水文系统模拟不确定性研究进展

从水文系统模拟的基本特点出发,分析了水文模拟中广泛存在的不确定性的来源,对与水文系统模拟不确定性相关的研究进展进行了分类回顾,并介绍了贝叶斯概率水文预报理论的一般流程。研究回顾表明,数理统计是定量描述水文不确定性的有利工具。其次,完善水文机理研究,提高降水及下垫面相关参数的观测水平,以及提高降水预报的精度、概率水文算法的效率和精度是进一步减少水文模拟的不确定性的发展方向。     

水文时间序列分析方法研究进展

水文时间序列不仅组成复杂,而且特性也复杂多变。目前认为水文时间序列主要表现出随机性、模糊性、非线性、非平稳性和多时间尺度变化等复杂特性。本文首先简要介绍了用于揭示水文过程复杂变化特性的时间序列分析方法的相关进展,包括序列相关性分析方法、水文频率分析方法、模糊分析方法、混沌理论分析方法、信息熵分析方法和小波分析方法等6种。然后,对各种分析方法存在的主要问题和有待解决的问题进行讨论,指出了各种方法应用于水文时间序列分析时存在的主要缺陷和不足。最后指出,不断改进和完善时间序列分析方法,探讨各种方法的联合和耦合,加强物理成因分析和数理统计分析相结合,是提高水文时间序列分析结果精度和可靠性的有效手段,也是研究和解决环境变化影响下水文水资源问题的有效途径。     

国内水文序列变异点分析方法及在各流域应用研究进展

变异点识别在区分气候变化和人类活动对水文过程的影响中具有十分重要的作用。近几十年来,国内水文序列变异点的研究逐渐发展,从最早的使用单一方法发展到由多种方法组成的水文序列变异点诊断系统和对部分方法的改进。同时,各种方法在中国各主要流域得到广泛应用,但是使用的方法不同,水文序列时间年限不同,得到的变异点的结果也不完全一致。本文将目前普遍采用的方法及在各流域的应用成果进行了系统总结,为今后水文序列变异点的方法改进及其在流域中的应用发展提供参考。     

小波分析方法在水文学研究中的应用现状及展望

本文首先介绍了小波分析的基本方法,主要包括小波函数、小波变换和小波消噪等。然后从6个方面,即基于连续小波变换的水文序列多时间尺度变化特性分析、基于离散小波变换的水文序列分解和重构、水文过程复杂性定量描述、水文序列小波消噪、水文序列小波互相关分析和基于小波方法的水文序列模拟预报技术,综述了小波分析方法在水文学各领域的研究应用现状和主要不足,以及存在的关键和难点问题。最后,对小波分析方法在今后的水文学研究中的应用进行了展望,并就小波函数选择、小波阈值消噪、小波分解、小波互相关分析、水文序列小波预报等具体问题提出了建议。     

城市需水量模拟及不确定性分析方法研究

需水量预测是区域水资源合理配置和有效管理的基础。由于供需水量的不确定性,精准的需水量预测较有困难。通过建立径向基函数（RBF）与BP神经网络预测模型,以西北地区城市西安市需水量为例,将用水量驱动因子作为模型输入,利用1990-2009年20组年用水数据进行网络训练模拟,对2010-2012年3组年用水数据进行检验预测,采用不确定性评价指数和置信区间方法对两种模型及模拟结果进行比较分析。结果表明,RBF与BP模型预测期的均方根误差分别为0.08、0.26,不确定性评价指数分别为0.74、1.02且BP模型预测值的相对误差最大超过10%以上,而RBF模型预测值的相对误差均小于5%,说明RBF模型模拟效果好,具有预测精度高以及不确定性影响低的双重优势;在模拟结果基础上,引用置信区间分析了结果的可靠性,为分析城市需水预测的不确定性提供了依据。     

塔里木河源流山区径流模拟及不确定性研究

自然环境恶劣、站点稀少、观测困难是干旱区水文系统研究面临的基本问题。特殊的自然地理条件给水文过程带来了极大的复杂性和不确定性,也阻碍了干旱区水文过程和机理研究的发展。选取塔里木河源区开都河流域为研究区,采用分布式水文模型MIKE SHE模拟大尺度资料稀缺地区水文过程,将流域内气象、水文站点数据与遥感数据相结合,利用气象、土壤类型、土地利用和地表覆盖、数字高程(DEM)和降雨等资料,模拟流域水文过程;在出山口径流数据的基础上对模型进行率定和验证;分析了模型中的不确定性的来源,探讨模型优化方法。结果表明,MIKE SHE模型能在水文、气象站点稀少,土壤及水文地质数据缺乏的条件下,模拟开都河流域的日径流过程,但精度仍有待提高;通过分析识别出了隐含于模型结构、输入及参数等3个方面的8种不确定性来源。     

