1971-2018年汉江流域陕西段降水时空特征分析

基于1971-2018年汉江流域陕西段 27个气象站点的逐日降水数据,选择了年降水量、降水强度、最大日降水量、年降水日数、中雨日数和大雨日数6个降水指数分析其降水时空特征,分析方法包括线性估计法、小波分析法、滑动均值法、IDW 空间插值法及Mann-Kendall检验法。结果表明：在研究时段内,汉江流域陕西段降水强度有缓慢增加趋势,其余5个降水指数均呈缓慢减小趋势,且6个降水指数的变化趋势均不显著;研究区域仅年降水日数无突变点,且在1995年后呈现显著减小趋势,其余降水指数均有突变点;年降水量有7 a的副周期和27 a左右的主周期,主周期有3个循环交替,且丰、枯交替突变点在1983和2000年。汛期降水量与年降水量周期基本一致,而非汛期有4和16 a两个副周期和1个28 a的主周期;年降水量空间分布呈现由北到南逐渐增大的趋势,除了年降水日数的高值中心在宁强县外,其余5个降水指数的高值中心均在镇巴县,而低值中心除了降水强度在太白县外其余的均在商县。在研究时段内各年代际降水指数的比较中,1971-2018年的年降水量、降水强度和年降水日数均仅次于最大值,预计未来极端降水事件可能更加频繁,严重的情况下会影响水生态、水环境、水安全等的健康发展。     

区域土壤含水率遥感监测分析方法研究进展

土壤水分是陆地表面参数化的一个关键变量。遥感技术为大面积动态监测土壤水分提供了可能。简述了热惯量法、作物缺水指数法、植被指数距平法、微波遥感法、高光谱法五种目前为止比较成熟和广泛应用的土壤水分遥感监测方法和模型,并进行了优缺点分析。     

流域非点源污染模型及不确定分析方法研究进展

非点源污染模型是非点源污染量化的最直接有效的途径,利用模型进行模拟的过程中存在来自非点源污染本身、模型结构和参数以及数据来源等方面的误差,导致输出结果具有一定的不确定性。针对流域非点源污染模型和非点源污染的不确定性,归纳总结了具有代表性的流域非点源污染模型的结构特征、优势和局限性,以及非点源污染模拟的不确定性分析方法及其优缺点。根据模型在实际应用中存在的问题,后续应从非点源污染机理探索研发不同资料条件下的可靠性模型,并与水土保持等工程措施等相结合,提高模型的精度;目前非点源污染的不确定性更多的是研究单一因素影响下的不确定分析,未来可结合不同类型的分析方法进行模型结构优化,并根据具体问题寻找最适合的模型结构,综合研究多系统下的不确定性方法,为模拟结果提供全面的评估。     

新安江模型参数变化对流域降雨径流过程的影响分析

水文模型可以模拟自然流域的降雨径流过程,在降雨径流过程模拟中,水文模型参数的选择往往会影响模型对流域径流过程的模拟效果.针对新安江模型,以陕西黑河金盆水库流域为研究流域,分析新安江模型参数变化对模拟流域降雨径流过程的影响,以确定新安江模型参数的敏感程度,从而服务于研究流域的汛期水文预报参数修正.模拟结果表明:在研究流域新安江模型参数中KKSS、KKG、WLM、WDM、kg、k为敏感参数,对模拟流域降雨径流过程的影响较大;参数WUM、IMP、B、c、SM、EX为不敏感参数,对模拟流域降雨径流过程影响较小.     

TOPMODEL模型改进及应用研究

为了使TOPMODEL模型结构更合理,并能够用于半湿润地区或半干旱地区的径流过程模拟,文章对TOPMODEL模型的蒸发产流模块以及汇流模块进行改进,在蒸发产流模块中添加植被冠层截留蒸散发模型和Holtan超渗产流模型,汇流模块中坡面汇流采用瞬时单位线模型,河道汇流采用马斯京根河道洪水演进模型。通过对半湿润地区流域内降雨径流过程的模拟验证,表明通过对TOPMODEL模型的改进,模型对半湿润地区的降雨径流过程模拟精度有很大的提高,拓展了TOPMODEL模型适用范围。     

TOPMODEL模型在半湿润地区径流模拟分析中的应用及改进

为了使TOPMODEL模型结构更合理,并能够用于半湿润地区或半干旱地区的径流过程模拟,文章对TOPMODEL模型的蒸发产流模块以及汇流模块进行改进,在蒸发产流模块中添加植被冠层截留蒸散发模型和Holtan超渗产流模型,汇流模块中坡面汇流采用瞬时单位线模型,河道汇流采用马斯京根河道洪水演进模型。通过对半湿润地区流域内降雨径流过程的模拟验证,表明通过对TOPMODEL模型的改进,模型对半湿润地区的降雨径流过程模拟精度有很大的提高,拓展了TOPMODEL模型适用范围。     

黄河径流长期演化模式与EMD灰色自记忆模型

为了研究径流的长期演化模式及自记忆特征,采用自相关函数确定重构序列的回溯阶数,并构建基于经验模态函数（EMD）分解的灰色自记忆GM（1,N）预测模型。分析回溯阶和自相关函数之间关系,进一步阐明自记忆原理在水文领域应用的合理性。结果表明,黄河花园口86年天然径流序列存在长期演化的自记忆特征,演化模式可由7个内在本征模态函数（IMF）和趋势项组成;受流域水资源开发及气候变化因素影响,1965年后,径流演化模式发生变化,出现周期衰减现象;回溯阶与时间序列自相关函数变化相对应,序列平稳化后,依据自相关函数确定回溯阶数,可提高自记忆模型预测精度。