基于HWSD的GSAC模型网格化产流参数估计与校正

针对基于网格的萨克拉门托模型(GSAC)产流参数难以估计的问题,提出利用世界和谐土壤数据库(HWSD)土壤属性数据估计和校正该模型产流参数的方法。首先,采用HWSD土粒百分含量和土壤质地分类数据估算流域各网格顶层(T层)与底层(S层)土壤的凋萎系数、田间持水量、饱和含水量等土壤水分常数;再采用一个气候指数和HWSD的T层张力水容量、田间持水量及凋萎系数推求GSAC模型上层厚度,继而利用上层厚度将流域各网格的HWSD土壤水分常数转换为GSAC模型上、下层土壤水分常数;最后利用GSAC模型上层厚度与转换了的土壤水分常数估计流域各网格的产流参数;在估计产流参数的同时,采用12个系数对这些产流参数进行校正,所有的校正系数通过自由搜索(FS)算法率定GSAC模型确定。呼兰河流域的应用结果表明:基于HWSD土壤属性数据估计GSAC模型网格化产流参数的方法简便易行,利用校正产流参数驱动的GSAC模型在率定期与验证期的纳什效率系数(NSEC)分别为0.81和0.83,与不校正产流参数情况相比,校正产流参数的GSAC模型能够取得更高的模拟精度。     

紫荆关流域分布式HEC-HMS水文模型构建及洪水模拟

国内外学者利用HEC-HMS水文模型模拟流域降雨径流过程,发现该模型有良好的适用性。【目的】提高紫荆关流域洪水模拟精度。【方法】采用紫荆关流域水文气象及下垫面资料,将流域划分为11个子流域,通过选择产流和汇流计算方法,构建了该流域分布式HEC-HMS水文模型,并从历史实测暴雨洪水事件中选择14场洪水对构建的HEC-HMS水文模型进行了参数率定和模型验证。【结果】率定的各子流域产流参数基本相同,由于各子流域面积不同导致汇流参数也不同。模拟的洪峰流量和洪量相对误差均在20%以内,纳什效率系数为0.51～0.95,模拟与实测的洪水过程线吻合较好,模型模拟精度较高。【结论】构建的水文模型能反映紫荆关流域实际的产汇流过程,可用于该流域洪水过程模拟和洪水预报。     

土地覆被变化对径流量影响的GSAC模型分析

针对我国高寒区水文模型研究中基础数据缺乏、现有数据时空分辨率不高、蒸散发和积雪融雪难于定量计算等问题,选择基于栅格的萨克拉门托(GSAC)模型,通过设定不同的土地覆被变化情景,定量分析土地覆被变化对径流量的影响,并推求了宝清站枯水期流量。结果表明:率定参数后的GSAC模型在模拟位于寒区的宝清河流域日流量过程中,率定期和验证期的决定系数平均值为0.732 9,较好地再现了该流域1997—2001年逐日的流量过程;退耕还草、还林均会引起年径流量的增大,增幅在3.09%~44.85%之间,且退耕还草对流量的影响更大;退耕还草、还林的坡度与流域出口断面的流量具有负相关性,即坡度越小,流量越大;坡度超过15°的耕地还草后的平均流量与该区域的生态需水量最为接近。     

基于改进S-W与结构方程模型的干旱区枣园蒸散特征分析

为准确量化蒸散及其组分、分析蒸散的控制机制,利用改进的Shuttleworth-Wallace模型(S-W)对干旱区滴灌枣园的蒸散量、植株蒸腾量进行模拟,使用两年的涡度相关系统、针式茎流计数据对模型进行参数率定及验证,并利用结构方程模型（Structural equation model,SEM）分析枣园蒸散与其影响因子之间的关系。结果表明：S-W模型在干旱区枣园有较好的适用性,适宜的模型参数a1为6.9445、g0为0.0439、b2为4.6041、b3为957.1106;蒸散量模拟精度为：均方根误差（RMSE）为0.62~0.76 mm/d,回归系数b为0.77~0.88,决定系数R2为0.95~0.97,一致性指数d为0.92~0.94,模型效率纳什系数（EF）为0.70~0.81,均方根误差与观测值标准差比率（RSR）为0.44~0.55。SEM模型显示,6个测量因子能够解释89%的植株蒸腾量、84%的土壤蒸发量,植株蒸腾量对土壤蒸发量的标准化总影响系数为-0.70。对植株蒸腾量影响最大的因子是叶面积指数,标准化总影响系数为0.52;其次是气温,标准化总影响系数为0.44。对土壤蒸发量影响最大的因子是净辐射,标准化总影响系数为0.50,标准化直接影响系数为0.66;其次是土壤表层含水率,标准化总影响系数为0.49,标准化直接影响系数为0.69。S-W模型是估算干旱区枣园蒸散量的有效工具,基于SEM模型的蒸散特征分析可为干旱区农业节水提供新的思路。     

