气候变化下水文模拟不确定性若干问题讨论

在阐释水文不确定性定义的基础上,根据气候变化下水文模拟不确定性的分类,总结了气候变化情景、水文模型和评估过程方面不确定性研究的基本范式,概述了每种不确定性的来源及影响,综述了气候变化下水文模拟不确定性研究进展。指出了未来水文系统模拟不确定性研究的重点和方向：结合复杂网络,增强对极端气候事件预估的可靠性;科学处理数据时间窗问题和冗余性,为无资料地区径流预测提供支撑;揭示变化环境下非平稳异方差性水文序列的发生规律。     

论变化环境下的地表水资源评价方法

由于受气候变化和人类频繁活动的影响,用于水资源评价计算的天然年径流序列失去了一致性。针对非一致序列的“还原”和“还现”计算方法不能反映不同时期环境变化的问题,从水文变异诊断系统、考虑土地利用和覆被变化的流域水文模型、适应变化环境的非一致性序列水文频率计算方法3方面论述了变化环境下的地表水资源评价方法,指出水文变异诊断系统可以识别非一致性年径流序列发生变异的形式和时间。采用考虑土地利用/覆被变化的流域水文模型或适应变化环境的水文频率计算方法,可以从成因途径或统计途径得到反映过去、现在和未来变化环境下地表水资源量的评价成果。     

基于异方差检验的水文过程隐含周期分析模型及其应用——Ⅰ：模型

本文在讨论水文时序平稳性和异方差性的基础上,提出了检测水文时序隐含周期的模型,即对水文时序设计对数变换序列,提高序列的平稳性;建立相应的自回归模型降低残差的异方差性;通过对所得平稳序列进行周期图分析确定可能的主周期分量。针对水文时序的特性提出包括具有确定频率的正弦项存在性检验、具有确定整数周期的非正弦周期项存在性检验和非确定频率的隐含周期性检验(Fisher检验)三种检验方式,可择其中一种确定主周期的显著水平。采用该模型可以解决利用自相关函数判断序列周期性所不能解决的问题,可进一步挖掘数据隐含的、深层次信息。最后,本文还编制了水文时序隐含周期的计算流程。在理论上,该模型不仅解决了隐含周期的检测问题,对于有确定周期的序列亦适用。     

基于GAMLSS模型的大渡河流域极值降水非一致性分析

以GAMLSS模型为基础,分析大渡河流域降水频率的非一致性特征,并将时间和多项气候因素作为解释变量进行参数拟合。结果表明,大渡河流域年最大日降水序列均呈现不显著变化的趋势,与一致性模型相比,大渡河流域降水序列的时间非一致性的特征不明显,而气候指标可以更好地反映大渡河流域降水非一致性的特征,表现为所有气象站点GAIC值与一致性模型的值相比明显减少。GAMLSS模型可以模拟水文序列的方差、偏态系数等其他统计参数非线性变化趋势,能够反映水文序列的非一致性特征。     

变化环境下时变标准化径流指数的构建与应用

变化环境下,干旱指数可能表现出非一致性特征。本文假设径流序列为二阶非平稳序列,建立以时间为协变量的时变矩GAMLSS模型,该模型采用非一致性Gamma分布拟合实测径流序列,并基于该模型计算出的时变标准化径流指数SRIt,与传统指数SRI进行对比分析,以验证其合理性与必要性。结果表明:基于时变矩模型的时变标准化径流指数SRIt更适应于潘家口水库流域变化环境下水文干旱的评价。时变标准化径流指数SRIt的值整体上比基于一致性模型的指数SRI偏小,即所表示的干旱程度更加严重,主要是因为时变矩GAMLSS模型能够反映出变化环境下径流序列的变化趋势,该趋势是影响径流的一系列因素共同导致的,如气候变化,人类活动等。而在受这些因素的影响下,潘家口水库流域的水文干旱事件频率增加,严重程度增强。     

非平稳时间序列极值统计模型及其在气候-水文变化研究中的应用综述

伴随全球气候变暖和平均海平面持续上升,极端气象事件出现的频率增加、强度增大,气候变化已经成为导致水文极值非平稳性的一个重要原因。本文总结了气候-水文变化研究中常用非平稳时间序列极值统计模型的结构以及统计推断方法,从降雨极值变化、洪水极值变化等方面分析了非平稳时间序列极值统计模型在气候-水文变化研究中的典型应用案例。国内外研究表明:非平稳时间序列极值统计模型能体现水文极值随时间或协变量的变化情势,非平稳情况下水文极值重现期和风险的概念和计算方法与传统平稳时间序列的频率分析相比存在显著差异。最后对需要进一步研究的问题进行了展望。     

