基于全球陆面数据同化系统蒸散量的GSAC模型率定

在识别缺资料流域水文模型参数时,目前常采用的区域化方法存在相似流域间降雨径流关系差别较大、模型参数与流域属性间的相关性不明显、在大范围缺资料地区难于选取参考流域等问题。本文从全球陆面数据同化系统(GLDAS)获取流域蒸散量数据,提出利用GLDAS蒸散量率定GSAC模型的方法。首先,通过合并网格建立GSAC模型模拟的蒸散量与GLDAS蒸散量在时间和空间方面的对应关系;其次,基于纳什效率系数的定义构建了一个模型率定指标,以评价GSAC模型模拟的蒸散量对GLDAS蒸散量的拟合效果;最后,依据GLDAS蒸散量与GSAC模型模拟蒸散量之间的拟合关系率定GSAC模型。呼兰河流域应用结果表明,GLDAS提供的蒸散量能够较好反映流域实际蒸散量的变化情况,为率定GSAC模型提供了一种有效的输入数据;在率定期与验证期,利用GLDAS蒸散量率定的GSAC模型对流量模拟的纳什效率系数分别为0.81和0.77,与利用流量数据率定的GSAC模型模拟结果相近。     

基于GA优化AR-LSSVR组合模型在区域降雨量预测中的应用研究

为了提高地区降雨量的预测精度,提出遗传算法优化的时间序列最小二乘支持向量机回归组合模型。首先利用时间序列分析法对858农场年降雨量数据进行拟合,其次对拟合后实际数据与拟合数据产生的绝对误差运用最小二乘支持向量机进行训练,较好地解决了小样本、高维数、非线性和局部极小问题,同时避开了传统的网格搜索法在大范围内寻找参数费时等缺点,采用遗传算法寻找最佳的惩罚参数c和核函数参数g,训练结果与实际测量值接近,预测精度较高,并对未来3a的降雨量进行了预测,为858农场未来水资源规划、合理制定灌溉制度、抗旱防涝提供了重要的科学依据。     

多卫星遥感降水产品寒区误差时空特征分析

选取北方寒区呼兰河流域作为典型研究区,以地面雨量站及采用IDW插值方法获得的IDWP降水数据作为基准,采用多种统计学指标评估多卫星遥感降水产品在日、月、季度时间及0.05°×0.05°像元空间尺度对寒区地面降水探测精度,以SWAT模型研究其径流模拟适用性,比较TRMM最新一代3B42V7降水产品相对于3B42V6改进程度。结果表明,TRMM 3B42V7与TRMM 3B42V6相比,对流域平均及总体降水量探测均有改进,日时间尺度上,V6过低估计地面降水0.89%,而V7过高估计5.43%,月及季度时间尺度上,两者与雨量站降水量较为接近,降水强度探测方面,两者对不同降水强度区间降水发生频率均有不同程度估计,V6和V7均过高估计高强度大雨和暴雨量,分别高出21.98%、17.03%。V7对空间降水探测精度优于V6。日径流模拟方面,V7与V6相比,在寒区对径流模拟改进效果不显著,验证期二者模拟结果接近,均可应用于寒区径流模拟。CMORPH_CRT、CMORPH_RAW、PERSIANN_CDR数据在寒区评估效果较差,不宜在北方寒区推广。     

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。     

遥感降水量产品寒区精度评估与径流模拟适用性研究

采用地面雨量站观测的降水量为基准数据,以寒区呼兰河流域作为典型研究区,评估了TRMM(Tropical rainfall measuring mission)最新一代卫星降水量产品3B42V7、3B42RT以及CHIRPS(Climate hazards group infrared precipitation with station data)、基于地面降水量插值获得的IDWP降水量数据在日、月、季度和空间尺度上的精度。利用站点和卫星2种降水量数据驱动SWAT模型,采用SUFI-2算法计算模型并考虑模型参数的敏感性,进行日流量过程模拟,评估了多卫星降水量产品在流域水文模拟和预报中的应用能力。研究结果表明:流域日平均尺度上,3B42V7、3B42RT、CHIRPS分别高估地面降水量5.43%、41.24%、3.37%。3B42V7在流域日、月、季度时间尺度上很接近地面观测降水量。3B42RT的日降水强度累计概率分布与雨量站较为接近。3B42V7和CHIRPS在率定期和验证期的日流量模拟效果均较好,NSCE率定期为0.77、0.84;验证期为0.67、0.56。3B42RT对流量峰值的模拟较差。可考虑采用TRMM 3B42V7和CHIRPS作为基础降水量资料应用于寒区水资源管理、干旱监测和洪水预报等相关研究。     

