TOPMODEL在水阳江流域的应用及模型对DEM昀敏感性检验

将TOPMODEL模型应用到安徽水阳江流域，检验其在湿润地区的径流模拟能力，得到了较好的模拟结果。同时，利用安徽水阳江流域不同分辨率的DEM数据，进行了DEM分辨率对TOPMODEL模型的模拟结果的敏感性实验分析，结果袁明，随着流域DEM数据分辨率的降低，模型的确定性系数也随之降低，模型对流域的DEM数据是敏感的。     

土地利用方式变化对水循环过程响应机制研究

以挠力河流域为研究区,利用1990年和2013年土地利用类型,结合基于格子玻尔兹曼方法(LBM)的TOPMODEL模型定量评价了土地利用方式变化对水循环时空变化过程的影响。结果表明:基于LBM法的TOPMODEL模型可以很好模拟挠力河流域降雨径流水循环过程,对研究区具有较高的适用性;研究区林地、草地和建设用地面积变化不大,对于土地结构变化贡献比较小,而未利用地和旱田部分转为水田对土地结构变化贡献大;由于种植水田,导致5月到10月间的流域总蒸散发量增加、根系区缺水量减少、非饱和带缺水量减少、地表水量减少、地下水量增加;蒸散发增幅达8.9%,根系区缺水量降幅达10.5%,地表水量减少达43%;水田对水文情势影响的差异主要体现在水稻生育期的差异上,分蘖期对蒸散发量、根系区缺水量和非饱和带缺水量影响较大;水田灌溉对水循环过程的影响按变化幅度从大到小的顺序为非饱和带缺水量、根系缺水量、蒸散发量、入根系区水量、出根系区水量和地下径流量,其中入根系区水量差值和出根系区水量差值接近。     

中小尺度流域洪水模型模拟比较研究

中小尺度流域洪水模拟是水文预报和防洪减灾的重要基础工作,选择适宜的水文模型对制定水文预报方案具有重要意义。以长江上游支流沿渡河流域为研究对象,对比分析了3种不同类型的水文模型(新安江模型、TOPMODEL、人工神经网络模型)对场次暴雨洪水过程的模拟效果及适用性。结果表明:各模型在模拟场次和验证场次的平均NSE效率系数均超过0.7,平均径流深误差均低于12%,可见3种模型在沿渡河这一湿润地区典型中小尺度流域均有较好的适用性。在验证期,新安江模型模拟的径流深相对误差均未超出许可误差20%的范围,且NSE系数均值达到0.826,然而Topmodel和BP模型模拟下各场次洪水的NSE系数虽均大于0.6,但个别场次结果精度较低。此外,新安江和BP模型的实测与模拟流量点群更接近1∶1线,在流量模拟方面更好,Topmodel的流量模拟整体偏大。总的来说,新安江模型在流域的适用性更好,Topmodel和BP模型次之。     

岷江上游典型流域植被水文效应模拟

该文通过研究现有土地覆盖下水文分布的空间格局,及不同植被类型集水区内降雨与径流间的关系,来揭示森林生态系统与水文动态之间相互作用的机制,从而为岷江上游的生态环境评价和区域生态环境保护及恢复提供理论依据和科学指导.在前人研究的基础上,结合先进的地理信息系统和遥感技术,构建岷江流域植被水文模型.模型以水文子模块TOPMODEL为中心,由山地小气候模型MTCLIM和林冠截留模型为其提供水文学参数,研究中水文循环过程涉及植被截留、(实际)蒸散发、降雨入渗和土壤水分动态等.最后将模型应用于岷江上游典型支流——杂古脑流域,对其1995年7—9月的径流特征进行了模拟分析.结果显示,7—9月日径流量总体趋势表现为逐渐降低,径流量对降水响应敏感,基本反映了杂古脑流域雨季的径流变化特征.     

TOPMODEL在水阳江流域的应用及模型对DEM的敏感性检验

将TOPMODEL模型应用到安徽水阳江流域,检验其在湿润地区的径流模拟能力,得到了较好的模拟结果。同时,利用安徽水阳江流域不同分辨率的DEM数据,进行了DEM分辨率对TOPMODEL模型的模拟结果的敏感性实验分析,结果表明,随着流域DEM数据分辨率的降低,模型的确定性系数也随之降低,模型对流域的DEM数据是敏感的。     

改进型TOPMODEL在不同尺度和气候条件流域上的适用性研究

在阐述TOPMODEL基本原理的基础上,针对现行TOPMODEI．地形指数计算方法、产流机制、汇流方式3个方面进行了改进,并将改进后的模型在小尺度湿润的子午河流域和中尺度半干旱的马莲河流域进行了模拟测试。在模拟过程中,定量分析了模型模拟的各个水文过程变量,探讨和揭示了该模型在不同尺度和不同气候条件流域上的适用能力。研究结果表明,改进后的TOPMODEL能够准确地表达实际流域关键地形参数的空间分布特征,客观地描述流域水文过程的内在机理。该模型在小尺度湿润流域测试效果较好,在中尺度半干旱流域虽然精度相对较低,但仍然能够模拟和解译大部分的水文机制。     

SRTM DEM在TOPMODEL模型中的可用性分析

以皎口水库流域为例,用数字化1:5万地形图所得DEM在TOPMODEL模型模拟中的结果作对比,研究了SRTM DEM在TOPMODEL模型中的可用性.研究发现SRTM DEM水平分辨率约90m的数据能够用于数字高程模型难以获取的大中型流域的TOPMODEL模型的水文模拟,并能取得较好的模拟效果.     

TOPMODEL地形指数的计算

地形指数是TOPMODEL(topography index,也称湿润指数,wetness index)中一个重要的输入参数,它把流域饱和缺水量,变动产流面积的概念紧密联系起来。根据定义介绍了它的计算方法,解决了坡度为零的栅格的处理以及河道造成的地形指数值偏大的问题。并以两河口流域(2818km~2)分辨率为60m的数字高程模型栅格网为例生成地形指数,配合相应的气象数据和水文资料,在TOPMODEL中进行了径流日模拟,效率在70%左右。     

概念性水文模型对气候及覆被变化的敏感性研究

探讨了概念性水文模型TOPMODEL模型参数对地表覆被与气候条件变化的敏感性差异。选用覆被基本无变化而气候变化显著的年份进行模拟,研究模型对气候条件的敏感性;通过对气候条件相似而地表覆被变化较大的年份模拟情况进行比较,分析模型对地表覆被的敏感性。结果表明,模型本身对地表覆被条件的敏感性远大于气候条件。给运用TOPMODEL模型虚拟地表覆被变化情况下的水文循环提供了论证。     

不同地形复杂度下的水文尺度效应研究

分布式水文模型都建立在基于DEM的地形分析基础上,因而DEM分辨率对径流模拟的影响十分显著。以资水流域的新宁站集水区为研究对象,计算了该区域地形复杂度指数空间分布,分析了降雨和地形空间变化的相互作用对不同DEM分辨率下水文模拟的影响。结果表明,DEM分辨率对流量过程的影响取决于暴雨中心所在地区的地形复杂程度。当暴雨中心所在的区域地形变化剧烈,复杂程度较高时,此时DEM空间分辨率对径流模拟的影响十分明显,不同DEM分辨率下的洪水过程模拟精度差异显著;若暴雨中心所在的区域地形变化一致或比较平坦时,此时径流模拟精度对DEM分辨率的变化不敏感。以上结论对于进一步解决水文过程中的尺度问题提供了理论分析基础。