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1.
对水文模型中的参数进行敏感性分析是分布式水文模型应用中的难点问题,同时也是模拟预测水文过程中至关重要的步骤。本文对水文模型中的局部敏感性分析方法、定性和定量全局敏感性分析方法进行了归纳和分析。包括:多元回归法、Morris筛选法、Morris-OAT方法、FAST方法、LH-OAT方法、Sobol方法、Extend FAST方法、RSA方法、GLUE方法、RSMSobol方法等,并对水文模型中参数敏感性分析方法的前景进行了展望。  相似文献   
2.
CHIRPS和GLEAM卫星产品在中国的干旱监测效用评估   总被引:3,自引:3,他引:0  
为评估具有分辨率高、覆盖范围广、数据序列动态连续优点的卫星降水和潜在蒸散发产品在中国干旱监测中的应用能力,以CGDPA(China gauge-based precipitation daily analysis dataset)和PM-Ep(potential evapotranspiration calculated by penman-monteith)为基准数据,以标准化降水蒸散指数(standardized precipitation evapotranspiration index, SPEI)为干旱监测指标,利用6个精度统计指标和分类度量指标评估CHIRPS(climate hazards group infrared precipitation with station data)、GLEAM-Ep(global land-surface evaporation:the Amsterdam methodology, potential evapotranspiration)在中国的干旱监测效用。结果表明:1)CHIRPS和GLEAM-Ep在中国东部和西南地区表现良好。由于气象站格网的稀疏,它们在中国西部大部分地区的表现存在较大不确定性。2)SPEIs(基于CHIRPS和GLAEM-Ep计算的SPEI)在中国东部和西南地区对干旱模拟效果较好,其与SPEIm(基于CGDPA和PM-Ep计算的SPEI)的相关系数(CC)在东南、西南、长江中下游地区、华北均大于0.6,尤其是相对湿润地区的CC值在0.70以上且均方根误差低于0.8。3)SPEIs3(3个月的SPEIs)在东南、西南、长江中下游地区、华北对干旱面积比的演变过程模拟效果较好,持续干旱模拟成功率分别为0.93、0.57、0.71、0.81及干旱空间分布模拟精度较高。总体而言,基于长序列CHIRPS和GLEAM-Ep计算的SPEI可适用于中国东部和西南地区的干旱监测与评价,可为该地区的干旱事件监测与预警、水资源管理提供可靠的参考依据。  相似文献   
3.
老哈河流域降水的空间插值方法比较   总被引:1,自引:0,他引:1  
降水的空间插值将有限的雨量站点观测数据插值为规则分布的空间数据集,对于解决水文关键问题具有重要的实际应用价值。但在众多的降水插值方法中,没有一种普适的最优方法。以中国西辽河上游老哈河流域为例,利用研究区1994-2005年52个气象站点的逐日降水资料,利用反距离加权、普通克里格、考虑高程的协同克里格对流域降水进行了空间插值,进而分析了流域降水的空间变异规律。结果表明:老哈河流域考虑高程的协同克里格插值取得了较好的精度;老哈河流域降水存在较大的空间变异性,有由南往北的递减趋势,降水量主要集中在流域的西南部。  相似文献   
4.
缺水流域生态承载力研究进展   总被引:2,自引:0,他引:2  
在缺水流域,水资源是流域环境质量、社会经济发展的主控因子,因此在缺水流域研究与水相关的生态承载力(简称生态承载力)是实现可持续发展的要求。通过对20世纪80年代以来的文献资料分析,针对缺水地区,在阐述流域生态承载力的研究意义和研究现状的基础上,提出了生态承载力研究面临的3个挑战:①需要从量化体系到流域应用来完善其研究理...  相似文献   
5.
依据流域灾害系统理论,以江西省山洪灾害的特点为基础,从触发因子、下垫面孕灾环境和承灾体3个角度确定影响山洪灾害的9个评价指标。将历史发生山洪灾害点的正样本集和5组随机采样点的负样本集组成不同的总样本集,并进行训练样本和测试样本的随机分组。通过训练样本构建了基于随机森林的模型,并通过测试样本对模型进行检验,平均精度为86.26%,表明构建的随机森林模型具有较好的拟合效果。对山洪灾害风险图在行政分区上进行了风险高值区面积绝对值和面积占比的定量统计分析,结果发现景德镇和上饶市山洪灾害风险度较高和很高的区域不仅面积占比大,所占面积绝对值也很大,属于山洪灾害高发区域。  相似文献   
6.