基于SWAT模型的气候变化对泾河径流量的影响

在收集、处理大量空间及属性数据资料的基础上,构建泾河流域SWAT模型,运用流域出口站张家山水文站点11年的月实测径流量数据对模型进行率定和验证,并以Nash-Sutcliffe系数(Ns)和决定系数(R2)2个指标综合评价模拟效果,率定期及验证期的2个指标值均大于0.7,表明模型对泾河径流量的模拟具有较好的适用性。通过历史降水量数据频率分析计算,选取3个典型水文年作为基准年,并根据前人对Had CM3模式在A2、B2情景下的输出数据作统计降尺度处理得到流域未来3个时段(2020s、2050s和2080s)降水量、气温的变化结果,设定2种未来气候变化情景,并分别输入已验证的SWAT模型,预测未来典型水文年月径流量的变化趋势。结果表明:相比基准年,2种情景下未来3个时段典型水文年年径流量均减小,丰水年在2种情景下的减幅分别为26%~42%和25%~35%,平水年的减幅为23%~37%和21%~25%,枯水年的减幅为23%~38%和20%~31%;2种情景下未来3个时段典型水文年内的月径流量分配趋势与基准年大致相同,且月径流量的变化特征与降水量的变化基本一致,径流量在月峰值处的变化幅度较大,在其他月份变幅较小;A2情景下,3个时段的丰水年月径流量在8月份减幅分别为41%、43%和61%,平水年月径流量在7月份减幅依次为15%、23%和38%,枯水年的月径流量在6月份减幅依次为20%、36%和46%;B2情景下,3个时段的丰水年月径流量在8月份减幅分别为34%、37%和56%,平水年月径流量在7月份减幅依次为15%、23%和38%,而在2月份的径流量分别从17.71 m3/s增加到24.93、38.79、63.63 m3/s,枯水年的月径流量在6月份减幅依次为24%、31%和28%;2种情景下,丰水年的径流量年内分配不均匀系数从1.06分别减小到0.71和0.74,年内分配不均匀程度降低,而平水年及枯水年的径流量年内分配不均匀系数变化较小;对比2种情景,无论是典型年的年径流量还是各月径流量,其在各时段的变化趋势基本一致,且变幅相差不大。     

潜在蒸散量对SWAT模型寒区典型流域径流模拟的影响

以目前广泛应用的SWAT模型为例,利用对比研究方法,以欧根河流域作为典型研究区域,采用PenmanMonteith模型、Priestley-Taylor模型、Hargreaves模型、Shuttleworth-Wallace模型及修正的20 cm蒸发皿观测数据计算潜在蒸散量(PET)。研究不同PET驱动的SWAT模型对模拟结果的影响,研究结果表明:SWAT模型以子流域为尺度对PET计算结果进行插值的方式较粗略,不能较好反映PET的空间分布情况,在大面积森林覆盖的不同子流域,月平均PET值随不同子流域内森林物种的种类和分布不同数值变化较小,并非在考虑地形影响下SWAT模型模拟的日径流量结果均好,在未考虑地形影响下Penman-Monteith模型与考虑地形影响下的Hargreaves模型、Shuttleworth-Wallace模型模拟结果较好,其中Penman-Monteith模型拟合的效果最好,率定期与验证期的Ens值分别为0.651、0.686,说明Penman-Monteith模型更适合用于高寒森林地区的潜在蒸散量计算。