分布式水文模型软件系统研究综述

分布式水文模型软件系统作为分布式水文模型的技术外壳,是模型应用的重要技术保障。当前分布式水文模型应用呈现出多过程综合模拟、用户群范围广和计算量大的特点,对分布式水文模型软件系统的灵活性、易用性和高效性提出了更高的要求。本文首先分析了分布式水文模型应用的主要流程,之后从应用视角对现有分布式水文模型软件系统的特点进行了归纳,主要结论为:①软件系统按照模型结构灵活性的高低分为以下3种类型:不支持子过程选择和算法设置,不支持子过程选择、但支持算法设置,同时支持子过程选择和算法设置;②根据用户操作数据预处理软件方式的不同,参数提取方式分为菜单/命令行式和向导式;③按照模型的程序实现方法分为串行和并行方式,按照模型运行环境分为本地和网络模式。现有软件系统在灵活性、易用性和高效性方面存在如下问题:一是尚未解决模型结构灵活性和对用户知识依赖性之间的矛盾;二是现有菜单/命令行式和向导式的参数提取方式步骤繁琐,难以实现参数的自动提取;三是模型大多为串行方式和本地模式,容易遇到计算瓶颈问题。最后从模块化、智能化、网络化及移动化、并行化和虚拟仿真等方面探讨了分布式水文模型软件系统的发展趋势和研究方向。     

新时代自然灾害态势感知的实践与方法探索

随着人类世的到来,“常态化”的极端天气与自然灾害成为人类生存面临的首要问题。大数据智能化的技术驱动、大科学（计划）的学科基础、全球化治理与应对的需求牵引,共同构成了新时代自然灾害研究的主旋律。论文提出自然灾害态势感知的概念,并结合新时代背景提出洞悉“态”、预测“势”两个不同层次的感知。在洞悉“态”方面,论文辨析了传统灾害观测与大数据态势感知的区别和联系;并以社交媒体、手机信令、视频监控等为例,梳理了大数据在台风、洪涝、地震、极端高温等灾害态势理解中的研究与实践。在预测“势”方面,论文总结了系列大数据观测—机器学习—机理模型整合的方法,并以城市洪涝事件演进模拟为例进行说明;在区域或全球尺度,提出应在大科学（计划）统一定义的未来情境下开展跨领域综合态势的感知与预测,并服务于区域的可持续发展;特别是利用人地耦合模型,感知灾害对社会经济的级联影响和远程效应,用以消除和解决非传统安全的威胁。最后,建议国家成立相关研究机构推进灾害大数据的共享和应用,开展灾害灾情标准知识库、训练库的建设;建议进一步推进机理模型、大数据、机器学习的整合与应用,推进自然灾害人地系统的耦合,提升中国自然灾害的社会治理与决...     

中国近地表气温直减率及其季节和类型差异

近地表气温直减率是推测近地表气温空间分布的重要参数。中国幅员辽阔,气候和地形地貌条件复杂,直接使用反映对流层平均状况的单一气温直减率(0.65℃/100 m)很难表征中国近地表气温直减率的季节和类型差异。本文利用中国839个国家气象站点2000-2013年的近地表气温数据,分别在国家尺度和综合自然区划尺度上使用多元回归分析方法计算各个季节的平均气温直减率(lr_meanT)、平均最低气温直减率(lr_minT)和平均最高气温直减率(lr_maxT),并借助空间插值算法对气温直减率的可靠性进行了验证,最后分析了其季节和类型的差异。结果表明：①在国家尺度上,3种气温直减率均小于0.65℃/100 m;lr_minT、lr_meanT和lr_maxT的季节差异分别为0.05、0.13和0.24℃/100 m,且一般有夏季最大、冬季最小的季节规律;春、夏、秋、冬季气温直减率的类型差异分别为0.12、0.05、0.11和0.26℃/100m,且有lr_minT>lr_meanT>lr_maxT的规律。②在综合自然区划尺度上,气温直减率大多低于0.65℃/100 m,且存在明显的地域差异;夏季气温直减率一般大于冬季气温直减率,季节差异大多超过0.10℃/100 m;气温直减率类型差异半数区域超过或等于0.10℃/100 m,在春、夏、秋季,半数左右的区域lr_maxT >lr_minT,在冬季,多数区域的lr_minT >lr_maxT,lr_meanT一般处于lr_maxT和lr_minT之间。     

