考虑径流成分的雅鲁藏布江月径流模拟

通过构建雅鲁藏布江流域分布式水文模型SWAT,并以1989~1998年为率定期,1999~2005年为验证期对3个水文站(奴各沙、羊村、奴下)的月径流进行了模拟。从模型参数组里选取径流成分模拟不同的2组参数,以Nash-Sutcliffe效率系数(NS)、相关系数(R~2)及相对误差(PBIAS)为评价指标,来分析模型的模拟结果好坏。结果表明:率定期内,在径流成分1下奴各沙、羊村站和奴下站的R~2值高达0.9以上,NS系数分别为0.9、0.92和0.72,PBIAS的值为7.1%、18.5%及34.2%,但径流成分与实际情况出入较大。而径流成分2下,模拟得到的评价指标虽然不是很高,但径流成分比较合理。验证期总体结论一致。因此,建议在模型率定验证中要充分考虑径流成分的作用,从而提高模型模拟的精度。     

雅鲁藏布江流域径流演变规律与归因分析

气候变化驱动下的水循环与水资源演变规律研究是重要的科学问题, 也是国际社会普遍关注的全球性问题。以雅鲁藏布江流域为研究区, 利用线性倾向估计、多元线性回归等方法检验气象要素变化特征, 揭示下垫面演变规律;基于Budyko假设的弹性系数法, 揭示径流演变规律, 并进行归因分析。结果表明: 1961—2014年, 雅鲁藏布江流域气温呈升高趋势, 降水整体呈增加趋势, 气候向暖湿化方向发展;植被整体改善, 上游西北部和下游植被存在退化现象;年径流序列具有3~4 a、12 a、20 a和32 a左右的周期;降水变化、潜在蒸散发量变化、下垫面变化和冰川变化对径流量增加的贡献率分别为39.62%、-2.74%、32.32%和30.94%。相关结果对理解气候变化和下垫面变化下雅鲁藏布江径流演变规律, 具有重要的参考价值。     

基于SWAT模型的流域径流模拟研究进展

本文概述了国内外应用SWAT模型在流域径流模拟研究方面的主要进展.简要介绍了SWAT模型的径流模拟功能,概括了在不同流域、不同时间尺度上基于SWAT模型的径流模拟的适用性,并针对模型在具体应用时受特定区域下垫面影响这一限制因素,归纳了模型径流模拟功能的开发、改进与拓展.在此基础上,介绍了模型输入参数和环境变化对径流模拟结果的影响,特别是气候和土地利用/覆被变化对径流的影响.最后,总结了现有基于SWAT模型的流域径流模拟研究存在的问题,并就这些问题的解决方案进行了讨论.     

基于格尔木河流域的SWAT模型水文特征情景模拟研究

以2008—2016年格尔木河流域实测径流量数据为基础,构建SWAT分布式水文模型,采用SUFI-2算法进行参数率定、验证及不确定性分析,并设置不同的气候情景(RCP2.6、RCP4.5和RCP6.0),预测流域2022—2050年的径流变化趋势,分析了研究区未来降水、气温的变化趋势并探究了这些气候要素对格尔木河流域径流的影响。结果表明：(1)SWAT模型在格尔木河流域径流过程的模拟中具有较好的适用性,率定期R²和E_NS分别为0.84和0.73,验证期R²和E_NS分别为0.74和0.70;(2)径流预测不确定性较小;(3)未来流域降水呈现增加趋势而气温降低;(4)未来时段流域径流增加显著,且降水是控制流域径流的主要因素。     

基于SWAT模型的资水流域径流模拟

以资水流域柘溪水库以下区域为研究对象,基于构建的分布式水文模型SWAT对水文过程进行模拟。在地面高程、土地利用、土壤、气象等数据预处理的基础上,采用2010~2011年实测径流数据进行参数率定,采用2012年实测径流数据进行模型验证,对模型在研究区的适用性进行研究。通过对径流模拟值和实测值的比较,月径流率定期和验证期的相关系数R~2和Nash系数Ens分别在0.93以上和0.91以上,日径流率定期和验证期的相关系数R~2和Nash系数Ens分别在0.78以上和0.70以上。基于这两个评价标准可知SWAT模型在资水游流域有良好的适用性,可为流域内拟建桃花江核电厂的取水安全分析和水环境影响评价提供技术支持。     

