新安江模型河网消退系数与下垫面关系研究

为研究新安江模型河网消退系数C_s与下垫面之间的关系,以皖南山区29个中小流域为研究对象,首先采用SCE-UA算法率定河网消退系数C_s值;其次利用DEM资料提取各流域内的10个下垫面因子特征值;最后通过逐步回归分析、通径分析探讨C_s与各流域下垫面特征的综合关系。研究结果表明,下垫面因子中,流域平均高差和流域面积对C_s产生直接影响,而流域平均坡度表现为间接影响;采用逐步回归分析方法计算得到的C_s值与模型率定得到的C_s值相比,精度较高,具有统计意义,且不依赖于实测资料,可为模型在无资料地区推广应用提供依据。     

基于SCE-UA算法新安江模型在沣河流域的应用

为了探索人工试错法和基于SCE-UA算法的自动优选法这两种方法在混合产流地区的拟合效果,选取新安江模型对半湿润半干旱地区陕西沣河流域进行参数优化。探讨基于SCE-UA算法的新安江模型在沣河流域的适用性,重点分析了参数的变化情况,发现两种方法模拟的次洪参数SM、CS变化较大。研究结果表明:基于SCEUA算法的新安江模型在沣河流域适用性较好,相对人工试错法参数取值更加合理,提高了优化速度与模拟精度,具有简便、高效的特点。     

新安江-海河模型在烟台市典型流域的径流模拟

为建立适用于烟台市半湿润地区的水文模型, 考虑流域水文特征及下垫面条件的影响, 采用新安江-海河模型 对 2011- 2018 年烟台5 个典型流域进行径流模拟。2014 年起烟台连续 3 年干旱, 河道干涸, 径流量与2014 年前相 比大幅减少。考虑到干旱的影响, 采用 Mann-Kendal 检验法对年径流序列进行突变检验,确定 2014 年为年径流突变点, 将模拟序列分为 2 个时间段。结果表明: 径流过程分段模拟之后, 新安江-海河模型在烟台市典型流域的径流模拟精度较高, 参数取值较为合理, 模型能够反映实际的产汇流情况, 有较好的适用性。     

大流域洪水预报与洪水调度管理方法研究

采用水文学与水力学、确定与随机相结合的方法，研究大流域洪水预报与洪水调度管理。确定性模型采用降雨～径流模型的新安江模型和经验预报方案进行流域流量过程预报，一维非恒定流水力学方法进行河道流量与水位以及蓄滞洪预报。随机模型采用线性动态模型进行下断面水位实时预报，最小二乘递推模型进行误差实时校正。以长江支流修水流域为例，采用新安江模型、经验方案进行万家埠与柘林水库入库洪水预报作为水力学计算的上边界条件，采用一维非恒定流水力学方法进行河道洪水流量、水位计算以及分洪计算。该方法为流域的防洪减灾提供了科学的途径。     

基于DEM栅格的水文模型在沂河流域的应用

本文结合GIS技术和数字高程模型,运用基于DEM栅格流域信息提取技术,对传统的新安江模型及TOPMODEL进行改进,构建基于栅格的分布式新安江模型、基于栅格的TOPMODEL水文模型。并将模型应用于沂河临沂以上流域。通过流域信息提取、模型参数率定和流域典型洪水模拟,以探讨GIS技术与数字高程技术的应用和水文模型的适应性。应用结果表明,4个水文模型在该流域上的水文过程模拟效果良好,其中,基于栅格的新安江模型与基于栅格的TOPMODEL的模拟效果更好。     

基于ArcGIS的流域地理信息提取软件开发及应用

研究了一种嵌入ArcGIS平台的流域地理信息提取软件。该软件基于GDAL基础库,采用C#语言编写控制台应用程序,以Python脚本构建ArcSoftwarebox工具,并与ArcGIS软件工具拼接,调用并组合其它已有工具,实现流域特征信息的一键计算提取。软件界面友好,操作简便,实现了提取流域信息时的可视化计算,已在新疆以及安徽省境内的多个流域得到了实例验证,均取得了良好的应用效果,对未来的雨洪模拟研究与基于物理基础的水文模型研究有着重要意义。     

基于k-最近邻筛选的BMA集合预报模型研究

针对冗余训练样本会降低BMA参数求解效率与精度问题,本文提出在BMA运算之前采用k-最近邻(k-nearest neighbor)算法筛选有价值训练样本,并用于BMA参数求解的改进模型。模拟试验在淮河王家坝站进行,分别以k-最近邻筛选、不筛选两种方案为BMA提供训练样本,统计分析两种方案中王家坝站流量模拟结果,评价BMA改进法的性能。模拟结果显示,采用k-最近邻样本筛选方法后,BMA模型对洪水过程以及洪峰的预报精度提升明显;概率预报结果的离散程度降低的同时,可靠性程度获得提升。k-最近邻样本筛选方法的引入,能够有效去除BMA模型训练样本中的冗余数据,以少量的样本获得更可靠的模型参数,改善集合预报性能。     

分布式降雨输入与汇流模拟对洪峰计算的影响

3000 km2以下中小流域洪水灾害是当前洪涝灾害防治的薄弱环节,提高洪峰预报精度、降低不确定性是当务之急。论文以伊河河源地区东湾流域为例,基于新安江模型和蒙特卡洛抽样方法,通过集总式、降雨集总–汇流分布式、降雨分布–汇流集总式和降雨分布–汇流分布式4种方式,研究降雨分布式输入与汇流分布式模拟对洪峰精度和不确定性的影响。结果表明：（1）降雨分布式输入总体上能够提高洪峰精度,但对于某些降雨空间分布极端不均的洪水,则会扩大洪峰误差;（2）降雨分布式输入使新安江模型汇流参数相互独立,扩大了洪峰计算的不确定性;（3）汇流分布式模拟总体上能够减小洪峰计算的不确定性。研究结果为中小河流洪水预报提供了有益的参考。     

基于栅格的新安江模型与GTOPMODEL模型

根据新安江模型和TOPMODEL，建立了基于网格的分布式水文模型Grid-Xin’anjiang和GTOPMODEL。将模型用于黄河支流洛河流域以及钱塘江支流密赛和太湖支流西苕溪流域的洪水模拟计算，并与新安江模型和TOPMODEL的结果进行比较。结果显示，基于网格模型的模拟精度要高于原模型的精度。