变化环境下大清河山区典型流域洪水演变规律研究

在中国各大流域中,海河流域水文情势受环境变化的影响最为显著,深入研究环境变化对流域洪水演变的影响具有重要的实践意义。选取海河流域中部大清河山区紫荆关水文站以上和阜平水文站以上2个典型子流域,利用两站1960—2018年年最大洪峰对应的洪水过程和降水量资料,运用数理统计等方法分析流域洪水过程、径流系数和产流阈值的变化,采用时变参数模型GAMLSS分析非一致性条件下洪水频率的变化情况。结果表明：2个子流域1960—2018年的洪峰流量序列均呈显著下降趋势,且不同阶段洪量及径流系数的均值也呈现持续下降趋势。2个流域2000—2018年产流阈值的均值分别为14、16 mm,下垫面变化引起的水文非一致性对设计洪水值的影响显著,在未来水文分析计算中应重视环境变化对水文序列的影响。     

变化环境对潮河下游径流一致性的影响

水文分析要求径流资料的时间序列一致性,但变化的环境破坏了径流序列的稳定一致性变化规律。在气候变化和频繁的人类活动的影响下(水利工程建设、植被覆盖改变和城市化建设等),流域的下垫面条件和产流物理机制发生了明显变化,导致径流序列出现变异情况,不能满足频率计算分析水文时间序列一致性的要求和同分布的假定。应用Mann-Kendall非参数秩次检验法、Pettitt检验法、方差分析法对潮河流域下游下会站1976年-2012年的年、月径流和降水时间序列的趋势成分、突变成分、周期成分和随机成分分别进行了检验和识别,并通过对比分析降雨和径流时间序列的成分,推断出气候变化和人类活动对潮河流域下游降水和径流演变过程的影响。     

基于GAMLSS模型的水文系列非平稳性研究

针对水文气象时间序列的非平稳性现象,为了定量分析非平稳序列的时变特征,基于GAMLSS模型原理,根据水文时间序列参数模型和半参数模型模拟方案,采用美国Little Sugar Creek研究案例的83年洪峰流量时间系列,分析了GAMLSS模型研究水文系列非平稳性的方法和流程。基于GAMLSS模拟,该流域内2006年10年一遇洪峰流量,相当于1999年20年重现期洪峰,接近于1989年100年一遇洪峰量级。GAMLSS模拟结果揭示了近年来由于气候变化、城市化进程等影响,极端事件出现频率。研究成果表明GAMLSS模型可定量有效的分析变化环境对水文频率设计值和工程设计的影响。     

长江上游大尺度分布式水文模型的构建及应用

针对面积达100万km2的长江上游流域,依据100m网格的数字高程模型DEM,基于流域的地貌特征原理,构建了10km网格的大尺度分布式水文模型。在建模过程中尽量利用相关的地理信息描述长江上游地区下垫面特点及其空间变化,并采用次网格参数化方法处理大网格内水文参数的非均一性。继而完整地模拟了1961～2000年的水文过程,结果表明,模型不仅较好地再现了河道的径流过程,而且能同时获得径流深、蒸散发和土壤含水率等水文要素在流域空间上的分布及其变化。     

梅江松源河段非一致性水文频率分析

随着气候变化以及人类活动的影响,水文要素时间序列的一致性受到广泛质疑,传统水文频率分析已经不能满足日益精进的水文设计精度要求,如何将非一致性水文要素时间序列转化成符合一致性要求的序列是当今水文数据处理研究的重点。该文以梅江流域松源河上的宝坑站为例,进行水文变异以及非一致性水文频率分析。采用Mann－Kendall检测法以及Lee－Heghinian法对宝坑年径流量进行突变点检验,将水文变异序列进行基于趋势分析的非一致性水文频率分析以及基于两P－Ⅲ混合分布的非一致性水文频率分析。结果显示：宝坑站年径流量序列在1983年发生了变异;经过一致性修正后,百年一遇年径流量比原始序列减小了3．10％。     

Analysis of Impacts of Climate Change and Human Activities on Hydrological Drought: a Case Study in the Wei River Basin,China

Climate change and human activity are the two major drivers that can alter hydrological cycle processes and influence the characteristics of hydrological drought in river basins. The present study selects the Wei River Basin (WRB) as a case study region in which to assess the impacts of climate change and human activity on hydrological drought based on the Standardized Runoff Index (SRI) on different time scales. The Generalized Additive Models in Location, Scale and Shape (GAMLSS) are used to construct a time-dependent SRI (SRI_var) considering the non-stationarity of runoff series under changing environmental conditions. The results indicate that the SRI_var is more robust and reliable than the traditional SRI. We also determine that different driving factors can influence the hydrological drought evolution on different time scales. On shorter time scales, the effects of human activity on hydrological drought are stronger than those of climate change; on longer time scales, climate change is considered to be the dominant factor. The results presented in this study are beneficial for providing a reference for hydrological drought analysis by considering non-stationarity as well as investigating how hydrological drought responds to climate change and human activity on various time scales, thereby providing scientific information for drought forecasting and water resources management over different time scales under non-stationary conditions.     

