基于Max-Stable模型的海河流域气候极值变化特征

为了解在全球变暖的背景下海河流域对气候极端事件的响应,基于海河流域1961-2016年气温与降水数据,使用RClimDex模型、MK趋势检验、Max-Stable模型对海河流域气候极值进行建模分析,研究海河流域气温极值、降水极值不同重现期的时空分布、变化特征。结果表明:海河流域温度极值TXx在空间上表现出从北向南递减趋势,值域为30～40℃,其中36～40℃占大部分地区。TXx在南方呈降低趋势,北方呈上升趋势。降水极值RX1day空间上表现出从东南向西北方向递减的趋势,值域为50～100mm,其中60～90mm占据绝大部分区域。RX1day整体呈下降趋势,其中渤海地区RX1day下降趋势最大。海河流域GEV模型拟合结果表明,海河流域气温极值主要受纬度、海拔影响,随纬度、海拔增加而降低,其变化波动为北方强于南方。降水极值RX1day受海拔和经度影响较大,主要表现为随海拔增大而下降的空间分布,其次表现为随经度变化由西向东递增的空间分布,其变化波动随海拔升高而降低。通过Q-Q百分位图、非参数极值系数θ、GEV与Max-Stable参数和重现期强度散点图判定系数R2,确定Max-Stable模型可以很好地模拟海河流域气候极值,达到GEV模型同等效果。气候极值TXx与RX1day主要受到纬度、经度和海拔的影响,但距海岸距离的加入仅可以优化TXx模型的建立。2年、10年、50年、100年一遇气温极值TXx的空间分布均表现为自东北向西南递增的分布模式,高值区均分布于西南大部一带,最高温度达40～44℃。2年、10年、50年、100年一遇降水极值TX1day的空间分布主要受纬度影响,其次受经度和海拔的影响,均表现为从西南偏中向北方递减,高值区分布在西南偏中一带,最大降水量达80～200mm。     

淮河流域水质管理模型

淮河流域水质管理模型作为分析研究淮河流域水污染规律的工具 ,以淮河入洪泽湖河口以上流域为研究区域。在深入分析研究区域内水文气象、自然地理、河道和水流特性以及水污染特点的基础上 ,利用Mike 11,MIKEBASIN和ArcView软件研制和开发水质管理模型 ,为有效实施水污染防治和水资源管理提供依据。简要介绍模型的结构 ,主要参数的确定 ,模型的结果和模型的应用情况     

淮河流域基础空间数据库建设方法研究

通过对空间数据库组建模式进行对比分析,基于对象—关系型空间数据库的管理模式,研究淮河流域空间数据库的组织模型,探讨数据库的建设方法,以实现淮河流域空间和属性数据的统一管理.基于此方法建设的基础空间数据库能够有效管理多类型的海量空间数据,在流域的日常管理中发挥了重要作用,其数据组织模型和建设方法适用于其它类似等级的空间数据库建设     

淮河流域大气降水氢氧稳定同位素变化规律及其气候意义

淮河流域位于我国南北气候过渡带,其复杂多变的降水过程及水汽来源是导致流域洪旱灾害易发、多发的重要因素。以全球降水同位素监测网络(Global Network of Isotope in Precipitation, GNIP)监测的多年降水氢氧稳定同位素数据为基础,探讨了淮河流域大气降水氢氧稳定同位素组成时空变化的驱动因素及其气候指示意义;通过分析氢氧稳定同位素组成(δ¹⁸O、δ²H、氘盈余)、大气降水线特征与流域气温、降水量的响应关系,解析流域不同季节大气降水水汽来源及气团移动路径。结果表明：(1)淮河流域大气降水氢氧稳定同位素组成能够指示南北气候过渡带特征;(2)同位素时空变化及异常低的大气降水线斜率、截距与局地降水环境关系不大,主要是由水汽来源差异及降水气团在移动过程中同位素分馏造成的。氘盈余示踪和HYSPLIT模型模拟结果进一步表明流域降水水汽来源及变化受季风活动的控制,冬季风和夏季风的交替进退使得淮河流域的降水氘盈余变化具有明显的“V”型特征。研究成果可为水资源调度管理、极端气候应对决策等提供科学依据。     

