基于DEM的分布式水文模型在清江流域的应用

基于清江上游水布垭区域的数字高程模型(DEM)数据,提取出了研究区域水系、勾画了研究区域边界,并计算了研究区域地形指数分布。采用基于数字高程模型(DEM)的分布式水文模型(DDRM)来进行降雨 径流模拟。在Nash Sutcliffe效率系数、洪峰相对误差、径流深相对误差等方面对基于DEM的分布式水文模型和三水源新安江模型进行了比较分析。结果表明：在径流深模拟方面新安江模型略好于DDRM,在洪峰流量及峰现时间方面DDRM略好于新安江模型,模拟的Nash Sutcliffe效率系数两者相当,总体上基于DEM的分布式水文模型和三水源新安江模型模拟效果相当。基于DEM的分布式水文模型与三水源新安江模型相比,其优点是模型结构简单、参数较少、物理过程明确,而且能够模拟流域土壤含水量和径流量的空间分布。     

分布式TOPMODEL模型在清江流域降雨径流模拟中的应用

以清江流域上游为研究区域,探讨TOPMODEL模型在大流域的应用;对比了SRTM和地形图两种DEM数据在流域地形指数计算及降雨径流模拟中的差异,结果表明,虽然不同DEM计算得到的地形指数和模型率定参数存在较大差异,但是模拟效率基本相同,SRTM数据作为全球覆盖的免费高分辨率DEM数据将极大促进TOP-MODEL模型的应用;分析了TOPMODEL模型在大流域中应用存在的局限性,在此基础上,构建了基于子流域的松散耦合的分布式TOPMODEL模型,提出了利用流域实际下垫面数据进行模型参数率定的方法,探讨了子流域划分详细程度对模拟结果的影响,结果表明,分布式TOPMODEL模型充分考虑了流域降雨和下垫面属性空间不均匀性对水文过程的影响,模拟效率高于传统TOPMODEL模型,随着子流域数目的增加,模型在率定期和校验期的效率均呈上升趋势,但是到达一定程度之后,受降雨等输入参数及模型计算误差所限,增加子流域个数不能继续提高模拟效率。     

分布式TOPMODEL模型在清江流域降雨径流模拟中的应用

以清江流域上游为研究区域,探讨TOPMODEL模型在大流域的应用;对比了SRTM和地形图两种DEM数据在流域地形指数计算及降雨径流模拟中的差异,结果表明,虽然不同DEM计算得到的地形指数和模型率定参数存在较大差异,但是模拟效率基本相同,SRTM数据作为全球覆盖的免费高分辨率DEM数据将极大促进TOPMODEL模型的应用;分析了TOPMODEL模型在大流域中应用存在的局限性,在此基础上,构建了基于子流域的松散耦合的分布式TOPMODEL模型,提出了利用流域实际下垫面数据进行模型参数率定的方法,探讨了子流域划分详细程度对模拟结果的影响,结果表明,分布式TOPMODEL模型充分考虑了流域降雨和下垫面属性空间不均匀性对水文过程的影响,模拟效率高于传统TOPMODEL模型,随着子流域数目的增加,模型在率定期和校验期的效率均呈上升趋势,但是到达一定程度之后,受降雨等输入参数及模型计算误差所限,增加子流域个数不能继续提高模拟效率.     

气候变化对西苕溪流域未来洪水影响研究——Ⅰ.VIC模型评估

可变下渗能力模型VIC是基于单元网格的分布式水文模型,易于与气候模式进行耦合,从而揭示气候变化对水循环的复杂影响,为分析气候变化情景下流域洪水的响应特征提供技术支撑。作为研究工作的第一步,构建了基于5 km×5 km网格分辨率的西苕溪流域VIC径流模拟模型。利用流域出口横塘村水文观测站1990~2000年日流量观测数据并结合西苕溪流域的汇流特点,采用Dag Lohmann汇流模型进行参数率定和验证。模拟结果表明：VIC模型对西苕溪流域日、年径流量的模拟值与观测值吻合良好,率定期和验证期的多年平均年径流相对误差Er分别为077%和343%,模拟日或月流量的确定性系数和Nash Suttcliffe系数都大于075,特别是对洪水年汛期流量过程的模拟,确定性系数均大于080,模型对洪水的模拟可信性较高     

一个新的分布式水文模型在鄱阳湖赣江流域的验证

考虑同类模型在模拟大尺度流域时存在的一些弱点,开发了基于单元网格,并且结构较为简单、参数数量较少的分布式水文模型WATLAC。为了验证该模型在大尺度流域长时间序列的模拟效果,选取鄱阳湖流域的最大子流域--赣江流域（817万km2）为验证区域。流域的空间非均匀性由单元网格离散并模拟。根据下垫面数据精度,选取4 km×4 km的离散网格尺寸,并应用ArcGIS等软件建立流域网格信息,生成模型输入数据。采用1960~1989年外洲站和峡江站的实测资料对模型进行了验证。率定期（1960~1969年）两水文站日、月和年径流确定性系数在081~093,Ens系数在079~099,年径流统计量相对误差均低于8%;校核期（1970~1989年）两水文站日、月和年径流确定性系数在076~092,Ens系数在075~091,年径流统计量相对误差均低于2%。结果显示,模拟的径流量与实测值吻合良好,模型在赣江流域得到了很好的验证。模型对赣江流域具有较强的适用性,在流域水资源管理中具有较好的应用前景。     

