遥感技术在分布式水文模型中的应用研究进展

遥感技术与分布式水文模型的深入结合,推动了现代水文学科的发展。在简要介绍分布式水文模型与遥感技术发展状况基础上,对遥感技术在分布式水文模型应用过程中出现的降水、蒸散发、河川径流、陆面温度、土壤水分、土地利用/土地覆盖、叶面积指数等参数,给出详细的反演方法。结合技术及模型本身特性,指出遥感技术在分布式水文模型应用中存在的问题,并展望研究发展方向。     

分布式水文模型中多源数据的应用

长江为中国的第一大河流，全长6300km，呈东西长、南北短的狭长形；流域地形复杂，地区气候差异明显；流域内降水充沛，但分布很不均匀；中下游水系复杂，洪水威胁十分严重，洪灾频繁。2002～2004年长江水利委员会与瑞士政府合作开展“长江防洪预报援助项目”，引进分布式水文模型PREVAH和遥感、地理信息系统等，开展了基于遥感、地理信息系统的分布式水文模型在长江三峡地区的试验研究。以PREVAH为例，简单介绍了该模型的基本框架，重点介绍了分布式水文模型对空间数据、气象数据、水文数据等多元信息的应用，对提高水文模型中多元数据应用水平、改善预报精度具有较大的借鉴和参考价值。     

现代水文气象预报技术研究进展

从定量降水预报与估算、实时洪水预报、水文气象耦合等三个方面总结和回顾了现代洪水预报技术的研究现状,认为:如何融合雷达降水信息与雨量计资料,获取更为准确的降水信息的理论和技术方法还有待完善;水文气象预报的难点和重点在于如何缩小两者之间的时空尺度差异、如何在水文模式中考虑预见期降水;分布式水文模型中的许多物理过程、数学处理方法以及数据不足等问题还有待深入研究。     

西南岩溶灌区水文特性及其模拟模型的构建

从岩溶水文和灌区水文两方面分析了西南岩溶灌区水文的特殊性和脆弱性。针对西南岩溶灌区水文特点,在对自然流域水文模型SWAT改进的基础上,构建岩溶灌区分布式水文模型。建立的岩溶灌区分布式水文模型主要添加了表层岩溶带水循环模块、岩溶地下河汇流过程,改进浅层岩溶水计算方法、稻田水分循环模块、渠系渗漏计算模块,增加塘堰的灌溉功能等,并介绍了模型的流域离散方法和水循环结构。岩溶灌区分布式水文模型的构建可为西南岩溶灌区水文特性及其对变化环境的响应等研究提供有效的工具和手段。     

水文模型尺度问题的若干探讨

尺度问题是制约水文模型发展和应用的一个重要因素。在回顾和分析水文模型尺度研究进展的基础上,提出了水文模型尺度研究中的若干问题,包括水文模型与水文过程的尺度关系、时空异质性问题、水文建模与耦合的尺度性、遥感及GIS与水文模型的关系等问题,建议通过建立和发展全球水循环观测网络、加强水文过程的机理研究、从理论的视角来构建多尺度水文模型、基于遥感和GIS技术开展不同尺度水文模型研究等方法来解决水文模型尺度的关键问题,进而利用不同尺度水文模型预测全球水循环变化趋势,更好地应对流域区域乃至全球的气候变化问题。     

变化环境下气象水文预报研究进展

随着全球气候变化、下垫面改变及高强度人类活动的不断加剧,流域降水、蒸发、径流等气象水文要素都受到直接性的影响,水文序列的一致性假设不复存在。在变化环境下,传统径流预报方法适用性逐步变差,从而对气象水文的精准预报带来挑战。本文分别从气象水文预报的各个环节——多源降水数据融合、数值天气预报、流域水文模型、参数率定、数据同化、集合预报等方面综述了变化环境下的气象水文预报的研究进展。可以看到,国内外学者围绕上述技术都开展了大量研究,并取得了大量成果。未来针对变化环境下气象水文预报研究,将主要围绕以下方向开展:(1)落地和预报降水精度及时空分辨率的进一步提高;(2)水文模型结构的改进及不确定性分析;(3)水文预报误差的描述方法及其可靠性。     

分布式水文模型研究进展综述

简述分布式水文模型的优势和发展情况,归纳模型应用主要于降水——径流模拟,非点源污染,水资源开发利用等方面,并介绍各方面的应用方法,总结了常见的分布式水文模型,重点分析了SWAT模型,SHE模型,提出了模型未来发展需完善理论水平,提高技术支撑能力。     

基于TOPMODEL的分布式水文模型在中小流域的应用研究

及时准确的洪水预报可为防汛减灾、洪水风险评估、水资源调配管理等方面提供重要的理论指导和决策依据.本文根据TOPMODEL和一维水动力学原理,构建了一套适用于中小流域的松散型分布式水文模型,筛选了40场代表性洪水,对模型的模拟精度进行了评价.结果表明：所有场次洪水模拟结果的峰现时间误差绝对值合格率为97.5%、达到甲级预报精度,洪峰相对误差合格率为75%、达到乙级预报精度,效率系数合格率为77.5%、可达乙级预报精度.本文构建的松散型分布式水文模型,模型参数少、运算速度快且具有较强的物理机制,可为分布式水文模型在实时洪水预报领域的应用提供一条新思路.     