深圳市1953-2012年极端气候事件变化分析

全球气候变化导致极端气候事件频发,选择描述极端气候事件的相关指标,利用Mann-Kendall趋势检验法等对深圳市1953-2012年极端气候指标进行分析。结果表明:总体上深圳市降水频次与极端降水量均呈现起伏不定的变化规律,四季极端降水量主要集中在夏季,全年和四季降水量均没有明显的变化趋势。深圳市极端气温总体呈现较为显著稳定的变化状况;极端高温事件不断增加,极端低温事件不断减少,且趋势显著,同一季节的气温差异性较大,且差异性呈现出比较显著的加大趋势。     

淮河流域洪水预报系统的模型集成研究

根据淮河流域洪水特征和水系构成,分析了水文学与水力学模型在洪水过程、洪水要素和空间范围方面的集成方式,并且介绍了两种模型针对淮河流域特点所采用的关键技术方法.为实现两种模型的充分集成,采用了数据 - 模型 - 应用3层结构的总体集成框架,通过模型应用过程的模块化处理和数据有效交换,建立了集模拟、率定和预报功能于一体的综合计算平台.本文所建立的集成模型采用长系列实测资料进行了参数率定和模型验证,应用结果表明建立的集成模型具有较高的计算精度.     

淮河流域植被降水利用效率时空格局分析

利用2001～2016年MODIS NDVI及气象数据,基于CASA(Carnegie-Ames-Stanford Approach)模型估算了淮河流域植被净初级生产力(Net Primary Productivity, NPP),并结合降水量数据,分析植被降水利用效率(Precipitation Use Efficiency,PUE)的时空分布特征及其对气候因子的响应。结果表明:①2001～2016年间淮河流域的植被平均PUE为0.598 g C/(m~2·mm),总体呈下降趋势;②淮河流域植被降水利用效率空间上呈规律性变化,流域北部PUE增加,南部降低;③淮河流域不同植被类型PUE有较大差异,大部分地区为农田且PUE最高,其次是森林、灌丛,最后为草甸;④淮河流域99.7%的地区PUE与降水量呈负相关,而80.1%的地区与温度为正相关;⑤降水量是影响淮河流域植被PUE的重要因素。     

黄河流域未来极端气候事件变化趋势评估

极端气候事件会对陆地生态系统服务功能以及人类社会生活造成严重影响。针对GFDL、FGOALS和CCSM4这3种CMIP5气候模式,对RCP2.6、RCP4.5、RCP8.5未来情景下的黄河流域极端气候时空变化特征进行研究。结果表明：RCP2.6、RCP4.5、RCP8.5情景下流域日最高气温的上升速率分别为0.052、0.170、0.470℃/10 a,日最低气温的上升速率分别为0.029、0.170、0.460℃/10 a。日最高气温和日最低气温的空间分布规律呈现出一致性,从黄河上游河源区向中下游呈上升趋势。未来情景下黄河流域整体年降水量呈弱增加趋势,到21世纪后期,高温室气体排放情景下年降水量的增幅变大。     

淮河流域大型水库群生态调度模型研究

针对淮河流域水资源供需现状及水库调度对流域生态产生的消极干扰,将以"三生用水"为调度优先级和调节雨洪资源适应库区及下游需要作为调度准则,并将该流域内水资源系统进行概化,以单座独立的水库系统所辖虚拟供水片区为计算单元,兼顾流域内库区、下游区及其供水区的生态需水要求,建立了淮河流域大型水库群生态调度模型,并提出了该模型以FS-DDDP算法为基础的动态求解方法,用以实现多生态目标的大型水库群生态调度模式的建立.     