渭河流域蓝绿水对土地利用变化的响应模拟   总被引:2,自引:2,他引:0  
为深入探讨渭河流域土地利用演变过程对蓝绿水时空变化的影响,该研究基于渭河流域1995、2015年土地利用数据,利用CA-Markov(Cellular Automata-Markov)模型预测渭河流域2035年的土地利用格局;结合SWAT(Soil and Water AssessmentTool)水文模型,设置多种土地利用变化情景,定量分析流域内土地利用变化与蓝绿水量的时空响应关系。结果表明:1)CA-Markov模型模拟2015年土地利用格局效果较好,Kappa系数为0.89,可用于模拟预测;1995-2035年间,耕地主要向建筑用地和草地转移,草地主要向林地和耕地转出,流域内耕地呈减少趋势,单一动态度为-0.27%,建筑用地增速最大,单一动态度达到3.75%。2)1995-2015年间,蓝水量增加了2.38 mm/a,绿水量减少了18.74 mm/a,绿水量减少幅度较大,2015-2035年蓝水量增加了14.82 mm/a,绿水量减少了15.23 mm/a,蓝水量的增加幅度较大;在极端土地利用情景下,退耕还草、还林对蓝水量和绿水量均起减少作用,蓝水量分别减少了9.27、11.37 mm/a,绿水量分别减少了32.94、21.13 mm/a。因此需要合理规划渭河流域耕地、林地和草地,防治水土流失问题,促进流域生态环境的改善。研究结果将对渭河流域土地利用规划和水资源管理提供科学参考。  相似文献   
7.
利用SEBAL模型对沙拉沐沦河流域蒸散发的分析   总被引:2,自引:0,他引:2  
以2001年7月10日的MODIS数据为数据源,采用基于地表热量平衡的SEBAL模型估算位于半干旱地区的沙拉沐沦河流域的实际蒸散发量,综合分析蒸散发量与土地利用/覆被、地表温度、植被指数、高程、坡度和坡向的关系。结果表明:该流域的夏季日实际蒸散发量空间差异比较大,从0mm到6.57mm,平均蒸散发约2.90mm;蒸散发的空间分布不均匀,流域边缘林地覆盖区的蒸散发最高,中部和流域出口所在的草地、耕地分布区相对较低。实际蒸散发量与地表温度和归一化植被指数高度线性相关;不同的土地利用类型具有不同的日平均蒸散发量,林地的日平均蒸散发量最高,其次为耕地,建设用地最低。  相似文献   
8.
全球降水观测计划GPM降水产品IMERG(Integrated Multi-satellitE Retrievals for GPM)作为热带降水观测计划TRMM降水产品TMPA(TRMM Multisatellite Precipitation Analysis)的继任者,提供了覆盖范围更大、时间序列更长、精度和时空分辨率更高的降水数据来源。论文以国内809个气象台站2000-2017年逐日降水作为基准数据,选取极端日降水(R95p)、极端降水总量(R95pTOT)、最大日降水量(Rx1day)、最大5日降水量(Rx5day)和大雨日数(R25mm)5种极端降水指标,评价IMERG V06 Final(IMERG)在中国大陆的极端降水探测能力,并与TMPA 3B42V7(TMPA 3B42)的结果进行对比。结果表明:①总体上,各项极端指标下IMERG对极端降雨监测表现优于TMPA 3B42产品;②IMERG除倾向于低估R95p、高估R95pTOT外,其他极端降水指标偏差均低于TMPA 3B42;③在极端降雨的探测上,两个卫星产品在高海拔和干旱地区的探测精度较低,但IMERG V06的表现较TMPA 3B42更好,可靠性更高;④在极端降水频率的表现上,IMERG的频率分布较TMPA 3B42更接近于实测雨量,但在更高强度降水(>100 mm/d)中均存在低估。  相似文献   
9.
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。  相似文献   
10.
基于水文模型的流域蒸散发规律   总被引:4,自引:4,他引:0  
基于双源蒸散发模型与栅格产汇流模型,该文构建了分布式流域水文模型,在老哈河上游的甸子流域模拟了蒸散量的时空变化过程。研究结果表明:相比蒸发皿观测数据计算的蒸散发能力,双源模型计算实际蒸散量作为水文模型的驱动因子更具优势,其能够有效地模拟流域尺度实际蒸散量的变化过程;不同植被类型的截留蒸发、植物蒸腾、蒸散量过程都呈单峰形式,夏季达到最大值,高大植被的植被蒸腾量和生产性蒸发比例显著高于低矮植被;不同植被条件下的土壤散发变化规律不一致,高大植被在5月达到峰值,低矮植被则在6月或7月达到峰值。  相似文献   
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