基于单元格网的STREAM分布式水文模型及其应用——以太湖上游西苕溪流域为例

STREAM模型是基于单元格网的分布式水文模型,可以利用易于获取的地理信息,揭示气候变化及下垫面改变对水循环的复杂影响.选择太湖上游西苕溪流域为研究区,采用1979～1999年的26个降水站实测序列和不同时段的土地利用数据,应用GIS流域分析方法与空间插值技术建立300 m的流域格网信息,并通过BLAISE脚本语言实现STREAM模型与GIS的集成,应用1979～1999年水文站实测序列对模型进行率定和验证.结果显示月径流量和年径流量模拟与实测值吻合良好,1980～1988年模型率定期,月径流量的确定性系数为0.78,年径流量的确定性系数为0.86,各年平均相对误差仅为6%;1989～1999年模型验证期,月径流量的确定性系数为0.75,年径流量的确定性系数为0.82,各年平均相对误差为9.5%.研究证实模型有较强的预测能力,在流域管理与决策中具有较好的应用前景.     

一个新的分布式水文模型在鄱阳湖赣江流域的验证

考虑同类模型在模拟大尺度流域时存在的一些弱点，开发了基于单元网格，并且结构较为简单、参数数量较少的分布式水文模型WATLAC。为了验证该模型在大尺度流域长时间序列的模拟效果，选取鄱阳湖流域的最大子流域——赣江流域（817万km2）为验证区域。流域的空间非均匀性由单元网格离散并模拟。根据下垫面数据精度，选取4 km×4 km的离散网格尺寸，并应用ArcGIS等软件建立流域网格信息，生成模型输入数据。采用1960~1989年外洲站和峡江站的实测资料对模型进行了验证。率定期（1960~1969年）两水文站日、月和年径流确定性系数在081~093，Ens系数在079~099，年径流统计量相对误差均低于8%；校核期（1970~1989年）两水文站日、月和年径流确定性系数在076~092，Ens系数在075~091，年径流统计量相对误差均低于2%。结果显示，模拟的径流量与实测值吻合良好，模型在赣江流域得到了很好的验证。模型对赣江流域具有较强的适用性，在流域水资源管理中具有较好的应用前景。     

洞庭湖流域分布式水文模型

流域出口径流观测序列是水文模型参数率定重要依据,不受水文站控制区域的模型应用是水文研究关注点之一。首先根据水文站观测资料建立洞庭湖流域四水控制站之上基于水文响应单元的分布式水文模型,在此基础上结合实验、同质移植和虚拟水库等方法,将分布式水文模型拓展到包含无径流站控制区域的丘陵区间和平原圩垸区,最终实现了洞庭湖全流域水文过程模拟。结果表明:在较完备土壤、地形、土地利用等空间数据支持下,通过合理的流域划分和水文响应单元定义,建立的流域分布式水文模型可以较好地在水文响应单元尺度反应降水发生后蒸散、地表径流、土壤和地下水的响应特征。而基于观测实验及基流分割等方法获取的关键水文过程特征对模型参数优化的认识,可以提高模型参数率定效率,在较少优化迭代运算后既可使月径流模拟的效率系数NSE和确定性系数R²值高于0.81(日过程高于0.62)。借助参数同质移植和虚拟水库解决了区间和圩垸区无控制站区域水文过程模拟。在全流域水文过程的模拟中,基流指数和蒸散比例与实际过程具有较好的一致性。说明相关参数较好地反映了其物理机制,具备在相似气候及下垫面条件区域进行同质移植的基础,圩垸区径流交换采用虚拟水库的处理方式也合理可行。     

城镇化地区水文过程实验观测与模拟——以太湖西苕溪流域安吉实验小区为例

城镇化的发展使不透水面积不断增加,往往导致地区的水文过程发生较为明显的改变。以太湖上游西苕溪流域内的安吉城镇化实验小区为例,在对研究流域50多a长系列水文气象资料和区域城镇化特征作较详细分析的基础上,结合2005~2008年短时间尺度降雨径流观测实验,通过雨量、水位以及下垫面等数据分析,选用Storm Water Management Model这一暴雨洪水管理模型对该地区的典型洪水过程进行了模拟,对其降雨径流规律进行了分析。结果表明：该模型对该区域的模拟效果较好,误差较小,可以用于该城镇化地区的降雨径流过程模拟和洪水规律定量分析;分析该实验小区降雨径流过程可知,城镇化使该地区洪水上涨过程明显加快,6场典型洪水的峰型系数均值为305,洪峰流量增大而滞时缩短,较快的汇流速度使该地区的防洪压力较大。实验观测方法及模拟分析成果将有助于对太湖地区小流域城镇洪水过程特征与规律的认识,对我国东部城镇地区的防洪、规划与管理也具有重要的借鉴意义     