基于SWAT模型的天目湖流域径流模拟分析

SWAT模型作为一种分布式水文模型已被国内外学者广泛应用于流域尺度的水文模拟分析。本文以天目湖流域为研究区,用DEM、土地利用等空间数据及CMADS中的气象数据等属性数据,在SWAT-CUP中通过率定、验证等方法,对该流域2009-2018年的径流进行了模拟。本次率定的决定系数R²为0.68,Nash-Suttcliffe效率系数NS为0.66,验证的R²为0.70,NS为0.65。率定和验证的两个评价参数都大于0.5,说明本次模拟结果较好,对天目湖流域内总磷、总氮等污染物的模拟数据进行分析是可行的,这可为当地的水资源规划和水资源可持续发展提供参考。     

开都河源区气候变化及径流响应

应用巴音布鲁克水文站和气象站1960-2005年的观测资料,分析了开都河流域源区气温和降水的变化特征以及径流对气候变化的响应.结果表明:近46 a来开都河源区气温总体呈上升趋势,而降水量年际波动较大,降水量自1989年以来增加显著,降水和气温是开都河源区径流量变化的主要影响因素.年降水量与年径流量的单相关系数最大,为0.73;年平均气温与年径流量的相关系数为0.36.在降水量不变的情况下,径流量随气温升高而减少;在气温不变的情况下,径流量随降水量的增加而增加;而在降水量和气温都增加的情况下,径流量将有所增加.     

雅鲁藏布江流域气候和下垫面变化对径流的影响研究

典型高原寒区雅鲁藏布江流域径流变化是反映该区域气候和下垫面变化的重要指标。在全球升温背景下,由于观测资料稀缺,导致缺乏针对整个流域的气候和下垫面变化对径流影响的研究。因此,本研究基于1986—2010年的气象数据和奴下水文站月尺度、动态土地利用数据等,利用改进的水文模型并结合不同的模拟策略厘清了流域1991—2010年不同时段间气候和下垫面变化对径流的影响。结果表明：在1991—2010年期间,不同时段间气候和下垫面变化对径流变化的贡献率差异较大,气候变化对径流变化的贡献率高于下垫面变化,且使径流量增加。从空间上看,气候变化对流域产流的贡献率在上游和中游都较大,在下游东北部的贡献率较小,而在该区域下垫面变化的贡献率较大。雪冰融水径流呈增加的趋势,对年径流的平均贡献率在21.1%~48.6%范围内,多年平均贡献率为33.6%;雪冰融水径流一般从4月开始增大,8月达到最大,10月达到消融末期。本研究的开展和发现既是雅鲁藏布江流域水文、水资源基础性研究的需要,具有重要的理论研究意义,同时也可为该流域的水资源保护、规划与管理提供科学理论和决策依据,具有重要的现实意义。     

气候变化对大凌河流域径流影响研究

利用区域气候模型PRECIS RCM模拟结果分析了研究流域未来温室气体在A2排放模式下规划水平年气候变化情况。将PRECIS模型模拟降水、蒸散发数据输入水文降雨径流NAM模型中,分析未来气候变化对研究流域径流影响。分析结果表明,未来气候变化条件下,受降水、蒸发变化影响,大凌河流域径流量会显著增加。     

土地利用和气候变化对王家桥小流域径流的影响

以三峡库区内典型小流域王家桥为例,利用SWAT模型模拟土地利用和气候变化及两者共同作用对径流的影响。结果表明:扩大耕地、退耕还林、发展经济林的土地利用情景下,年均径流量较基准年变化率分别为15.13%、-13.99%、23.22%,退耕还林能有效调节和减少流域径流量;浓度路径为RCP2.6、RCP4.5、RCP8.5的气候变化情景下,径流量变化率分别为7.13%、7.78%、8.91%,径流量随未来温室气体和硫酸盐气溶胶排放情况增大而增加;两者综合情景下年均径流量均增加,2030年左右增幅较显著;对影响径流的因素进行方差分析,发现土地利用变化对径流的影响比气候变化的影响更显著。在未来气候变化背景下,可通过合理配置流域的土地利用类型,实现对流域水量平衡的调节。     