新安江模型在石马河降雨径流模拟计算中的应用

石马河属于集雨面积较小、没有设置水文站、降雨径流资料较为匮乏的小流域。该文充分利用了研究流域及周边流域的现有降雨数据,结合流域内干流上的闸站实测数据,依据流域降雨过程通过新安江模型计算得到了较为可靠的流域径流系列成果,为研究流域分洪规模的确定提供了科学依据。     

A New Non-stationary Hydrological Drought Index Encompassing Climate Indices and Modified Reservoir Index as Covariates

Due to accelerating climate variability and intensified anthropogenic activities, the hypothesis of stationarity of data series is no longer applicable, questioning the reliability of the traditional drought index. Thus, it is critical to develop a non-stationary hydrological drought index that takes into account the joint impacts of climate and anthropogenic changes in a drought assessment framework. In this study, using the Generalized Additive Model for Location, Scale and Shape (GAMLSS), a new Non-stationary Standardized Runoff Index (NSRI) was developed combining climate indices (CI) and modified reservoir index (MRI) as explanatory variables. This novel index was applied to the hydrological drought assessment of the Hanjiang River basin (HRB) in China, and its reliability was assessed by comparing with the traditional Standardized Runoff Index (SRI). Results indicated that the optimal non-stationary model with CI and MRI as covariates performed better than did other models. Furthermore, NSRI was more robust in identifying extreme drought events and was more effective in the study region than the conventional SRI. In addition, based on the method of Breaks for Additive Seasonal and Trend (BFAST), it was found that there were two change points in 1981 and 2003 for the NSRI series at four hydrological stations in the HRB, which indicated that hydrological drought in the basin had a prominent non-stationary behavior. Our findings may provide significant information for regional drought assessment and water resources management from a changing environment perspective.

     

论流域水文模型

论述了流域水文模型结构和参数的水文学基础、物理上的耦合关系,以及集总式流域水文模型与分布式流域水文模型的本质区别,讨论了2种模型解算方法的特点,以及在参数率定中产生异参同效的原因和减少异参同效影响的措施;提出了一个比较客观的模型验证和相互比较的方法。     

Exploring the Regional Variance using ARMA-GARCH Models

Recently some generalized autoregressive conditional heteroskedasticity (GARCH) models are proposed and applied to various hydrologic variables to capture and remove the ARCH effect, which has been observed frequently in the residuals from linear autoregressive moving average (ARMA) models fitted to hydrologic time series. As a nonlinear phenomenon of variance behavior, the ARCH effect reveals partially nonstationarity and nonlinearity of hydrological processes. This paper deals with the variation of a river basin using the ARMA-GARCH error model, which combines an ARMA model for modelling the mean behavior and a GARCH model for modelling the variance behavior of the residuals from the ARMA model. Based on the heteroscedasticity of hydrological variable series, the time-varying regional variance is proposed to check the variation of a river basin for the first time. As a study case, the method is applied to four deseasonalized daily discharge series from the middle reach of Yangtze River, China. Through the analyses of the conditional variance in different streamflow series, it is concluded that: (1) The ARCH effect exists in all the studied series which means the stream processes is nonstationary in terms of the variance; (2) The variations of time-varying variances are similar for the series from adjacent hydrological stations, and the similarity degree increases from upstream to downstream; (3) The regional variance is time-varying and can be used for further regional research.     

对流域水文模型的再认识

讨论了流域水文模型的本质,指出模型只是原型的近似,不可能反映原型的一切特征,尤其像流域降雨径流形成这样复杂的现象。诠释了"分解"与"集成"的科学思维在流域水文模型建模中的作用。认为只有产汇流理论和集成基本水文现象为流域水文模型的方法有所突破,才会有流域水文模型的实质性进步。分析了流域水文模型反问题不适定的原因,提出了直接最优化方法用于解决流域水文模型反问题时应注意的事项,以及用"大数据"方法解决流域水文模型反问题的设想和初步思路。认为随着水文观测手段的进一步精准,"大数据"方法在解决流域水文模型反问题和正问题中均有美好的应用前景。     

小流域暴雨山洪水文模型与水动力学方法计算比较分析

针对小流域暴雨山洪精细模拟问题,提出了小流域时空变源混合产流模型,以小流域为单元构建了暴雨山洪分布式模拟模型,开发了可视化时空变源分布式水文模型软件FFMS和水动力学计算软件FHMS。以宝盖寺小流域场次暴雨洪水计算为例,分别采用水文学和水动力学方法计算了小流域暴雨山洪过程,并分析了两种方法的计算精度、效率、实用性等。案例研究结果表明:(1)水文与水动力学方法均可实现小流域暴雨山洪的模拟,模拟结果与实测基本一致;(2)对于无资料小流域暴雨洪水计算,水文学建模速度快,计算效率更高,水动力学方法建模和计算效率更低;(3)在复杂地形条件下暴雨洪水形成机理、演进过程模拟方面,水动力学计算结果更加精细和准确;在山区中小流域洪水预报预警方面,水文学方法更加实用。