分布式水文模型DHSVM在西北高寒山区流域的适用性研究

分布式水文-土壤-植被模型（Distributed Hydrology Soil Vegetation Model,DHSVM）是基于栅格离散的分布式水文模型,对地表水热循环的各个过程能进行很精细地刻画,被广泛应用于世界各地很多类型的流域的高时空分辨率的水文模拟,然而它在高寒山区的适用性并不清楚。基于300 m数字高程模型,应用DHSVM模型对典型的高寒山区流域八宝河流域2001-2009年的水文过程展开模拟,并采用流域出口祁连站的水文实测数据对模型进行了精度评价。参数敏感性分析表明,土壤横向导水率、田间持水量和植被反照率等是该区域主要的敏感性参数。模型默认参数会高估高寒山区流域的潜在蒸散发量,导致夏季径流量远小于观测值。通过参数率定,模型校准期（2001-2004）的模拟日径流和月径流Nash效率系数分别达到0.72和0.87;而模型验证期（2005-2009）分别为0.60和0.74。结果表明,DHSVM模型基本具备了模拟高寒山区流域降水-径流过程的能力。然而,由于DHSVM模型缺少对高寒山区流域土壤的冻融过程的刻画,春季径流的模拟精度明显受到影响,需要在将来重点改进。     

基于三维参数化方案的二元分布式水文模拟

分布式水文模型通过参数化方案处理参数空间异质性对水文模拟的影响。针对目前参数化方案对山区流域参数垂向差异考虑不足的问题,开展了三维参数化方案研究,建立了基于垂直地带性的三维参数化方案,针对性地改进了WEP-L模型,并以密云水库上游流域为例对方案效果进行了分析。结果表明：（1）和以往二维参数化方案相比,三维参数化方案可大幅提升分布式水文模拟精度,流域内主要控制站近60年逐月实测径流过程模拟效果得到有效改善;（2）模拟精度提高的主要原因是改进后方案同时考虑了植被类型垂直地带性及海拔高度对参数空间分布的影响。     

融合数据同化与机器学习的流域径流模拟方法

环境变化影响下流域径流的精确模拟对洪涝灾害防治与区域水资源管理都具有重要意义。在径流模拟研究中，现有机器学习模型未能充分考虑水文中间状态变量对降雨-径流过程的影响，本研究基于集合卡尔曼滤波(EnKF)更新水文状态变量，结合主成分分析(PCA)提取预报因子的主要特征，采用长短时记忆神经网络(LSTM)构建考虑水文中间变量的机器学习水文模型EnKF-PCA-LSTM。以赣江流域为例，评估EnKF-PCA-LSTM模型的径流模拟效果，同时将模拟结果与LSTM模型、物理水文模型HYMOD做对比分析。结果表明，EnKF-PCA-LSTM模型模拟径流的纳什效率系数、Kling-Gupta效率系数和对数纳什效率系数分别为0.954、0.971和0.972,比LSTM模型和HYMOD模型具有更好的模拟性能，说明考虑水文状态变量可有效提高机器学习模型的径流模拟精度及稳定性。研究成果可为流域径流模拟提供技术参考。     

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...     

淮北坡水区概念性流域水文模型

本文尽可能从土壤物理的角度考虑,提出了适用于淮北坡永区的包括降雨、地表径流、地下径流、潜水蒸发和地下水位波动过程的概念性流域水文模型,并用汾泉河沈丘站以上流域部分年实测水文资料作了模拟及检验计算.     

遥感信息在水文动态模拟中的应用

以浙江省曹娥江流域为试验区,采用萨克拉门托流域水文模型,重点探讨了利用LandsatTM影象资料直接或辅助确定水文模型参数的途径和方法。研究表明,应用遥感信息确定萨克拉门托流域模型参数,进行日、月和年径流的动态模拟是完全可行的,并可取得较满意的精度,从而为无资料地区的水文动态模拟和监测提供了新经验。     