淮河上游干流径流量对不同气候要素变化的响应研究

基于淮河流域上游地区8个气象站点1959~2008年日降水量与温度数据,通过改变降水量和温度建立25种气候情景,利用SWIM水文模型,对不同情景下的径流量进行模拟,分析了淮河上游地区径流量对不同气候要素变化的敏感性,有利于该地区旱涝灾害的及时预警。结果表明,淮河流域上游地区,降水量的变化对径流量的影响较大,在仅考虑降水量和温度的情况下,径流量对降水量变化的敏感性系数处在1.7012~2.1358范围内,而对温度变化的敏感性较弱,三个站点径流量对温度变化的敏感性系数处在-0.0499~0.1547范围内;研究区在研究期内降水量变化对径流量的变化贡献较小,由大坡岭向下游依次为-0.0014,-0.0052,-0.0009,温度变化对径流量的贡献较大,由大坡岭向下游依次为0.0828,0.0152,0.0039,径流量对气候要素的响应不仅由其对气候要素变化的敏感性决定,也受到气候要素变化幅度的影响。     

气候变化和人类活动影响下西江梧州站降水径流演变研究

本文采用回归分析法、Mann-Kendall秩次相关检验法、有序聚类分析法、均值检验法、小波分析对1946～2007年西江梧州站降水、径流时间序列的演变进行了综合分析,并运用Pearson相关分析法研究西江梧州站降水与径流的相关关系,最后,基于神经网络模拟的年径流结果,定量分析气候变化和人类活动对西江梧州站径流变化的影响程度.结果表明,年降水量变化趋势不明显,在1953年、1975年发生突变,存在2年、4年、12年和22年左右的周期;但年径流量有明显的下降趋势,倾向率达68.516亿m3/10a,在1952年发生突变,存在3年、16年和24年左右的周期;气候变化和人类活动影响下,气候变化是西江梧州站年径流量减少的主要原因.     

马颊河上游南乐站径流变化分析

实测径流是自然与人类活动双重作用的结果。通过对1956～2000年马颊河上游南乐水文站的实测水文资料、流域降水资料以及通过控制断面以上流域的用水和引水资料进行还原的径流序列的分析，揭示了天然径流的变化敏感地反映了气候的变化，人类活动已远远超过气候变化对径流的影响。通过分析2个时段降雨径流关系，揭示了近20年来与1956～1979年相比，同样降水量条件下径流量的增大，反映了产汇流条件的明显变化。     

气候变化对玛纳斯河的径流量影响预测模拟分析

山区积雪和冰川融水径流是内陆干旱区的重要水资源, 研究全球变暖情景下温度对融雪径流的影响具有重要意义. 以典型的内陆河玛纳斯流域上游为例, 利用基于度-日因子算法的SRM(Snowmelt Runoff Model)融雪径流模型, 根据当前变化趋势和年内分配模拟出20种假定来模拟未来气候情景(气温上升1 ℃、 2 ℃、 3 ℃、 4 ℃和降水变化率为0、 ±10%、 ±20%的随机组合情况)下的河道径流量, 从而计算出径流量的变化率, 分析了温度和降水变化对径流量的影响. 结果表明: 对于以雪冰融水为主要补给的玛纳斯河, 随着温度和降水的增加, 径流量也会增加, 并会使融雪径流提前. 假定降水量不发生大的变化, 温度增高1 ℃, 径流量增大13%~16%; 在气温一定时, 降雨量增加10%, 径流量增加2%左右, 说明气温和降水都对干旱区内陆河山区径流形成具有重要影响. 该研究对制定气候变化情景下的水资源适应对策具有重要指导意义.     

