄水量约为45.11×108 m3。其中,消耗于中游的年均量约为29.92×108 m3,约占66%;补充下游的年均量约为15.19×108 m3,约占34%。民乐—张掖盆地是黑河中游水资源消耗的主要区域,年均消耗的上游来水和当地降水量达43.97×108 m3,约占中游消耗量的75%;中游农田蒸散发年均消耗水量约20.3×108 m3,占总消耗量的35%;上游区降水量增加是黑河干流出山口径流量增加的主因,对径流量增加的贡献率为96%,导致年均径流增加0.35×108 m3,潜在蒸散发对径流增加几乎没有贡献。根据目前黑河干流上游径流量变化与中游水资源消耗现状,如果未来水文周期变化导致上游径流减少,中下游用水矛盾凸显的风险较大。地表水循环遥感观测可作为流域水平衡分析的方法之一,分析流域地表水水资源的空间分布状况、揭示水资源变化趋势与原因,支撑水资源合理配置,陆面实际蒸散发是水平衡分析不确定性的主要来源,准确估测不同类型下垫面实际蒸散发量是提升分析可靠性的关键。基于互补相关的陆面实际蒸散发估算方法相对简单,但其中用于计算湿环境蒸散发量的Priestley-Taylor公式中乘性经验系数受地形影响空间变异很大,区域上采用统一数值会对结果造成不可忽视的影响。     

科尔沁沙地典型区生长季蒸散发估算及其变化特征

为揭示科尔沁沙地典型区地表参数和蒸散发的时空分布以及变化特征,采用Landsat-7和气象数据,并结合METRIC(Mapping Evapotranspiration at high Resolution with Internalized Calibration)模型,分析了研究区净辐射(Rn)和蒸散发(ET)的时空变化、不同土地覆被类型ET特征及其影响因素。结果表明:(1)研究区典型土地覆被沙丘和草甸的Rn和ET估算值与涡度相关实测值拟合结果均良好,说明METRIC模型可以为研究区提供合理的ET估算;(2)研究区下垫面Rn和ET的时空分布情况为:各年Rn和ET在年内变化趋势相同,空间上不同土地覆被类型中水体的Rn和ET最大,农田和草甸次之,沙丘最小;(3)沙丘的CV值大于农田与草甸,表明年际间沙丘的ET波动较大,农田和草甸相对稳定,ET年际变化主要受气象因素的影响。     

嫩江流域沼泽湿地景观变化及其水文驱动因素分析

借助ArcGIS空间分析工具,以嫩江流域1978年、1990年、2000年和2008年4期遥感湿地分布图为基础,采用SWAT (Soil and Water Assessment Tool)水文模型将嫩江流域划分为43个子流域,并以沼泽湿地类型为例,将各个子流域内降水和径流信息与湿地退化遥感信息作对比筛选,对全流域以及湿地面积减少严重所在子流域作进一步分析。另外,利用两期土地利用类型数据生成嫩江流域土地利用转移矩阵。结果表明:1978—2008年间嫩江流域沼泽湿地退化严重,尤其以1990—2000年间最为显著。这与流域内降水、径流的变化密切相关,并受到土地利用类型转化以及水利工程建设等人类活动的影响。其中,沼泽湿地面积变化与流域径流系数变化在0.01水平上呈极显著正相关,pearson相关系数为0.90。气候变化和人类活动影响下对湿地水文过程以及水资源的变化,导致湿地日益萎缩,对流域内湿地生态系统平衡产生了负面影响。     

Future climate change impact evaluation on hydrologic processes in the Bharalu and Basistha basins using SWAT model

Urbanisation and climate change can have adverse effects on the streamflow and water balance components in river basins. This study focuses on the understanding of different hydrologic responses to climate change between urban and rural basins. The comprehensive semi-distributed hydrologic model, SWAT (Soil and Water Assessment Tool), is used to evaluate how the streamflow and water balance components vary under future climate change on Bharalu (urban basin) and Basistha (rural basin) River basins near the Brahmaputra River in India based on precipitation, temperature and geospatial data. Based on data collected in 1990–2012, it is found that 98.78% of the water yield generated for the urban Bharalu River basin is by surface runoff, comparing to 75% of that for the rural Basistha basin. Comparison of various hydrologic processes (e.g. precipitation, discharge, water yield, surface runoff, actual evapotranspiration and potential evapotranspiration) based on predicted climate change scenarios is evaluated. The urban Bharalu basin shows a decrease in streamflow, water yield, surface runoff, actual evapotranspiration in contrast to the rural Basistha basin, for the 2050s and 2090s decades. The average annual discharge will increase a maximum 1.43 and 2.20 m³/s from the base period for representative concentration pathways (RCPs) such as 2.6 and 8.5 pathways in Basistha River and it will decrease a maximum 0.67 and 0.46 m³/s for Bharalu River, respectively. This paper also discusses the influence of sensitive parameters on hydrologic processes, future issues and challenges in the rural and urban basins.     

新疆克里雅河流域绿洲适宜规模

利用克里雅河流域1957~2009年水文气象资料及2010年遥感影像数据,借助Z指数法及水热平衡模型分析了流域水资源在不同丰枯水平下的绿洲适宜规模。结果表明:克里雅河流域地表径流存在明显的丰枯变化;维持克里雅河流域下游天然绿洲稳定所需要的水资源为1.583亿 m3;现状面积下,克里雅河流域人工绿洲在丰水期处于稳定水平,枯水期与平水期皆为亚稳定水平;克里雅河流域人工绿洲在丰水期、平水期和枯水期的适宜规模分别为1 608~2 413 km2、1 157~1 736 km2和978~1 467 km2,而较高水资源保证度下最为适宜的规模应控制在978~1 736 km2。     

使用积雪遥感面积数据改善山区春季融雪径流模拟精度

随着寒区水文模拟研究的深入,春季融雪径流模拟误差大这一问题越来越明显.针对此问题,以八宝河流域为研究区,利用积雪衰减曲线将MODIS积雪面积比例产品转化为雪水当量,并用其更新分布式水文模型GBHM(Geomorphology-Based Hydrological Model)中模拟的雪水当量,达到提高春季融雪径流模拟精度的目的.利用GBHM模型对八宝河流域2005-2007年进行了模型预热,参数率定,同时选择2008年进行模型检验.结果表明:GBHM模型在八宝河流域有较好的径流模拟精度,年均纳什效率系数(NSE)达到0.64.但模型对春季融雪过程的模拟效果较差,通过引入积雪遥感数据,这一问题得到很大改善.加入积雪遥感数据后,2008年3-6月径流模拟精度NSE和相对偏差Bias分别由-1.0、-0.45改进为0.58、0.06,单点雪水当量模拟精度获得提高,流域水量平衡也更加合理.