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相似文献
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1.
通过建立流域分布式水文模型,并实现对于枯水期流量的有效模拟,结合水功能区设计流量核算规则,提出了基于分布式水文模型的水功能区设计流量计算方法。将此方法应用于松花江流域,对流域内300个水功能区的设计流量进行了计算,并考虑取用水、下垫面和调水工程等因素的影响,对流域在2020年和2030年水循环情景下水功能区设计流量的变化情况进行了计算和分析。结果显示,在未来情景下流域内水功能区设计流量整体呈下降趋势。以松花江干流上设计流量下降幅度较大的扶余站和哈尔滨站所在水功能区为重点研究对象,提出为上游丰满水库设置230m3/s最小下泄流量的优化解决方案。  相似文献   

2.
以《河北省水功能区划》为依据,对河北省水功能区现状水质和入河废污水进行了分析评价。在此基础上,以COD和NH3-N为控制指标,根据确定的水功能区纳污能力计算模型,分别计算出3种不同水文条件下河北省水功能区的纳污能力,即,安全纳污能力、75%保证率和50%保证率枯水期纳污能力。并结合河北省政府制定的节能减排与水污染治理规划,对在不同水文条件下计算出的纳污能力的适用性进行了分析。  相似文献   

3.
以水量水质的联合调控为目标,分析水功能区与水量调控模拟计算单元之间的水量转换关系,改进了基于规则的水资源配置模型,提出水功能区与水资源分区计算单元之间的水量排放计算关系,模拟计算出水功能区在不同用水条件下的水量过程。结合水功能区水质目标的要求,进一步分析不同水量调控方案下的水功能区纳污能力,为实现水量水质联合模拟和调控奠定计算基础。将模型应用于嫩江流域,结果表明该模型具有灵活性和普遍适用性。  相似文献   

4.
基于SWAT的灌区分布式水文模型——Ⅱ.模型应用   总被引:6,自引:1,他引:6  
以本文第Ⅰ部份提出的灌区分布式水文模型为工具,对典型灌区进行灌区小流域和区域尺度的水平衡模拟,定量分析了不同水管理措施对灌区小流域尺度水量平衡评价指标的影响,以及不同尺度间水量平衡评价指标的变化特点。结果表明:适当增加稻田最大蓄水深度可以减少出流水量损失,使更多的降雨和灌水转化为土壤水,满足水稻的蒸发蒸腾耗水;现状条件下适当减少渠道供水量不会导致水稻产量明显降低,但通过减少渠道灌溉水的投入,可以提高灌溉水分生产率;提高塘堰汇集回归水能力后,塘堰可供水量增加,此时减少渠道供水量不会导致水稻明显减产。输水、配水渠道水利用系数增减5%对灌区水量平衡评价指标没有显著的影响,说明企图通过提高渠系水利用系数来提高区域尺度灌溉水利用效率及节水的潜力有限。此外,灌溉水分生产率随尺度的增大而增加,证明尺度愈大对回归水的重复利用率愈高。  相似文献   

5.
根据设计流量,并结合水功能区划水质目标,在现状水功能区水质调查资料的基础上,采用相应的计算模型对保定市水功能区纳污能力进行计算,得到保定市水功能区纳污能力.该值与保定市现状污染物入河量进行比较,最后得出保定市水功能区污染物削减量,提出限制排污总量意见,从而进一步提高入河排污口监督管理水平,有效保护水环境.  相似文献   

6.
分布式水文模型研究进展   总被引:1,自引:0,他引:1  
文章阐述了分布式水文模型的特点及国内外研究进展,通过分析地理信息系统(GIS)和遥感(Rs)在流域模拟中的应用,指出建立基于GIS、RS的耦合水文模型是未来的发展趋势。  相似文献   

7.
基于DEM的分布式水文模型是数字化时代水文模型发展的主要方向。笔者在DEM的基础上,GIS软件的支持下,采用基于连续栅格单元演算的分布式水文模型CASC2D,对半干旱地区三关口流域和典型湿润地区呈村流域进行洪水模拟。由于模型采用的是超渗产流模式,适用于半干旱半湿润地区,因此在半干旱地区的三关口流域模拟效果较好;而对于典型湿润地区的呈村流域,产流机制为蓄满产流,模拟的洪峰流量及洪量较实测数据偏小。  相似文献   

8.
基于GIS的分布式流域水文模型   总被引:5,自引:0,他引:5  
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。  相似文献   

9.
对黄河中游水功能区的入河排污口、支流口的废污水入黄量及污染物入河量进行分析评价,用黄河水功能区的接纳量与纳污能力对比,看其是否满足纳污能力的要求,从而得出结论。  相似文献   

10.
辽宁省辽河流域水功能区纳污能力分析   总被引:4,自引:0,他引:4  
本文结合辽宁省辽河流域水资源现状,采用相关水质模型分析流域水功能区纳污能力,并提出了入河污染物分阶段控制目标。  相似文献   

11.
从模型建立和参数率定等方面分析了分布式水文模型在西江流域的应用情况,通过模型验证发现,该模型可以很好的应用于流域水情形势分析,从而为珠江流域统一调度提供参考。  相似文献   