Free Search算法率定的Sacramento模型在东北寒旱区的应用

采用模型对比研究方法,以萨克拉门托(Sacramento,SAC)模型为研究对象,以新安江模型为参考,采用基于动物群体的自由搜索(Free search,FS)算法作为率定水文模型的优化算法,选取松花江水系和辽河水系的3个集水区为实证流域,通过对比FS算法率定的SAC模型和新安江模型在3个流域的模拟效果,验证SAC模型在东北寒旱区流域的适用性。研究结果表明,FS算法迭代计算过程简单,需要设置的算法参数较少,在率定SAC模型和新安江模型时效率较高;在相同的模拟条件下,FS算法率定的SAC模型模拟效果更好,其Nash模型效率系数高于新安江模型,表明SAC模型适用于东北寒旱区流域;但SAC模型在东北寒旱区的模拟精度还有待提升,模型尚需进一步发展和完善。     

基于BP神经网络的人机联合率定SWMM研究

为解决雨洪管理模型(SWMM)在率定过程中参数复杂、过程繁琐等问题。以西宁市某地块为例建立SWMM模型,利用Morris筛选法进行参数灵敏度分析,并根据灵敏度分析的结果进行人工率定;另外利用BP神经网络对模型进行率定,并结合参数灵敏度对其进行优化。对3种率定方案进行分析,结果表明:水文水力模块参数的相对灵敏度基本一致,其中灵敏度较大的参数为子汇水区面积(Area)、不透水率(Imperv)和不透水区洼地蓄积量(Destore-Imperv),并且不同降雨条件下模型参数的灵敏度存在差异。经过优化后的BP神经网络参数率定方法的模型模拟效果最好,纳什系数最大。结合灵敏度优化BP神经网络的人机联合率定方法一方面能提高BP神经网络率定的准确性,另一方面又能提高传统人工率定的效率。     

基于SEBS模型的岔口小流域蒸散量特征及影响因子研究

【目的】确定黄土丘陵沟壑区地表蒸散量及其影响因素,为岔口流域的干旱监测和水资源管理提供数据支持,并为大面积获取黄土丘陵沟壑区的蒸散量情况提供一定理论依据。【方法】基于SEBS模型,以永和县岔口流域为例,运用遥感方法,结合气象资料,对作物生长期4―10月遥感影像进行处理,估算出岔口流域的日蒸散量,分析了蒸散的分布规律,并对蒸散量与气候、地表温度、NDVI、地形参数等的关系进行了分析。【结果】遥感反演得到4月21日、6月8日、7月26日、8月27日、9月12日的流域平均日蒸散量分别为3.34、5.22、5.49、4.22和3.76 mm,反演蒸散量与Penman-Monteith公式计算流域参考作物蒸散量的平均相对误差为5.57%;流域土地利用类型的蒸散量均值排序为:林地草地耕地园地水域居民点;时间序列上,蒸散量呈单峰型分布,7月蒸散量最高,且日蒸散量的变化与气温、地表温度呈较好的正相关,与NDVI间的关系表现不明显;空间尺度上蒸散量空间分布为:西北地区东南地区中部地区,且蒸散量分布与地表温度负相关关系,与NDVI之间有较好的正相关关系,与地形参数之间的相关关系不明确。【结论】基于SEBS模型对黄土丘陵沟壑区蒸散量的遥感反演具有较高的精度,影响日蒸散量变化的主要影响因素为气温和地表温度,而地表温度和NDVI则是影响岔口流域蒸散量空间分布主要因子。     

浅埋条件下天然羊草群落生育期蒸散量的计算方法

该文以荷兰Wageningen农业大学等单位开发的土壤-水分-大气-作物系统模拟模型(SWAP模型)为基础,模拟计算浑善达克沙地地下水浅埋区天然羊草群落生育期蒸散量。为了确保模拟精度,首先在2003年野外试验以及室内试验所得的土壤水分数据基础上,利用2005年实测气象资料及作物指标,以2005年实测的土层剖面水分数据,对SWAP模型的参数进行率定,得到适合当地条件的模型参数;然后用2006年的数据对选定的模型参数进行检验和确定。结果表明:SWAP模型有良好的精度,可用于模拟地下水浅埋区蒸散量。     

