改进的新安江模型在贵州印江河流域的适用性及对比分析

将变动态存储系数法引入新安江模型河道洪水演算,从而对新安江模型进行改进,基于贵州印江河流域印江水文站2000-2010年水文资料,分析了改进新安江模型在研究流域的适用性并和传统新安江模型模拟结果进行对比分析,基于改进新安江模型,定量分析不同计算时段和不同蒸发输入对水文模拟的影响。研究结果表明:改进的新安江模型适合于研究流域的水文模拟,相比于传统新安江模型,改进新安江模型在相对误差和确定性系数两个指标中都有所提高,其中相对误差均值减少1.08%,确定性系数均值提高0.0182;计算时段越短,次洪模拟精度越高;相比于实测蒸发皿,双源蒸散发作为蒸发输入模拟的年径流深相对误差平均减少0.75%,确定性系数平均提高0.0139。研究成果可以为印江河流域的水文模拟提供参考价值。     

改进VIC模型在辽宁地区水文模拟中的应用

结合汤河流域内2000~2010年实测水文数据,对比分析改进前后的VIC模型对区域水文模拟精度的影响,结果表明:改进后的VIC模型对径流深相对误差和流量过程确定性系数有明显改善;研究成果对于区域水文模拟具有参考价值。     

不同分布式水文模型在大洋河流域对比运用研究

为对比不同分布式水文模型在大洋河流域的径流模拟精度,基于大洋河沙里寨水文站2000—2010年水文数据,分别运用SWAT模型和VIC模型,模拟了大洋河沙里寨水文站以上流域2000—2010年径流。研究结果表明:SWAT模型比VIC模型更适合于大洋河流域的径流模拟,SWAT模型模拟的径流深相对误差均8%,确定性系数达到0.7以上,而VIC模型模拟径流深相对误差均10%,且确定性系数均0.6。     

新安江NAM和TOPMODEL模型在安阳河流域比较应用研究

海河流域作为我国的政治文化中心,流域内人口密度大,水循环过程受到强烈的人为干扰,导致流域的水文水资源特征改变。因此,为了探讨海河流域河流的产流机制,本研究以安阳河流域为例,分别采用新安江模型、NAM模型和TOPMODEL模型进行日径流过程模拟和次洪模拟计算,结果表明在海河流域三个模型模拟效果均良好。三种水文模型模拟的结果为:在日径流模拟方面,NAM模型与新安江和TOPMODEL模型相比,在率定期其确定性系数较其它模型相对较高,在验证期其率定系数也相对较高,且径流深相对误差较小;在次洪模拟方面,NAM模型与新安江和TOPMODEL模型相比,2场洪水的确定性系数有所提高;2场洪水的径流深相对误差都较小;2场洪水的洪峰相对误差较小,峰现时差有了明显的提高。因此,NAM模型在安阳河流域的应用效果最佳。     

改进粒子群优化算法在水文模型参数优化中的应用研究

引入改进的粒子群优化算法,对垂向混合产流模型计算参数进行优化,并对比参数优化前后水文模拟精度。研究结果表明：改进的粒子群优化算法模型可较快完成参数优化,相比于参数优化前,垂向混合产流模型年尺度模拟相对误差减少6.15%,模拟的过程确定性系数平均提高0.11;在次洪模拟中,模拟相对误差平均减少3.03%,模拟的洪水过程确定性系数平均提高0.19,水文模拟精度得到较大程度提高。研究成果对于区域水文模型参数优化提供参考价值。     

TOPMODEL模型植被根系区缺水量初值确定方法的验证比较及应用

通过选取息县、密赛两个流域的降雨洪水过程,分别利用经验关系式和原始参数率定方法对TOPMODEL模型初值的确定进行比较验证,从径流深相对误差、洪峰相对误差、确定性系数等方面进行了比较和分析。     

不同土地利用模式情景下贵州印江河流域生态水文响应研究

为定量分析不同土地利用模式情景对贵州印江河流域生态水文的影响,将降雨径流模型(SCS模型)和通用土壤侵蚀方程进行耦合,构建基于栅格的分布式水沙耦合模型,通过设定3种不同土地利用模式情景,定量分析不同土地利用模式情景下的生态水文响应。研究结果表明:构建的水沙耦合模型在研究流域具有较好的模拟精度,径流模拟相对误差均在10%以内,确定性系数0.7以上,泥沙负荷模拟相对误差均在20%以内,确定性系数0.5以上,模型满足水量和泥沙负荷模拟的精度要求;3种土地利用模式情景中,旱地面积增加10%,流域径流深增加11.5%,土壤侵蚀模数增加12.9%;林地和草地面积增加10%,流域径流深分别减少7.5%和6.3%,流域土壤侵蚀模数分别减少14.63%和6.78%,模型研究成果可以为贵州印江河流域生态保护提供参考价值。     

基于多源遥感土壤湿度与模型数据同化的流域径流模拟

为提升径流模拟精度,以秦淮河流域为例,采用集合平均法将SMAP、SMOS、AMSR2卫星遥感土壤湿度融合并利用地形湿度指数进行空间降尺度处理,采用卡尔曼滤波算法和栅格新安江模型进行遥感融合土壤湿度同化。对2016—2018年秦淮河流域3个流量站记录的11场洪水进行模型数据同化的结果表明：日尺度率定期洪峰、径流深相对误差合格率均为71.43%,验证期洪峰、径流深相对误差合格率分别为66.67%和100%;经同化后,8场洪水径流深误差减小,平均误差降低29.01%;8场洪水确定性系数增大,范围在0.01～0.09之间,模拟精度最高可提升11.84%;同化多源遥感土壤湿度能有效改善土壤湿度估计的准确性,进而提升径流模拟精度。     

大凌河流域水量模拟研究

以大凌河流域为例,分析了大城子站上游段集水区SCS降雨-径流模型的适用性,结合2010-2019年水文数据模拟了流域流量过程,并对流域径流深与土地利用情景模式间的关系应用SCS模型进行定量分析。结果表明:对大凌河流域水量模拟SCS模型表现出较强的适用性,确定性系数不低于0.8,径流深相对误差不超过10%;增加10%的城镇用地将增大2.65%的流域径流深,增加10%的林地将减少5.20%的流域径流深。     

TOPMODEL和新安江模型的应用比较

通过ArcView软件对淮河息县以上流域进行了流域信息的提取,并利用VB编程提取出该流域的地形指数与河网等流时线,使之成为TOPMODEL模型的客观物理参数。为了客观表示流域的初始状态,还建立了初始土壤缺水量与地形指数之间的关系式。最后将TOPMODEL模型和新安江模型分别应用于该流域的洪水模拟中,并在径流深相对误差、洪峰相对误差、确定性系数等方面进行了比较和分析。