12.
淮河干流分布式水文水动力耦合模型研究   总被引:3,自引:0,他引:3  
综合传统水文模拟方法及水动力学模拟方法,建立淮河干流的水文水动力数值模型,依据其水流的水动力学要素特点,将淮河流域的不同区域进行分类,并建立了实际流域基本对象与数值模型要素之间的映射关系。在分布式架构下,以节点水位为基本变量,对全流域水流进行耦合隐式求解。利用数字流域系统构建了淮河干流淮滨至老子山段的洪水演进的数学模型并对模型进行了参数率定及验证分析。结果表明,该模型稳定、可靠,能应用于今后淮河流域的洪水预报、水资源调度、工程管理等工作。  相似文献   

13.
基于坡向判断的分布式水文模型研究应用   总被引:2,自引:0,他引:2  
针对西北内陆高寒山区的水文、气象特点,以网格为最小单元将流域离散。通过分析同一高程网格坡向不同及其对到达地面太阳短波辐射通量的影响,提出地形要素差异导致地面冷热源再分布,调控融雪出流量,继而将坡向判断也作为系统重要输入项之一嵌入到模型计算中。最后通过在每一栅格单元上采用融雪型新安江产流模型与SCS汇流模型,构建整个流域的分布式水文模型。该模型在甘肃省石羊河流域进行模拟研究,其结果令人满意。  相似文献   

14.
分布式水文模型对土壤含水量的空间描述能力对土壤墒情模拟、分布式输出等具有重要的意义。但分布式水文模型的土壤含水量空间分布计算,需耗费大量的计算资源。为了提高分布式模型的计算效率,从定性的理论分析和定量的数据比对2个方面,证明蓄水容量曲线和分布式模型中逐单元土壤含水量序列的相关关系,并建立了二者之间的转换公式,据此可以将面平均的土壤含水量转换为空间分布的土壤含水量。用离散蓄水容量曲线法设置分布式模型的土壤含水量初值,并与传统模型预热法进行比较,结果表明两种方法得到的土壤含水量空间分布总体趋势完全一致,次洪模拟效果相同,并且节省了大量的计算资源,极大地提高了分布式模型的计算效率。  相似文献   

15.
基于分布式流域水文模型EasyDHM,根据汉江流域不同区域的特点,运用长系列水文实测资料,建立了流域分布式水文模型。在汉江流域水文模拟基础上,分析了1980年、1995年和2000年土地利用情境下,流域气候条件和土地利用的变化对流域水资源响应关系。  相似文献   

16.
基于二元水循环的灌区分布式水文模型的应用研究   总被引:2,自引:0,他引:2       下载免费PDF全文
针对中国北方灌区的水文特点,在二元水循环理论的指导下,对自然流域水文模型SWAT进行了改进,构建了灌区分布式水文模型,改进了SWAT模型的灌溉水运动模块、稻田水分循环模块、稻田水量平衡各要素和产量模拟的计算方法,增加了渠系渗漏模拟模块等.以河南省人民胜利渠灌区为例,利用改进的SWAT模型对该灌区的水循环过程进行了模拟.为验证模型的有效性,选用Nash-Suttclife效率系数(纳西效率系数)E、线性回归系数R2来评估模型在校准和验证过程中的模拟效果.结果表明:该模型适合灌区水分循环的模拟.模型的构建和改进,对分布式水文模型在高强度人类活动影响区域的水资源、水环境研究和管理起到积极的作用,为灌溉水文学提供了新的研究方法.  相似文献   

17.
鸭绿江流域分布式水文模型开发及验证   总被引:1,自引:0,他引:1  
基于水分能量传输模型(WEP模型),构建了鸭绿江流域基于物理机制的分布式水文模型,该模型综合了水文模型和陆面过程模型的优点,耦合了水分循环和能量过程的模型。以"子流域套等高带"为计算单元,将全流域划分为558个子流域和2 427个等高带,以日为时间步长,对冠层截留、蒸散发、下渗、产汇流等水循环要素过程逐一模拟计算,并以该流域2个主要水文站的还原流量资料为准,对模型进行校准与检验。在校准期与检验期,沙尖子站Nash-Sutcliffe效率系数在0.9左右,水量模拟误差约-4%,梨树沟站Nash-Sutcliffe效率系数在0.94左右,水量模拟误差仅为0.4%左右,表明该模型模拟精度很高,可为流域广义水资源评价、洪水预报预警和国际河流开发利用等提供有力的决策依据。  相似文献   

18.
基于LH-OAT分布式水文模型参数敏感性分析   总被引:3,自引:0,他引:3  
为了有效进行分布式水文模型参数的优选,消除模型计算过程中的不确定性,更好地理解参数对水文模拟的影响,开展了模型参数敏感性分析。使用LH-OAT方法,对比分析了3个不同的流域中多个目标函数下的分布式物理水文模型——流溪河模型的参数敏感性,将其参数敏感性归为:极敏感,敏感,一般敏感和不敏感4类。研究表明,模型参数的敏感性并不是一成不变的,在不同流域,不同评价目标下,会发生一定程度的改变。  相似文献   

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