基于改进自适应遗传算法的新安江模型参数率定研究

模型参数率定是提高水文模型模拟效果的重要手段，通过研究一种改进的自适应遗传算法（IAGA）对新安江模型参数进行优化率定，解决传统遗传算法初始种群质量不高、容易早熟收敛、局部搜索能力差等问题。该算法利用混沌变量遍历性特点，随机生成初始种群并选优，提高初始种群的个体质量；针对交叉与变异的进化过程，设计了反映种群离散程度的种群目标函数离散系数，利用该系数构建了自适应调整交叉与变异概率算子，防止遗传算法过早收敛；依托环形交叉算子，提高算法全局搜索能力；采用自适应非均匀变异算子，实时优化算法的局部搜索能力，避免陷入局部最优。将自适应遗传算法、传统遗传算法（GA）和自适应遗传算法（AGA）应用于秦淮河流域新安江模型的参数率定，并从率定的收敛性、耗时、稳定性和效果方面进行算法的性能比较，结果表明：IAGA算法具有更优的寻优能力，更好的收敛结果，更高的稳定性和精度，场次洪水的模拟效果优于GA算法和AGA算法，率定期与验证期确定性系数（R2）均在0.85以上，纳什效率系数（NSE）均在0.8以上，总体达到了水文预报的乙级标准。结果表明采用上述的综合手段改进传统遗传算法是可行的，改进后的IAGA算法具有良...     

DHSVM模型在沱沱河流域的径流模拟适用性分析

探讨了如何建立分布式水文土壤植被模型DHSVM(The Distributed Hydrology Soil Vegetation Model)。分析了DHSVM模型在高寒地区沱沱河流域的适用性,并且以实测的径流对模型进行校正。率定期和验证期模型的纳什效率系数分别达到0.82和0.84,说明DHSVM模型可以较好的模拟沱沱河流域的水文径流过程,具有一定的适用性。模型模拟过程中,部分年份的径流模拟效果稍显欠佳,模型参数的不确定性也给模型模拟带来了一定的误差,需要进一步研究改进。     

多源遥感降水评估及其在水文模拟中的应用

多源遥感降水产品为无资料或缺资料地区的水文过程模拟提供了新的高质量的数据来源。以美国爱荷华州Iowa-Cedar中型流域为例,基于地面雨量站降水数据CPC-U定量评估了5种多源遥感降水产品(NLDAS2、Stage IV、TMPARP、TMPART和IMERG)的精度,并结合分布式水文模型DRIVE(Dominant river tracing-Routing Integrated with Variable Infiltration Capacity Environment)进行了水文效用评估。研究表明:①NLDAS2和Stage IV都能很好地捕捉降水事件,与CPC-U具有良好的一致性,其次是IMERG和TMPARP,日尺度上相关系数达到0.63~0.80,偏差为-0.21%~15.37%,探测率为0.61~0.74,而TMPART产品精度较低;②采用不同降水数据驱动分布式水文模型进行径流模拟,NLDAS2和CPC-U表现效果最好,纳什效率系数分别为0.82和0.8,其次是Stage IV和TMPARP,纳什效率系数分别为0.79和0.63,而IMERG和3B42RT表现较差,纳什效率系数分别为0.46和-1.09。对比结果表明,NLDAS2、Stage IV降水产品精度评估表现较好,适合在Iowa-Cedar流域进行水文模拟应用,其次是TMPARP和IMERG,但IMERG水文效用评估相对较差,说明多源遥感降水数据融合产品更适合于水文模拟应用。     

合浦水库流域洪水实时预报模型研

根据广西合浦水库流域的水文特征，利用分散型新安江三水源模型对合浦水库流域洪水实时预报进行了研究。对流域产汇流模型以及洪水实时预报校正模型的参数进行了率定，将研制的产汇流模型应用于实际洪水预报，再利用两种不同实时校正模型对洪水预报的结果进行了校正。最后取得了较为满意的效果。     

基于多流域同步率定的HBV模型参数移植方法研究

无资料地区洪水预报是水文学研究的难点之一。为提高无资料地区HBV模型参数移植的精度,以安徽屯溪流域为例,基于多目标优化函数实现多个流域HBV模型同步率定,获得同时适用于多个流域的模型参数,并对参数的移植效果进行验证。结果表明:基于单个流域率定的参数移植不确定性较高,移植效果不稳定;多流域同步率定的参数移植效果普遍较优,能够有效提高无资料地区参数移植稳定性和洪水预报的精度。     