类比合成方法在干旱区内陆河径流量预报中的应用

类比合成算法是一种多维模式搜索法，它具有适用范围广、对资料要求低等优点，可用于单变量及多变量时间序列的延拓预测。通过介绍类比合成算法，并把它应用于塔里木河源流叶尔羌河、和田河年、月径流量预报，其中重点分析了模式长度和合成预报的模式个数等因素对预报结果的影响。通过实测径流资料对预报结果的检验和分析表明，类比合成算法可以较好地挖掘径流序列中隐藏的信息，在中长期水文预报中是一种行之有效的计算方法。     

水文模型参数敏感性分析—优化—区域化方法研究进展

水文模型是认识水文科学规律、分析水文过程及研究水文循环机理的重要科学工具。水文模型模拟结果的不确定分析是提高模型可靠性、进行有效水情预报的一个重要研究内容。参数不确定性是影响水文模型模拟结果不确定性的关键因素之一,开展模型参数不确定性及其影响因素分析对水文预报具有重要现实意义。目前的参数不确定性分析方法大致可分为3类：参数敏感性分析、参数优化以及考虑无资料流域参数值估计的参数区域化方法。论文归纳总结了近年来国内外水文模型参数不确定性分析工作的主要研究进展,分析了不同方法的优点与不足,提出了未来水文模型不确定性分析方法研究的潜在发展方向。借助多学科理论和技术方法,加强水文模型不确定性分析系统性方法的研究,是水文学科当前的迫切需求及发展趋势。     

基于遗传算法的水文时间序列变点分析方法

为处理常规变点分析方法计算复杂、识别全部变点困难等问题,提出了用遗传算法进行水文时间序列多变点分析的一套新方法(AGA-CPAM)。实例计算的结果说明,AGA-CPAM用于水文时间序列多变点诊断简便、可行和有效,在各种非线性时间序列灾变分析中具有推广实用价值。     

岩溶流域水文模型研究进展

岩溶地区含水介质结构的多重性和岩溶地貌形态的高度复杂性,使岩溶系统的水文效应和水资源的评价与预测一直都成为水文研究的重点和难点.在岩溶含水介质特点和岩溶水文形成过程的基础上,本文着重评述了黑箱模型、概念性模型、物理性模型和分布式水文模型在岩溶水文模拟中的应用.其中黑箱模型包括基于核函数的算法、回归模型、人工神经网络和小波分析;概念性模型包括蓄泄模型和流量过程线衰减函数;物理性模型主要包括达西定律、Darcy-Weisbach方程、有限元法和等效连续多孔介质;分布式水文模型主要是SWMM模型,并分别对各类模型的概念、方法、应用效果以及存在的优缺点等进行了分析.最后指出了研究中存在的一些不足,并就岩溶流域水文模拟的进一步研究提出了相应的建议,这对于解决岩溶区的水资源可持续利用问题有重要意义.     

Hydrological monitoring and seasonal forecasting: Progress and perspectives

Hydrological monitoring and seasonal forecasting is an active research field because of its potential applications in hydrological risk assessment, preparedness and mitigation. In recent decades, developments in ground and satellite measurements have made the hydrometeorological information readily available, and advances in information technology have facilitated the data analysis in a real-time manner. New progress in climate research and modeling has enabled the prediction of seasonal climate with reasonable accuracy and increased resolution. These emerging techniques and advances have enabled more timely acquisition of accurate hydrological fluxes and status, and earlier warning of extreme hydrological events such as droughts and floods. This paper gives current state-of-the-art understanding of the uncertainties in hydrological monitoring and forecasting, reviews the efforts and progress in operational hydrological monitoring system assisted by observations from various sources and experimental seasonal hydrological forecasting, and briefly introduces the current monitoring and forecasting practices in China. The grand challenges and perspectives for the near future are also discussed, including acquiring and extracting reliable information for monitoring and forecasting, predicting realistic hydrological fluxes and states in the river basin being significantly altered by human activity, and filling the gap between numerical models and the end user. We highlight the importance of understanding the needs of the operational water management and the priority to transfer research knowledge to decision-makers.     