基于HBV模型的太子河流域径流变化情景预估

以太子河流域为研究区域,采用HBV水文模型对流域的水文过程进行模拟,并选取RegCM4.4区域气候模式输出的平均气温和降水数据来驱动HBV水文模型,模拟逐日径流过程,分析RCP4.5排放情景下未来太子河流域径流的演变。结果表明,HBV水文模型在太子河流域模拟效果较好,率定期与验证期Nash效率系数与确定性系数均在0.60以上,模型基本模拟出了洪水对降水的响应过程。RCP4.5情景下,2021 2070年太子河流域年平均气温呈持续升温趋势,流域降水和年径流深度呈微弱减少趋势。相较于基准期,年径流深度将增多9.79%,夏季和秋季径流深度上升明显。径流分位数的变化表明,峰值极端径流和枯水极端径流均较基准期有不同程度的增多,未来太子河流域发生极端洪涝的可能性较高。     

气候变化对黄河源区水资源的影响

利用气候模型结果和大尺度分布式水文模型评估黄河源区未来的水资源.根据IPCC DDC的13个系列的GCMs成果,结合黄河源区的实测气象资料,分析了该地区气候在未来100 a内的可能变化;建立了考虑融雪和冻土影响的分布式水文模型,经验证该模型能够适用于黄河源区.计算出了相应的径流情景,分析了黄河源区水量尤其是水资源特性(径流的年内、年际分布)的可能变化;对南水北调西线工程的需水量进行了简单评估.     

Runoff Change in Taizihe River Basin Under Future Climate Change Based on HBV Model

Taking the Taizihe River Basin located in Liaoning Province as a study area, we applied HBV hydrological model to simulate the hydrological process of this river basin with the support of observed daily precipitation, mean temperature, hydrological data in Xiaolinzi hydrologic station, and global digital elevation model data from SRTM3, land utilization types, etc. According to the simulation results of daily runoff, the possible impact of future climate change on runoff was analyzed through forcing HBV model by RegCM4.4 dynamic downscaled climatic data. The results show that HBV model performed generally well for daily simulation of the Taizihe River Basin with Nash Sutcliffe coefficient and deterministic coefficient being all over 0.60 in the calibration period and validation period, and the response of flooding to precipitation were simulated better. This indicates the HBV model can be successfully applied to the Taizihe River Basin. Mean temperature will increase obviously with persistent rising trend by RegCM4.4 model in 2021-2070 under RCP4.5 scenario. Annual precipitation and runoff depth are expected to reduce a bit. Compared with the baseline period (1986-2005), annual runoff depth will increase by 9.79%. At the same time, the runoff depth will increase significantly in summer and autumn. The variation of runoff quantile indicates that both peak extreme runoff and dry extreme runoff will increase to different degrees than that in the baseline period. In the future, the Taizihe River Basin will be likely to experience extreme flooding.     

气候波动和土地覆盖变化下的黄河源区水资源预测

以黄河源区为研究对象,以分布式水文模型SWAT为研究工具,建立不同气候波动和土地覆盖变化情景,模拟和预测未来水资源的变化。针对黄河源区特殊的下垫面条件,着重冰雪和冻土的水文过程调试,对模拟结果的评价显示,SWAT模型能够较好地模拟黄河源区的水资源变化。不同情景下演算得出的水资源量数据可信,具有一定的实用意义,随着认识的深入和模型结构以及参数的优化,模型在寒区水资源研究和管理中会发挥更大作用。     

气候变化对祁连山石羊河出山口径流的影响研究

根据近50a来石羊河流域上游祁连山山区的气温、降水及出山径流观测数据,用遗传算法和自动寻优-人机对话法,建立了出山径流对于气温、降水变化的响应模型,并以该模型为基础,初步预测了石羊河流域上游山区未来气温、降水的变化趋势以及该气候情景下出山径流的相应变化.结果表明:未来数十年间,山区气温仍呈缓慢的上升趋势,山区降水变化总体趋势是下降的,但下降幅度不大.受山区气温、降水变化的影响,未来出山径流亦呈下降的趋势,下降幅度主要取决于山区降水减少的幅度.