长潭河流域水文模型的建立和应用

结合时变增益非线性产流模型与水箱模型的概念，建立了一个两层结构的水文模型。上层采用时变增益产流模型模拟地表产流，下层采用水箱模型综合模拟壤中流与地下径流，上下两层分别应用Nash单位线和线性水库调蓄方法进行汇流计算。该模型共有6个参数（产流模型与汇流模型分别包含3个参数）。产流模型参数采用SCEUA全局优化算法自动率定，汇流模型参数采用主观优化方法（即实测资料推求及人工调试）确定。以湖南省长潭河流域为对象进行水文模拟应用研究，结果表明尽管模型结构简单，但是能够取得比较好的模拟效果，说明模型比较可靠。     

基于LU-SWAT模型的土地利用/覆被变化对水文过程的影响研究——以黑河上游为例

【目的】揭示内陆河流域集水区土地利用/覆被变化对水文过程的影响及其成因。【方法】基于能够逐年调用土地利用/覆被数据的LU-SWAT模型,并结合控制变量法研究了黑河流域集水区黑河上游1990—2009年土地利用/覆被变化对地表径流、侧向流、蒸散发量、地下径流以及总产水量的影响。【结果】LU-SWAT模型对于黑河上游月、年出山径流模拟结果较好,其月径流模拟的纳什系数为0.93,相关性系数为0.94;其年径流模拟的纳什系数为0.83,相关性系数为0.86。此外,其对各个水文要素的模拟结果符合西北干旱区内陆河流域集水区的水文特征;1990—2001年黑河上游土地利用变化主要表现在林地的减少,而2002—2009年土地利用的变化除了林地和草地的增加之外,还表现在裸地的大面积减少;1990—2001年黑河上游地表径流、侧向流、蒸散发量以及总产水量都呈现增加趋势,而地下径流呈减少趋势,2002—2009年流域地表径流、侧向流、蒸散发量以及总产水量减少,而地下径流量增加。在黑河上游,干旱条件下各水文要素对于土地利用覆被变化的响应更明显。【结论】1990—2001年林地的减少可能是流域地表径流、侧向流、蒸散发量以及总产水量都呈现增加趋势而地下径流呈减少趋势的主要原因。2002—2009年裸地的大面积减少可能是流域地表径流、侧向流、蒸散发量以及总产水量减少而地下径流量增加的主要原因。     

TRMM/GPM和Stage IV降水产品在小流域水文模拟效用评估

以地面观测降水作为参照,在美国俄克拉荷马州Little Washita River流域,对比分析了TRMM 3B42 V7,GPM-IMERG卫星降水和Stage IV雷达降水的精度,并用这3种降水产品驱动CREST分布式水文模型,评估了其水文模拟效用.研究表明:3种降水产品与地面降水的相关系数均大于0.5,通过了0.05置信水平检验;GPM-IMERG和TRMM3B42 V7卫星降水对无雨和微雨存在低估,对大雨和暴雨存在高估;总体上,Stage IV降水精度最好,其次GPM降水精度优于TRMM 3B42 V7.在水文模拟效用评估中,设定相同率定期,分别使用3种降水产品率定CREST模型参数,得到率定参数集后,在相同验证期对流域日径流过程进行模拟.对比结果表明:Stage IV雷达降水在小流域水文模拟中效果最好,GPM-IMERG次之,TRMM 3B42 V7模拟效果不理想.     

气候与土地覆被变化下的水文响应模拟——以太行山八一水库流域为例

太行山区是华北平原的重要水源地,但近年来山区来水的逐渐减少已成为该地区水资源缺乏的重要原因之一。利用分布式水文模型SWAT,根据野外实际调查及室内实验获得了模型所需的水文地质参数,通过模型校准和验证,建立了太行山八一水库流域的水文模型,Nash-Sutteclife模型效率系数等评价结果显示,SWAT模型在该流域具有很好的适用性。结合该区历史气候与土地覆被变化趋势,分别假定了25种气候情景和4种土地覆被情景,模拟结果表明,气温降低和降水增加的情景下,流域的径流量明显增加,并且随着土地覆被的好转,径流量逐渐减少,蒸发量增加。从水文角度探查了太行山区径流变化的原因。     

降雨入渗补给量计算的数值模拟方

基于土壤水运动的物理过程，提出了降雨入渗补给地下水的计算模型。该模型以超渗产流和蓄满产流的混合产流模式计算地表产流量，以双层土壤蒸发模式和植物蒸散发机制计算蒸散发量，并在考虑大孔隙对土壤水运动影响的基础上，采用一维土壤水运动分层计算模型模拟土壤水运动。利用零通量面法确定非饱和土壤渗透系数、土壤水分率定模型其它参数。利用江苏徐州汉王水文试验站蒸渗仪实测资料对模型计算的入渗补给量进行了检验，结果表明，模型可以较好地模拟以土壤水运动为核心的水文过程及降雨入渗补给量。