基于土壤属性的VIC模型基流参数估计框架

"异参同效"现象是水文模型参数率定过程中的一个难题。为了减少需要率定的模型参数个数,从而降低模型参数的相互作用,构建了利用土壤属性直接估计VIC(Variable Infiltration Capacity)模型3个基流参数的框架,并在3个位于不同水文气候条件下的典型流域中作了实例研究。传统的VIC模型参数估计方法需要率定6个参数;而在新的参数估计框架下,需要率定的模型参数从6个减少为3个。蒙特卡罗模拟结果表明新的参数估计框架提高了参数的敏感性。同时,新的参数估计方法模拟的径流过程和之前通过率定得到的径流过程差别很小。GLUE(Generalised Likelihood Uncertainty Estimation)方法分析得到径流模拟的不确定性结果表明:新的参数估计框架计算径流的90%置信区间要明显小于传统方法,而且对于低流量的模拟效果更加明显,也就是说采用新的参数估计框架可以显著降低径流模拟的不确定性。这种基流参数估计方法可以被应用于其他相似的水文模型中。     

雅砻江流域分布式水文模型开发研究

面向南水北调西线水源区之一雅砻江流域生态水文调控,开发了一个基于物理机制的日过程流域水循环系统的分布式模拟模型.模型的产流过程计算考虑了雨强大小,采用Green-Ampt模型或Richards方程.汇流过程计算考虑了河道属性(纵横断面及河道控制工程),采用运动波方程或动力波方程模型.计算单元内采用了"马赛克"法即把单元内土地归为5种地域分别计算再汇总.1985～2000年雅砻江流域径流模拟较准确,水量平衡方面误差小于5%,模型与实测径流过程线相关系数达到0.86～94,Nash-Sutcliffe模型效率达0.7以上,表明该模型具有较高精度,能够满足流域生态水文调控中水循环各个过程的模拟与预测,构建了一个良好平台.     

基于土壤植被不同参数化方法的流域蒸散发模拟

植被和土壤是水循环中的重要载体,模拟流域水循环时植被和土壤的参数化也显得尤为重要。通过对比流域蒸散发模拟中分布式模型和集总式概念模型的土壤植被参数化方法,计算了潘家口水库流域不同时间尺度上的流域蒸散发,分析了不同时间尺度下流域蒸散发的影响因素。通过分析得出:(1)分布式水文模型中的植被参数化方法包括对植被时空分布与变化的描述,以及与之相关的土壤-植被-大气中水分和能量的传输过程的描述。(2)从GBHM模型与流域水热耦合平衡模型的对比分析可知,在流域尺度上,年实际蒸散发与潜在蒸散发之间呈互补的高度非线性关系;但在山坡和小时时间尺度上,实际蒸散发与潜在蒸散发之间呈正比关系,并可近似为线性正比关系。(3)基于流域水热耦合平衡模型在不同时间尺度的参数化分析可知,考虑植被土壤水分和植被覆盖度能改善对流域蒸散发的年际和季节变化的模拟精度;土壤水分和植被的影响随着时间尺度变小表现得越来越显著。     

耦合水库群参数化方案的区域陆面水文模拟

中国水库数目众多,密集的水库运行和调蓄影响着陆地水循环和陆气间的水分能量交换过程,给高强度开发地区水文规律认知和水文模拟及预报带来了挑战。围绕这一问题,本研究以鄱阳湖流域及流域内千余座水库为研究对象,从水库水量平衡方程、水库蓄泄规则、多阻断扩散波汇流等方面构建了水库群参数化方案,并从地表水、地下水、蒸散发、能量通量等角度实现了其与陆面水文双向耦合模式（CLHMS）的动态耦合。结果表明:所构建的水库群参数化方案可以较好地模拟水库的蓄泄过程,提高了耦合模式在鄱阳湖流域的径流模拟精度;水库群可以使赣江、信江、抚河丰水期径流减少3.7%~6.0%,枯水期径流增加5.9%~12.6%,多年平均径流减少0.6%~1.5%;在空间分布上,水库群对流域中部和北部径流的调蓄作用相对显著。本研究所改进的陆面水文模式可以为高强度人类活动影响下气象、水文、水资源交叉领域的研究提供分析工具和模型基础,从而支撑变化环境下区域水资源的可持续利用。     