道路网的实况连通度指标

在综合分析评价了现有的道路网连通度指标定义的基础上,总结了其存在的局限性,即缺乏连通度时态变化信息。为克服这一局限性,从时态的视角对道路网连通度指标进行了全新的定义,结合道路网交通状况的时态变化,提出了一种能在时间上动态反应道路网连通度变化的指标——道路网的实况连通度指标,最后通过一个计算实例进行了实证分析。道路网连通度的时态变化得到了验证。     

一种线状对象空间自相关测度算法

从线状对象的定性属性数据特点出发,提出了一种表达线状对象定性属性数据空间自相关的算法,构建了适合定性属性数据相似度表达的属性矩阵,提出了全局自相关系数、局部自相关系数的测度表达,并验证了算法的有效性。     

知识驱动下的水文模型参数智能化设置方法

水文模型的参数设置涉及专业领域的知识和繁琐的操作步骤,是水文建模面临的一大难题,在一定程度上限制了模型的应用和推广。基于知识驱动的方法,将水文模型参数设置知识分为参数提取知识和取值范围知识两类,分别对其进行形式化表达和自动推理,初步实现了水文模型参数智能化设置;结合Web Service、工作流和参数自动率定等技术,研发了水文智能建模原型系统;最后,以TOPMODEL模型的参数设置为例,对知识驱动方法进行了验证。结果表明,知识驱动的方法能在保证模拟精度的前提下有效简化水文模型的参数设置流程,降低水文建模难度。     

分布式水文模型的并行计算研究进展

大流域、高分辨率、多过程耦合的分布式水文模拟计算量巨大,传统串行计算技术不能满足其对计算能力的需求,因此需要借助于并行计算的支持。本文首先从空间、时间和子过程三个角度对分布式水文模型的可并行性进行了分析,指出空间分解的方式是分布式水文模型并行计算的首选方式,并从空间分解的角度对水文子过程计算方法和分布式水文模型进行了分类。然后对分布式水文模型的并行计算研究现状进行了总结。其中,在空间分解方式的并行计算方面,现有研究大多以子流域作为并行计算的基本调度单元;在时间角度的并行计算方面,有学者对时空域双重离散的并行计算方法进行了初步研究。最后,从并行算法设计、流域系统综合模拟的并行计算框架和支持并行计算的高性能数据读写方法3个方面讨论了当前存在的关键问题和未来的发展方向。     

论地理规律对流域过程模拟并行计算的指导作用

流域过程模拟是地理学研究和流域科学管理的有效工具。在应用需求的推动下,长时段、高空间分辨率的多过程综合模拟逐渐兴起,流域过程模拟所需的计算量越来越大,亟需借助并行计算技术来提高效率。流域过程模拟并行计算的现有研究,大多为针对特定模型的个例研究,缺乏对指导各类流域过程模型并行计算的共性思路和原则进行讨论和梳理。首先,对可指导流域过程模拟并行计算的地理规律进行了分析,从空间、子过程和时间3 个角度,探讨了空间等级层次结构、空间相互作用、子过程间依赖关系、时空动态变化等地理规律,对流域过程模拟并行计算的指导作用;然后,根据地理规律在并行计算中所发挥作用和适用范围的不同对其分类;最后,结合2 个实例,对地理规律的流域过程模拟并行计算进行了分析和验证,旨在对流域过程模拟并行计算理论和方法的发展与应用提供借鉴。