极端气候事件对洞庭湖水文连通性变化的影响

为揭示洞庭湖近十几年水文连通性的变化特征并对其未来变化进行预测,研究极端气候事件在洞庭湖水文连通性变化中作出的贡献,使用水文连通性指数法、ETCCDI极端气候指数、Hurst指数以及数理统计分析方法进行研究。研究结果表明：洞庭湖水文连通性整体呈现夏季>秋季>春季>冬季的特征,夏季、秋季、春季和冬季的整体连通性指数均值分别为0.95、0.88、0.81和0.63,且洞庭湖的水文连通性在近30年比较稳定;经持续性预测发现洞庭湖水文连通性Hurst指数均大于0.5,表示其在没有人类活动干扰的情况下会在未来呈延续下降的趋势;洞庭湖水文连通性指数随着水位增加逐渐增加且增速逐渐放缓,水位增加对其具有正向影响的边际递减效应;极端降水事件对洞庭湖水文连通性具有较为明显的正向影响,而极端气温事件对洞庭湖水文连通性影响作用较小。研究结果有助于充分认识洞庭湖水资源演变规律,对保障洞庭湖流域水资源安全具有重要的理论和现实意义。     

东江流域气候分析

流域气候的稳定是河流健康的重要条件之一．气温和降雨的不同组合可形成不同的气候类型．从而形成各具特色的流域生态系统。以气候状态图分析东江流域的气候状况,同时分析人类活动等生态应力,以及ENSO事件对该地区气候的影响。结果表明：东江流域的气候类型较为单一,属温暖湿润型;东江流域的中、下游及河口三角洲地区由于经济活动较活跃,人类活动等生态应力对气候的扰动明显高于全球平均水平;全球气候异常的ENSO事件对该流域的气候也带来了较大的影响,El Nino使其年均温高于多年平均值,而La Nina使年均蚊度低于多年平均值。在降水方面,El Nino使年降水增多．而La Nina使年降水减少．     

利用ABCD模型预测流域水文对极端气候的响应

ABCD模型只有4个参数,以降水量和潜在蒸散量为输入,可以同时模拟蒸散、径流以及土壤水、地下水储量的变化,适用于进行月尺度或年尺度的流域模拟。把ABCD模型运用到美国内布拉斯加州的北Loup河流域,该流域有超过60 a的气象和水文数据。经过对初值和参数进行敏感性分析,确定合理的模型参数和土壤水、地下水储量取值区间,发现模型初值误差只影响10 a以内的径流量模拟结果。利用对初值不敏感时期的实测径流量优化识别了模型参数,在此基础上再利用前10 a数据优化识别了模型的初值。模拟得到的地下水储量变化特征与前人根据地下水位变化推算的结果基本一致,径流量模拟的Nash效率系数为0.68,验证了ABCD模型对北Loup河流域的有效性。然后,对流域气象数据进行统计分析,确定了50 a一遇的极端干旱和极端湿润气候条件,采用ABCD模型预测了持续极端气候情景下的流域水文状态变化情况。结果表明:土壤水储量对极端气候的响应很快,在气候变化的第2年基本达到稳定,对流域径流几乎没有调节作用;地下水储量对极端气候响应较慢,衰减或增加50%所需要的时间均超过10 a,从而降低了流域径流对极端气候的敏感性。     

淮河流域降水量的小波分析

受气候、地形等因素影响不同，不同地区的降雨变化也有很大差异，本文利用小波分析方法研究淮河流域降水分布的特征和年际变化，在此基础上，对今后几年降雨的演变趋势作一初步的探讨和估计。     