降雨和地形地貌对水文模型模拟结果的影响分析

概念性水文模型数量众多,判断模型是否适合研究流域可以通过模拟结果来体现,但是熟悉流域的产汇流特性可以筛选模型,从根源上大量减少工作量,也可以解决相似流域无资料的问题。选取6种概念性水文模型,以马渡王、板桥和志丹这3个半湿润与半干旱流域为研究区域,探讨流域特性与模型结构之间的关系,并通过降雨和地形地貌分析其对模型模拟结果的影响。研究结果表明,流域地形及植被对产汇流过程有重要影响,由于局部产流现象严重,河道坡度影响大于流域平均坡度,当区域气候条件相差不大时,地形地貌比降雨对流域产汇流特性影响更大。因此对于水文模型的选择,可以在熟悉流域产汇流特性的基础上因地制宜,必要时可以增加适合研究流域的模块来获得更好的预报,在半干旱与半湿润流域,同时具有蓄满和超渗机制的模型能得到更好的应用。     

中国不同气候区河川径流对气候变化的敏感性

利用一个简单的月水量平衡模型,模拟了位于中国不同气候区的21个典型流域的径流量过程,采用假定的气候情景,分析了河川径流量对不同气候变化的敏感性。结果表明,所采用的月水量平衡模型能够较好地模拟不同气候区的月流量过程,21个典型流域的Nash-Sutcliffe模型效率系数大多超过65%,水量平衡误差也均控制在1%以内。黄河以北干旱半干旱地区的典型流域径流量对气温和降水变化的响应敏感,其次为华中、华南半湿润区和湿润区,西部高寒山区径流对气候变化的响应最弱。因此,中国适应气候变化的重点应集中在干旱半干旱地区。     

概念性水文模型在出山径流预报中的应用

根据HBV水文模型的基本原理，建立了西北干旱区内陆河出山径流概念性水文模型。该模型反映了我国西部山区流域的径流形成特征，将山区流域划分为高山冰雪冻土带和山区植被带两个基本海拔景观带来对山区径流的形成和汇流过程进行模拟计算，以常规气象站的月气温和降水量为模型的初始输入，模拟计算月出山径流量。应用该模型对河西走廊黑河祁连山北坡的山区流域水量平衡进行了模拟计算，并对年径流和逐月分配进行了预报。结果表明，从枯水年到丰水年，降水量、蒸发量、径流量和径流系数均增加，而冰川融水和积雪融水对出山径流的补给比重则减少，这表明了冰雪融水对径流的具有调节作用。黑河山区流域径流系数远比干旱内流区的平均值大，但要小于全国的平均径流系数。所提出的内陆河山区流域出山径流的模拟和预报模型对年径流量和月分配的预报具有较好的精度，可用于黑河以及其他西北干旱区内陆河出山径流的预报，为内陆河流域中下游的水资源分配和开发利用提供依据。     

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。     

基于WEP-L模型的寒区流域径流演变模拟及归因分析

寒区在我国分布广泛,且多为我国主要江河的源头区,其水循环演变会对地区乃至全国的水资源情势产生重要影响。针对寒区冻土作用下特殊的水文特性,研究选择松花江、黄河、黑河、长江、雅鲁藏布江流域内5个典型寒区流域,采用改进的WEP-L模型模拟分析了寒区径流在1960—2010年的时空变化规律。同时,基于水文模拟法,设计不同气候变化与土地利用情景对各寒区流域径流变化进行了归因分析。研究表明：WEP-L针对不同的寒区流域逐月径流过程,取得了较好的模拟效果,NSE（纳什效率系数）基本在0.7以上,相对误差控制在±15%内。5个流域的径流量变化趋势表现为弱显著性,但是黄河流域（唐乃亥以上）和黑河流域（莺落峡以上）的基流指数显著增加,说明这两个流域的河川基流占比不断增加,主要原因可能在于冰川融雪的增加。除了松花江流域（阿彦浅以上）外的四个寒区流域的气候变化对径流的影响较高,贡献率达到78%以上,是径流演变的主导作用。研究结果有助于增强对寒区水循环和水资源演变的认识,为应对未来变化环境下寒区水问题提供参考。     

GBHM模型原理及其在中尺度流域的应用

分布式水文模型核心之一是对流域的离散方法.基于地形分析和单位线概念,GBHM利用面积函数和宽度函数概化流域地形特性,将流域划分为一系列内部均一的流带和流条,形成均质坡面流单元,使模型可用一维水份运动方程描述降水产流过程.模型在永定河流域的应用表明,其原理和效率均较为满意.     

