基于四元驱动的海河流域河川径流变化归因定量识别

海河流域水资源极为短缺,河川径流下降显著,定量识别径流变化成因对于科学认识流域水循环演变机理、支撑水资源开发利用具有重要的科学意义和实际价值。基于模型参数区域化技术构建了海河流域可变下渗容量（VIC）模型,重构了流域天然河川径流序列。建立了气温变化、降水变化、下垫面变化和取用水四元要素驱动的河川径流变化归因定量识别技术体系,分析了4种因子在海河流域河川径流减少中的贡献。结果表明:①1956—2010年,人类活动是海河流域河川径流减少的主要原因,但是气候变化的影响不可忽略,其中气候变化的贡献约为1/3,人类活动的贡献约占2/3;气候变化中,降水下降的贡献远大于气温升高的影响,分别约为30%和4%;人类活动中,取用水的影响大于下垫面变化的影响,分别约为55%和11%。②海河流域4个水资源二级区的河川径流变化成因相比,从北向南气温升高的影响减小,降水减小的影响增大,海河北系和海河南系的取用水影响较大,滦河流域径流变化时间较晚,徒骇马颊河径流变化程度最小。     

基于RCP情景的黄河流域未来气候变化趋势

根据国家气候中心提供的7个气候模式的情景资料和黄河流域108个站点的实测气候要素资料,评估了不同气候模式对黄河流域历史(基准期1961~1990年)气候要素的模拟能力,在此基础上,采用较为适合黄河流域的气候模式资料,分析了不同RCP排放情景下黄河流域未来的气候变化趋势。结果表明,MPI-ESM模式能够较好地模拟黄河流域气温降水的历史变化。黄河流域未来气温将持续升高,线性升率约为0.28~0.45℃/10a,未来降水变化具有较大的不确定性,与基准期相比,未来黄河流域降水与基准期基本持平或偏少。气温降水变化的季节分配和空间分布差异明显,2、8、9月份升温幅度较大,5月份升温幅度较小;2、5、12月份降水普遍增多,6~8月份降水减少;黄河源头及宁夏内蒙河段升温幅度较大;黄河源头降水以增多或减少幅度较小为主,中游下段及下游地区降水以减少为主。     

年最大洪峰流量的P-Ⅲ型分布拟蒙特卡罗随机模拟研究

随机模拟水文序列需要大量的随机数,而且利用传统的伪随机数模拟结果存在统计性质不好等缺陷.采用拟蒙特卡罗方法生成的拟随机数序列,模拟得到的年最大洪峰流量序列的统计性质较好,并且误差随着模拟样本长度的增加收敛很快.可以采用基于拟蒙特卡罗的随机模拟技术来得到所需样本长度的年最大洪峰流量资料.     

中国主要江河径流变化成因定量分析

变化环境下中国主要江河实测径流量发生了较为明显的变化,科学理清径流变化原因是流域水资源评价和管理的重要基础工作。基于中国七大江河代表性水文站1956-2018年的实测径流量资料,诊断了变化环境下水文序列的变异性特征;采用水文模拟途径,定量评估了不同驱动要素对径流变化的影响。结果表明:①淮河、长江和珠江实测径流量变异性特征不明显,相比而言,北方主要江河实测年径流量系列存在较为明显的突变性,但最显著的变异点发生时间存在差异,变异前后降水径流关系发生较大变化。②RCCC-WBM模型能够较好模拟中国南方湿润区和北方干旱区江河天然径流量过程,该模型可以用来还原人类活动影响期间的天然径流量。③总体来看,人类活动对中国北方江河径流量的影响大于气候变化的影响,气候变化是中国淮河及其以南江河径流变化的主要原因。     

全球主要流域径流变化趋势分析与定量归因

受水文站数量与空间分布的制约,目前径流变化研究集中于区域或流域尺度,基于实测数据且综合考虑多种因子影响的全球尺度径流变化趋势归因尚待开展.基于此,本文整合多套站点实测径流数据,并提取各站点对应集水区范围的气象和植被数据,构建了当前站点数量最多、空间分布最完整的全球气象水文数据集.采用Mann-Kendall等趋势分析方法,检测了全球4 469个水文站点径流变化趋势;基于随机森林方法,建立全球径流变化趋势归因框架,定量评估了降水、潜在蒸散发、植被叶面积指数、融雪4个驱动因子对全球主要流域径流变化的影响.结果表明,全球径流变化以减少趋势为主,径流显著减少（增加）趋势站点占比28.2%(9.7%).植被变化主导了全球42.2%的水文站点径流变化趋势,高于降水（35.3%）、潜在蒸散发（12.5%）和融雪（10.0%）主导的站点.     