黄河水文发展的回顾及展望

简要回顾了黄河水文的发展历史,介绍了黄河水文业务技术发展现状,分析了黄河水文面临的问题,展望了黄河水文发展方向,提出了黄河水文“十一五”基本实现现代化的发展目标和建设“黄河流域基于水循环的水文水资源监测预报体系”新理念。     

分布式水文模型在半干旱地区洪水预报中的应用

分布式水文模型以其考虑流域的水文过程和地理要素的时空差异对流域水文过程和水文效应的影响为优势,目前已经成为国内外水文学研究的热门课题。我国最近几年开展了大量分布式水文模型研究,但是实际应用到流域进行洪水预报的还不太多,该文对分布式水文模型应用于半干旱地区洪水预报的研究成果进行了阐述,对于半干旱地区洪水预报的研究具有一定的意义。     

基于自回归模型的分布式水文模型预报校正

以清江水布垭上游流域为研究对象,利用1 km×1 km精度的数字高程模型(DEM)提取流域特征信息,采用基于DEM的分布式水文模型(DDRM)对清江流域进行降雨-径流模拟。由于分布式水文模型所需资料在目前的技术水平下难以完全满足或者建模理论不完善等原因,其在水文预报中的应用效果还不太理想。因此,本文建立了自回归模型尝试对DDRM模型的模拟结果进行降雨-径流的实时校正。利用Nash-Sutcliffe效率系数、径流深相对误差等方面对校正前后的模拟结果进行比较分析,结果表明:在DDRM模型的基础上采用自回归模型对误差进行校正提高了预报精度,能在一定程度上弥补分布式水文模型在实际应用中由于资料不足等原因而带来的精度下降的问题。     

模糊神经网络水文预报模型在洺河流域的应用

本文选取雨强距离指数(IPD)及其他有关参数等作为自适应神经模糊推理系统(ANFIS)水文预报模型的输入,提出雨强距离指数的定义及其目的和意义。为剖析雨强距离指数在水文预报模型中的应用,分别建立不包含雨强距离指数的模型A与包含该指数的模型B进行对比评价。结果表明,将雨强距离指数作为ANFIS水文预报模型的输入能够提高模型的预报精度。     

分布式水文模型结合气象预报方法初步探讨

为了尽量消除因流域空间非均一性引起的水文模拟不确定性,采用基于GBHM分布式水文模型以及具有明确物理意义的模型参数,利用三峡区间2011年5~6月期间的气象预报信息,探讨该区域实时洪水预报方法,以及不同预见期的洪水预报精度。结果表明,分布式水文模型与气象预报数据结合,能够较好地模拟该区间的洪水过程。该方法在一定预见期内能够对实时洪水过程进行预报,预报精度很大程度上取决于降水预报的准确性。     

基于GIS的分布式流域水文模型

分布式流域水文模型比较客观地描述实际水文过程,但需要强大的数据库支持。这一特点为地理信息系统(G IS)在分布式流域水文模型的研究与应用提供了可能,反过来又推动水文模型的发展。目前,基于G IS的分布式流域水文模型的研究已成为水文学研究的热点。本文总结了分布式流域水文模型的优越性,综述了G IS在分布式流域水文模型中的应用及二者集成方式研究与应用的进展,讨论了当前研究中存在的问题,指出了今后的研究方向。     

基于PDM的飞来峡水库实时水文预报模型

水文预报模型是实时预报预警系统的核心。基于新型的概率水文预报PDM(The Probability Distributed Model),构建了北江流域飞来峡水库概率水文预报模型。将整个流域划分为18个子流域,对每个子流域分别建立PDM,并采用历史降雨流量数据序列对各子流域和流域PDM进行参数率定;以横石站为参考站,采用52场次实测历史洪水进行模型验证和精度评定,洪峰预报合格率为99%,精度等级为甲等,模拟精度高,说明了PDM结构和参数取值的合理性,以及模型在该流域的适用性。     

连续API水文模型的研究及应用

连续API模型是传统的以前期影响雨量(Pa)为参数的降雨径流相关图法、单位线(或等时线)法与计算机技术相结合的产物,能预报连续的过程线.本文根据连续API模型原理,对模型参数进行改进,建立洪水预报模型应用于紧水滩流域,效果良好.     

西南岩溶地区水资源预测评价中流域水文模型应用的特点及展望

在对西南岩溶地区水文地质条件分析的基础上,指出了三类流域水文模型在西南岩溶地区实际应用的可能性及困难;通过三个成功实例:桂林“丫吉模型”、洛塔干河猪场表层岩溶泉BP人工神经网络模型、刁江SW AT模型,分析了目前在西南岩溶地区应用流域水文模型的若干特点;提出了在下垫面条件复杂、流域含水介质结构空间差异性大的岩溶地区,特别是无监测资料地区,发展分布式水文模型是未来的研究方向。     

若干水文预报方法综述

将现有水文预报方法分为过程驱动模型方法和数据驱动模型方法两大类.过程驱动模型指以水文学概念为基础,对径流的产流过程与河道演进过程进行模拟,从而进行流量过程预报的模型.过程驱动模型近年在中长期预报方面的发展主要表现在对概念性流域降雨径流模型的结构进行改进,以适应较大时间尺度预报的需要.数据驱动模型则是基本不考虑水文过程的物理机制,而以建立输入输出数据之间的最优数学关系为目标的黑箱子方法.数据驱动模型以回归模型最为常用,近年来由于神经网络模型、非线性时间序列分析模型、模糊数学方法和灰色系统模型等的引进,以及水文数据获取能力和计算能力的发展,数据驱动模型在水文预报中受到了广泛的关注.     

几种典型流域水文模型类比分析

流域水文模型是研究水文自然规律和解决水文实际问题的重要理论基础。按照流域水文模型的基本分类,简单总结分析了国内外几种典型流域水文模型的基本建模思路、适用范围及其优缺点等。在此基础上,以模型效果评价指标为准则,通过对同一流域上不同模型、以及同一模型在不同流域上的应用效果进行类比和分析,提出了在特定流域应该选取比较适用的水文模型以及几种典型水文模型的最佳适用流域。