河湖水系连通研究:概念框架

河湖水系连通已经成为国家江河治理的重大需求,提高国家水资源统筹调配能力、改善河湖健康保障能力、增强抵御水旱灾害能力迫切需要加强河湖水系连通研究,但相关的理论和技术尚处于探索阶段,远远落后于实践。论文根据新形势下保障国家水安全和提高生态文明水平的新要求,讨论了河湖水系连通的概念及内涵,并讨论了河湖水系连通的系统性、复杂性、动态性和时空性等特征,在综合考虑河湖水系连通目标和任务的基础上,提出河湖水系连通战略研究可从机理分析、系统辨识与评价、连通工程规划、系统控制与调整4个方面展开,明确了研究的总体思路,对尺度、过程、格局、功能与控制等研究的基本问题进行了初步讨论。     

河湖水系连通分类体系探讨

河湖水系连通是保障国家水安全的治水新方略,科学的分类体系是开展河湖水系连通研究和生产实践的必然要求。论文结合河湖水系连通特点和内涵,提出五项分类原则:科学性、系统性、主导性、区域性和可操作性。综合考虑河湖水系连通的自然属性和经济社会属性,遵循五项分类原则,从连通性质、连通功能、连通区域、连通尺度、连通对象、连通时效、空间格局和连通方向等方面进行分类,初步构建了河湖水系连通分类体系,并对国内典型案例进行了归类;选择基于连通性质的分类、基于连通功能的分类和基于地区水资源特征的分类等三个主要分类展开分析,探讨了三种类型的连通特性、连通目标等主要问题。     

水文频率线型选择与综合过程中贝叶斯因子求解新方法

为克服水文频率线型选择和综合过程中,贝叶斯因子求解时参数先验分布确定和线型边缘分布数值积分这两个难点问题,联合应用了贝叶斯采样方法和最大熵原理(POME)求解参数后验分布表达式,然后应用参数采样结果中逐个样本近似求和方法代替线型边缘分布积分过程,进而建立了贝叶斯因子求解新方法。实例分析和Monte-Carlo统计试验验证了该方法的准确性和有效性。分析结果显示:序列长度和参数取值大小等因素对贝叶斯因子和水文线型后验概率求解结果影响较大;由于BIC准则的实质是通过寻求一组最优参数值进行贝叶斯因子求解,因此在受到不利因素影响时参数估计结果往往存在较大误差,使得BIC准则的分析结果也存在较大偏差。贝叶斯因子求解新方法能够克服上述不利因素的影响,可以合理地分析和描述参数不确定性,使得分析计算结果明显改善,因此所提新方法具有更好的实用性和可靠性。     

北京潜在蒸散发量年内-年际的气候变化特征及成因辨识

论文基于北京站1951—2009 年的气象资料,采用Penman-Monteith 公式估算潜在蒸散发,并对其年际年内的变化特征进行辨析。结果表明:北京1951—2009 年年均潜在蒸散发量呈显著上升趋势;气象要素的敏感性从强到弱依次为:空气相对湿度、温度、太阳辐射和风速;论文提出实测变幅均值法,基于此方法考虑气象要素年内变化特征,估算温度、饱和差、风速和太阳辐射的贡献率分别为13%、58%、17%和11%;对气象因子的年际变化趋势进行分析,平均气温在0.05 显著水平下增加趋势显著,太阳辐射和空气相对湿度在0.05 显著水平下减少趋势显著,风速变化趋势没有通过显著性检验;综合考虑年际变化和敏感性的去趋势分析显示:温度增加和空气相对湿度减少是造成潜在蒸散发增加的主要原因,太阳辐射的减少使得其增加趋势有所减弱,但未改变其增加趋势。     

生态环境承载力的一种量化方法研究——以海河流域为例

在可持续发展原则的指导下,基于多因素关联分析理论,提出一种生态环境承载力的定量分析方法。内容包括:①建立指标体系和多级关联评价模型,量化社会、经济、生态环境的发展质量;②提出可持续发展的综合测度函数,量化研究区可持续发展质量;③建立生态环境承载力量化分析模型。通过模型调整人口数量和GDP,在保持一定生态环境质量前提下,在满足水资源量供需平衡和可持续发展的要求下,得到适宜研究区生态环境的人口数量和GDP。将模型应用到海河流域,以1998年为现状年,考虑到南水北调工程、生态环境的修复和用水效率的提高,设计出6种情景方案。结果表明,提高海河流域的可供水能力(如南水北调工程等)和用水效率,是解决海河流域水生态环境危机的一个重要途径。     

基于DEM的分布式水文模型研究综述

基于DEM的分布式水文模型是数字化时代水文模型发展的主要方向。论文回顾了分布式水文模型30年的发展历史,对国内外分布式水文模型的研究状况做了简要评述。归纳出基于DEM的分布式水文模型的主要特点。在分布式水文模型的构建中,水文单元的划分是一个十分关键的环节,论文重点探讨了3种基于DEM常用的流域离散化方法。在模型结构方面,提出了一个典型的分布式水文模型框架,包括分布式输入模块,单元水文模型和河网汇流模型。在模型参数方面,提出了3种分布式水文模型参数的确定方法。最后,对分布式水文模型存在的几个典型问题进行了分析和讨论     

分布式水文模型的参数率定及敏感性分析探讨

参数率定与敏感性分析是分布式水文模型应用和发展中的难点问题,论文对当前典型的、应用比较成功的全局最优化参数率定和敏感性分析方法进行归纳和分析,包括:遗传算法(Genetic Algorithm)、SCE-UA算法(Shuffled Complex Evolution)、贝叶斯方法(Bayesian Method)、RSA方法(Regionalized Sensitivity Analysis)、GLUE方法(Generalized Likelihood Uncertainty Estimation)等等。并对计算机自动优化方法和人工参数调试方法的利弊进行讨论,展望了分布式水文模型的参数率定与敏感性分析的发展方向。