基于水文模型与机器学习集合模拟的水沙变异归因定量识别——以黄河中游窟野河流域为例

黄河水沙变化是当前流域水文与江河治理领域研究的前沿和热点问题。以黄土高原窟野河流域为典型研究对象,利用VIC水文模型和8种基于机器学习算法的输沙量模型,耦合构建流域水沙集合模拟技术,定量识别流域水沙演变特征与变异成因。结果表明:① 1960—2014年窟野河流域年气温和降水分别呈显著增加和不显著减少趋势,径流和输沙量都呈显著减少趋势,1980和1999年是流域产水产沙特性发生改变的重要转折点;②模拟月径流和输沙量的Nash-Sutcliffe效率系数和相关系数分别超过了0.6和0.7,适用于该流域水沙过程模拟;③与天然期1960—1979年相比,1980—2014年气候变化和人类活动对径流减少的贡献分别为24%~39%和61%~76%,对输沙量减少的贡献分别为15%~36%和64%~85%;④人类活动是窟野河流域水沙减少的主要原因,且随时间推移呈增大趋势。相关成果为流域水沙变异归因定量识别提供了新的技术方法,对促进黄河流域水资源开发利用和水沙治理具有重要的支撑作用。     

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。     

黄淮海流域植被覆盖变化对径流的影响

植被是流域水循环过程的重要环境因子之一,植被变化对径流的影响是当前研究的国际前沿和热点问题。以全球变绿最突出的黄淮海流域为研究对象,基于1982-2016年水文气象观测资料及归一化植被指数（NDVI）数据,利用Mann-Kendall等趋势检验方法检测NDVI的时空变化特征。基于Budyko-Fu公式构建黄淮海流域水热耦合模拟模型,分析模拟径流对Budyko-Fu模型参数ω的敏感性;基于参数ω与气候、植被等要素的统计关系,建立利用气候季节性指数和NDVI计算参数ω的经验公式,利用弹性系数法,识别参数ω对NDVI变化的响应,利用复合函数链式求导法则研究NDVI变化对黄淮海流域径流的影响。结果表明:1982-2016年黄淮海流域NDVI呈显著增加趋势;NDVI增加会使模型参数ω增加,进而导致径流量减少;NDVI每增加10%,黄淮海流域径流量平均减少8.3%;植被变化对径流的影响具有显著的空间差异性,气候越干旱、植被条件越差地区的NDVI变化对径流影响越显著。     

气候变化下雅鲁藏布江拉孜以上流域径流过程模拟与预测

西部高寒河源区因冰川积雪冻土等特殊的地理环境,其径流过程的模拟与预测一直是水文学研究的难点和热点问题之一,全球气候变暖为这一地区的水文模拟提出了新的挑战。以雅鲁藏布江拉孜以上流域为研究区域,基于可考虑冰川积雪融水的SWAT分布式水文模型对拉孜站径流过程进行模拟,评估SWAT模型在高寒河源区的适用性。基于未来气候变化情景,统计分析了未来研究区降水、气温的变化趋势,预估了气候变化对区域径流过程的影响。结果表明:SWAT模型在拉孜以上流域径流过程模拟中具有较好的适用性,模型在率定期和验证期月尺度NS系数分别达到了0.78和0.84;未来研究区降水、气温均呈现出增加趋势,且随着排放情景的上升,气温、降水增加幅度有变大趋势;未来研究区不同时段径流量也呈现出不同的增加趋势,在2020～2049年的RCP2.6、RCP4.5和RCP8.5情景下,相较于基准期径流分别增加了约11.8%、14.0%、16.5%,为下游水资源可持续开发利用带来了更大的挑战。     

环境变化对流域水文水资源的影响评估及不确定性研究进展

综述了区分气候变化和人类活动对水文要素影响的研究方法,提出当前研究中应将流域水文过程变化的环境因素来源分为气候自然变异、人为气候变化和人类活动三个方面,并给出了方法体系;基于环境变化下流域水文过程的复杂不确定性,详细剖析了环境变化下流域水文过程的不确定性来源,总结了常用的不确定性评估方法,并介绍了针对定性不确定性（奈特不确定性）评估的信息差距理论。指出为提高减缓和适应环境变化能力,未来应加强以气候自然变异、人为气候变化和人类活动三源分解的环境变化影响研究;不确定性分析应成为环境模拟的固有组成部分,在影响评价中应注重不确定性的评估,并应加强不确定性信息在流域管理决策中的应用研究以及流域风险管理研究。