直接建模与累加建模灰色模型特性的比较

研究了直接建模与累加建模所建立的灰色模型的模型特性，得到了一些有价值的结论。这些结论有助于灰色预测模型在有关领域中的应用。     

淮河流域水资源短缺风险评估与时空分析

根据2003-2013年淮河流域五省的降水量、径流系数、人均水资源量、人均GDP、人口密度等相关数据,构建水资源短缺风险评价体系,用熵权法对指标赋值,运用可变模糊模型对淮河流域及各省的水资源短缺风险进行评估和时空差异分析。结果表明:2003-2013年间淮河流域水资源短缺风险值总体较高,且呈缓慢的增长趋势,2004年降水较少,风险值达到最高;十年间河南省风险增加最为明显,而山东省较为稳定,风险增加也最低;在淮河流域五个区域中,河南省的风险程度最高,达到3.52;江苏省、山东省次之;安徽省和湖北省相对较低,达到2.86和2.51。水资源短缺风险二级指标分析发现,危险性最强的是河南省,安徽省最小;水资源短缺易损性最强的是山东省,湖北省最小;水资源短缺暴露性最强的是江苏省,山东省最小;水资源短缺可恢复性最好的是湖北省,河南省最差。同时,所有评价指标中人口密度、人均GDP、降水量对水资源短缺风险的影响较大。     

大尺度水文模型及其与气候模型的联结耦合研究

本文综述陆地表面水文过程，大尺度水文模型及其与气候模型联结耦合研究的最新进展和存在问题。介绍ＧＥＷＥＸ－ＧＡＭＥ研究项目的目标和内容，科学价值和现实意义及其在我国开展研究的计划。     

1951-2020年大理市极端气候事件变化特征

【目的】在全球变暖的背景下,频发的极端气候事件愈发影响着人类生活、社会经济发展等。大理市是极端天气和气象灾害的多发区,亟需系统研究其极端气候事件变化特征。【方法】以大理市1951—2020年逐日气象观测数据为基础,对16个极端气温指数和11个极端降水指数运用线性倾向估计、Mann-Kendall突变检验、Pettitt、滑动t检验(MTT)、集合经验模态分解(EEMD)等方法对其变化趋势、突变特征及多时间尺度变化周期展开研究。【结果】结果显示：1951—2020年间大理市极端暖事件指数(SU25、WSDI、TN90p、TX90p)和TNx变化趋势为显著上升,而极端冷事件指数(FD0、CSDI、TN10p、TX10p)变化趋势呈下降。极端降水指数中,R10、R1、Rx5day、PRCPTOT与CWD下降显著;Pettitt、M-K及MTT法均得出FD0、SU25、WSDI、TNx、TN10p、TN90p、TX90p、R1与R10有明显突变点;EEMD所得到的各分量和趋势项表示不同尺度下极端气温指数和极端降水指数的变化特征。其中,极端气温指数的强周期主要为准3 a/7 a年际尺度周期及准1...     

基于Delta方法的淮河流域气候变化预测分析

为了预测气候变化对区域水文要素变化的影响,以淮河流域蚌埠以上区域为例,利用全球气候模式CSIRO和HadCM3,分别预测了同一情景下,淮河流域3个未来时段的降雨和温度变化。通过Delta变换对未来3个阶段的数据进行降尺度处理,运用曲线拟合的方法提出了蒸发函数模型。将预测出的气温作为蒸发函数模型的输入因子,模拟了淮河流域未来的蒸发过程。结果表明, 该区域未来时段的降雨、气温和蒸发量均比历史观测值有所上升。     

基于神经网络的淮河流域年径流量预测模型

利用Matlab神经网络工具箱,以淮河流域中游蚌埠(吴家渡)站的水文数据为基础,以流域代表站降水量作为基本影响因子,建立了淮河水域蚌埠段年径流量的Elman神经网络预测模型.人工神经网络方法被引入水文预报工作中.结果表明,人工神经网络技术可应用于流域年径流量的预报研究,且Elman神经网络的模型其强大的非线性和容错能力,显示出比相关分析、时间序列分析更有效,运算速度快,合理、可靠.具有较好的适应性和预报精度,可为水资源规划和配置提供依据.对开展水资源调查评价、综合规划等水文水资源领域的研究有着重要的意义.