基于单元格网的STREAM分布式水文模型及其应用——以太湖上游西苕溪流域为例

STREAM模型是基于单元格网的分布式水文模型，可以利用易于获取的地理信息，揭示气候变化及下垫面改变对水循环的复杂影响。选择太湖上游西苕溪流域为研究区，采用1979～1999年的26个降水站实测序列和不同时段的土地利用数据，应用GIS流域分析方法与空间插值技术建立300 m的流域格网信息，并通过BLAISE脚本语言实现STREAM模型与GIS的集成，应用1979～1999年水文站实测序列对模型进行率定和验证。结果显示月径流量和年径流量模拟与实测值吻合良好，1980～1988年模型率定期，月径流量的确定性系数为078，年径流量的确定性系数为086，各年平均相对误差仅为6％；1989～1999年模型验证期，月径流量的确定性系数为075，年径流量的确定性系数为082，各年平均相对误差为95％。研究证实模型有较强的预测能力，在流域管理与决策中具有较好的应用前景。     

基于栅格产汇流的TOPMODEL

经典的TOPMODEL产汇流演算原是建立在子流域单位基础上的半分布式水文模型。考虑到流域地形、下垫面条件及流域气象条件的空间差异性,将TOPMODEL的产流计算细化到每个栅格,以改进模型的分布式计算,并在考虑地形坡度影响的情况下,根据降水-径流资料优选出的参数率定等流时线、利用率定的等流时线进行流域的汇流计算,以提升TOPMODEL在中、大尺度流域模拟演算的能力。使用改进后的模型在两河口流域（2 818 km2）以精度60 m的数字高程模型栅格网为基础,配合气象数据和水文资料对径流流量进行日模拟,模拟精度达到70%左右,进一步的分析认为该模型仍有较大的改进空间。     

基于SCS-CN与MUSLE模型的三峡库区小流域侵蚀产沙模拟

传统土壤侵蚀模型模拟次降雨产沙时难以确定泥沙输移系数,分布式的侵蚀产沙模型对数据量需求量大。选择三峡库区宋家沟小流域为研究对象,基于2013年的降雨、植被盖度、地形、土壤等数据,利用SCS-CN和MUSLE模型耦合模拟流域的场降雨的产沙量。结果表明:该模型的模拟值的精确度在可接受范围内,整个流域2013年的泥沙流失量是3 923t,全年中5场较大的降雨贡献了泥沙流失量的80%以上;不同土地利用类型的泥沙输出量差异很大,耕地(面积44.63%)贡献了81.54%的泥沙,有林地(面积47.61%)贡献了17.63%的泥沙;坡度在0~8度的区域贡献的产沙量仅为1.75%,大于25度的区域占流域面积的比例是39.21%,产沙量占55.77%;泥沙模拟值相比实测值偏大,其原因可能是流域中分布的池塘改变了径流过程,发挥拦截泥沙功能。     

基于BP神经网络的鄱阳湖水位模拟

考虑到鄱阳湖水位受流域五河与长江来水等多因素的共同作用而表现出高度非线性响应,采用典型的三层BPNN神经网络模型来模拟鄱阳湖水位与其主控因子之间的响应关系。分别将湖口、星子、都昌、棠荫和康山水位作为目标变量进行BPNN模型构建和适用性评估。结果显示：综合考虑流域五河及长江来水（汉口或九江）的BPNN水位模型,空间站点水位模拟精度（R2和Ens）可达090以上,各站点的均方根误差（RMSE）变化范围约050～10 m,若忽略长江来水的影响作用,仅将流域五河来水作为湖泊水位的主控影响因子,模型训练期与测试期的纳希效率系数（Ens）和确定性系数（R2）显著降低,且低于050,均方根误差（RMSE）也明显增大（124～288 m）,意味着综合考虑流域五河与长江来水是获取结构合理、精度保证的鄱阳湖水位模型的重要前提。同时建议针对鄱阳湖湖盆变化对水位的影响,尽可能选择一致性较好的长序列数据集来训练和测试BPNN模型。所构建的BPNN神经网络模型可进一步结合流域水文模型,用来预测气候变化与人类活动下流域径流变化对湖泊水位的潜在影响,也可作为一种有效的模型工具来回答当前鄱阳湖一些备受关注的热点问题,如定量区分流域五河与长江来水对湖泊洪枯水位的贡献分量,为湖泊洪涝灾害的防治和对策制定提供科学依据     

基于GIS空间自相关的江汉平原钉螺分布特征

基于江汉平原1990、1995、2000、2005、2009年5个年份行政村尺度的钉螺面积分布数据,借助ArcGIS软件平台建立了钉螺分布数据库,运用全局自相关、聚类和异常值分析及热点分析方法分析了1990~2009年5个年份的钉螺时空分布特征。结果显示钉螺分布总体上存在显著的空间自相关性,分布模式主要呈现高值聚类,仙桃与洪湖交界处一直都是钉螺分布的高发正热点区域,即钉螺分布面积比较多。从时间变化规律来看,1990、2000和2009年是钉螺分布模式和热点区域发生变化的重要时间节点。研究结果对于钉螺扩散的防控、减少血吸虫病的传播有着重要的理论和现实意义