Uncertainty analysis of runoff and sedimentation in a forested watershed using sequential uncertainty fitting method

The Soil and Water Assessment Tool(SWAT) was implemented in a small forested watershed of the Soan River Basin in northern Pakistan through application of the sequential uncertainty fitting(SUFI-2) method to investigate the associated uncertainty in runoff and sediment load estimation. The model was calibrated for a 10-year period(1991–2000) with an initial 4-year warm-up period(1987–1990), and was validated for the subsequent 10-year period(2001–2010). The model evaluation indices R~2(the coefficient of determination), NS(the Nash-Sutcliffe efficiency), and PBIAS(percent bias) for stream flows simulation indicated that there was a good agreement between the measured and simulated flows. To assess the uncertainty in the model outputs, p-factor(a 95% prediction uncertainty, 95PPU) and r-factors(average wideness width of the 95 PPU band divided by the standard deviation of the observed values) were taken into account. The 95 PPU band bracketed 72% of the observed data during the calibration and 67% during the validation. The r-factor was 0.81 during the calibration and 0.68 during the validation. For monthly sediment yield, the model evaluation coefficients(R~2 and NS) for the calibration were computed as 0.81 and 0.79, respectively; for validation, they were 0.78 and 0.74, respectively. Meanwhile, the 95 PPU covered more than 60% of the observed sediment data during calibration and validation. Moreover, improved model prediction and parameter estimation were observed with the increased number of iterations. However, the model performance became worse after the fourth iterations due to an unreasonable parameter estimation. Overall results indicated the applicability of the SWAT model with moderate levels of uncertainty during the calibration and high levels during the validation. Thus, this calibrated SWAT model can be used for assessment of water balance components, climate change studies, and land use management practices.     

流域水文模型计算域离散方法

常用的概念性水文模型 ,能够很好地模拟水文时间变化过程 ,但没有考虑水文变量和水文参数的空间变化与空间不均匀性。随着空间数据的获取手段的增多以及空间离散技术的发展 ,考虑水文参数和水文变量空间变化的分布式水文模型得到了极大的发展。本文详细介绍了分布式流域水文模型中用到的几种不同计算域离散方法 ,并讨论了河道汇流模型中常用到的有结构网格和无结构离散网格。地理信息系统技术对计算域离散有辅助作用 ,其有利于无结构离散网格的自动生成和交互修改 ,并可结合遥感技术 ,使水文模型能获取精确的空间分布的水文参数和水文变量。     

GIS不确定性框架体系与数据不确定性研究方法

该文分析了GIS数据不确定性研究现状,总结了GIS中数据不确定性的研究问题,提出GIS中数据不确定的框架体系,并结合非线性复杂科学的研究方法,对GIS数据不确定性的研究方法进行了分析、归纳和阐述。     

遥感数据的模糊不确定性及其处理方法探讨

通过对遥感数据生成机理的分析,得出遥感数据存在不确定性,并进一步论证了不确定性中含有模糊不确定性,这样对遥感数据的不确定性处理更加全面和合理,从而达到提高遥感数据的精度和消除遥感数据不确定性的目的。综合国内外对遥感数据模糊不确定性的处理研究,探讨了几种处理方法,发现还没有一种方法能圆满解决遥感数据的模糊不确定性。     

城市不透水表面的水环境效应研究进展

快速城市化导致的生态环境变化是当前城市生态环境研究的热点问题,而城市化的水环境效应则是其中的重要方向之一。本文通过梳理城市化过程对水环境效应的影响机制,总结和归纳城市不透水表面的水环境效应研究的核心内容与主要方法,指出当前城市化过程的水环境效应研究所面临的诸多难点,并对未来研究趋势进行展望。研究认为,城市化的显著特征之一是不透水表面的不断增加,以不透水表面指数(ISA)为表征的地表覆被参数日益受到城市土地利用/覆被变化研究的重视,成为城市化过程水环境效应研究的热点指标。不透水表面对水文效应的影响主要表现在两个方面,即短时间内增大降雨的径流量,长时间内增加洪水频率和径流总量。同时,不透水表面对水质的影响主要表现为增加水体的非点源污染负荷,目前的研究方法主要依靠城市水文水质监测及模型模拟,对水环境效应的影响机制方面尚缺乏对非点源污染负荷影响机制的深入研究,同时还需要进一步构建适用于城市地区的水文水质模型。可以预见,不透水表面指数将会是城市化过程水环境效应研究的重要参数,并将推动城市土地利用/覆被变化的水环境效应研究向参数简单化与精确化方向发展。