Integrative assessment of hydrological, ecological, and economic systems for water resources management at river basin scale

This study presents a basin-scale integrative hydrological, ecological, and economic (HEE) modeling system, aimed at evaluating the impact of resources management, especially agricultural water resources management, on the sustainability of regional water resources. The hydrological model in the modeling system was adapted from SWAT, the Soil and Water Assessment Tool, to simulate the water balance in terms of soil moisture, evapotranspiration, and streamflow. An ecological model was integrated into the hydrological model to compute the ecosystem production of biomass production and yield for different land use types. The economic model estimated the monetary values of crop production and water productivity over irrigated areas. The modeling system was primarily integrated and run on a Windows platform and was able to produce simulation results at daily time steps with a spatial resolution of hydrological response unit (HRU). The modeling system was then calibrated over the period from 1983 to 1991 for the upper and middle parts of the Yellow River basin, China. Calibration results showed that the efficiencies of the modeling system in simulating monthly streamflow over 5 hydrological stations were from 0.54 to 0.68 with an average of 0.64, indicating an acceptable calibration. Preliminary simulation results from 1986 to 1995 revealed that water use in the study region has largely reduced the streamflow in many parts of the area except for that in the riverhead. Spatial distribution of biomass production, and crop yield showed a strong impact of irrigation on agricultural production. Water productivity over irrigated cropland ranged from 1 to 1640 USD/(ha·mm⁻¹), indicating a wide variation of the production conditions within the study region and a great potential in promoting water use efficiency in low water productivity areas. Generally, simulation results from this study indicated that the modeling system was capable of tracking the temporal and spatial variability of pertinent water balance variables, ecosystem dynamics, and regional economy, and provided a useful simulation tool in evaluating long-term water resources management strategies in a basin scale.     

GMS模型的水文水质模拟应用研究

GMS模型是应用广泛的地下水水文模拟系统。以昆山市某古镇为研究区域,采用GMS模型对其水文水质进行模拟研究。通过用概化方法建立水文地质概念模型和数学模型,用反演迭代方法矫正模型的主要参数等过程,分别用MODFLOW和MT3DMS模块模拟和预测了研究区水文水质状况和污染物迁移趋势。数据对比结果显示,模拟值与检测值基本一致,表明校正后的GMS模型能较好再现地下水流系统特征,并能应用于流域污染物扩散过程的模拟和预测中,对地下水污染物的迁移趋势进行分析,以便及时采取有效措施控制污染源。     

土地利用变化对水文系统的影响研究

以秦淮河流域为研究区域，利用现代遥感、地理信息系统等多种数字技术，获取流域空间分布的下垫面信息和中间状态信息，细致地刻画了流域内的水文过程，建立了研究区域数字水文模型。利用所建立的数字水文模型，对定义的土地利用变化情景进行了模拟。模拟结果表明，模型可以定性和定量地反映各种土地利用变化对水资源系统尤其是对水量平衡和防洪情势的影响程度。     

水文模型在估算冰川径流研究中的应用现状

冰川径流估算是气候变化风险评估和水资源可持续管理的重要内容.冰川径流估算方法主要包括:直接观测法、冰川物质平衡法、水量平衡方程法、水化学示踪法和水文模型法.本文首先对五种方法的应用情况进行简要总结,进而重点阐述水文模型法在估算冰川径流研究中的应用现状.水文模型法是冰川径流估算研究中使用最频繁的方法,使用方式主要包括耦合冰川模块和开发新的冰川水文模型.冰川水文模型中的消融算法主要包括温度指数模型(度日因子法)、修正的温度指数模型、能量平衡模型.受当前观测条件限制,修正的温度指数模型兼顾能量平衡模型和温度指数模型的优势而成为冰川水文模型中最流行的方法.随着学科的发展进步,能量平衡模型与水文模型的耦合将会成为未来的研究重点,发展大尺度分布式冰川水文模型是冰川水文学的未来发展方向之一.