缺资料地区多源降水产品适用性评价——以巴西巴拉那河为例

作为地面站降水监测的补充,以卫星遥感为代表的多源降水产品是准确识别区域特别是缺资料地区降水分布的关键。从时间和空间两个维度,以决定系数（R²）、纳什效率系数（NSE）和相对误差（RE）为评价指标,以地面站实测降水信息为参照,比较评估了CFSv2、ERA5和基于改进model-X knockoffs的随机森林方法遥相关建模形成的降水产品（TPP）在巴西巴拉那河上游流域降水信息识别中的适用性。结果表明：TPP和ERA5预测研究区降水量与实测值拟合精度高于CFSv2产品。时间上,交叉时段3种典型降水产品计算研究区的面雨量与实测值拟合R²和NSE均表现为ERA5>TPP>CFSv2,其中,CFSv2产品存在计算的面雨量较实测值偏大问题,拟合RE为28.2%;ERA5则相反,与实测值拟合RE为-10.3%;TPP产品计算的面雨量与实测值拟合RE最小,仅为0.33%。空间上,3种产品与遴选气象站点实测降水量拟合R²和NSE表现为ERA5>TPP>CFSv2,|RE|则表现为TPP相似文献   

基于SUFI-2优化算法和SWAT模型的汾河流域月径流模拟

以黄河中游的汾河流域为研究区域,构建汾河流域SWAT分布式水文模型,采用SUFI-2优化算法进行参数敏感性分析、率定与不确定性分析,模拟了流域控制站河津水文站的月径流过程。结果表明:12个水文参数对径流的模拟均有不同程度的影响,对径流影响量最大的为土壤层有效含水量、其次为径流曲线数,影响最小的为主河道河床曼宁系数;率定期和验证期E_ns值均达到了0.80以上,相对误差R_e均小于20％,且确定性系数R²均大于0.85。汾河流域SWAT模型的月径流模拟效果较好,验证期较率定期落在不确定性区间的数量有所增加,表明验证期的径流模拟比率定期的径流模拟不确定性程度大。     

基于两阶段粒子群优化算法的新型逐步分解集成径流预测模型

传统分解集成径流预测模型首先将整个径流序列分解成若干个子序列,再将这些子序列划分为训练期和验证期进行建模,错误地将验证期内预报因子数据视作已知数据处理,难以应用于实际径流预报工作中。并且,这类模型的预测结果仅为一个确定数值,难以描述由于径流序列随机性和波动性而导致的预测不确定性。为解决以上问题,本文结合变分模态分解方法、支持向量机模型和核密度估计方法,提出了一种可同时进行点预测和区间预测的新型逐步分解集成(VMD-SVM-KDE)模型,并提出了一种两阶段粒子群优化(TSCPSO)算法来优化模型参数。选用黄河流域月径流数据评估模型性能,研究结果表明:(1)VMD-SVM-KDE模型将单一SVM-KDE模型的确定系数(R²)和纳什效率系数(NSE)值由0.145~0.630提升至0.872~0.921,区间平均偏差(INAD)值由0.046~95.844降低至0.005~0.034,说明VMD-SVM-KDE模型显著改进了单一SVM-KDE模型的点预测和区间预测性能;(2)相较于一阶段PSO算法,TSCPSO优化算法将单一模型的R²和NSE值由0.145~0.480提升至0.309~0.630,INAD值由48.813~95.844降低至0.046~0.195,将分解集成模型的R²和NSE值由0.872~0.912提升至0.876~0.921,INAD值由0.007~0.034降低至0.005~0.014,说明TSCPSO优化算法可以克服SVM的过拟合问题,并能提高单一模型和分解集成模型的预测精度;(3)VMD-SVM-KDE-TSCPSO有效解决了传统分解集成预测模型存在的错误使用验证期内预报因子数据的问题,并在各站的R²和NSE值均约为0.9,INAD值的范围为0.005~0.014,具有更高的点预测和区间预测精度。文中模型可为优化径流预测模型和非平稳非线性水文序列预报提供新思路。     

灌水定额对和田滴灌日光温室辣椒生长、产量及品质的影响

为了探寻和田地区滴灌日光温室辣椒（Capsicum annuum L.）适宜的灌水定额,为当地制定设施蔬菜节水高效的滴灌灌溉制度提供参考,采用定周期变定额的灌溉试验,研究灌水定额对辣椒生长、产量及品质的影响。试验设置5个灌水定额水平,分别为14.1 (I1)、18.7 (I2)、23.4 (I3)、28.1 (I4)和32.8 mm(I5),并以当地农户的灌水定额(CK)作为对照。结果表明：随着灌水定额的增加,辣椒株高和叶绿素含量增大,茎粗先增大后减小,除I5处理的株高和叶绿素含量外,I1~I5处理的辣椒各生长指标较CK处理均差异显著（P<0.05）。I1~I5处理的两茬辣椒产量、品质和灌溉水利用效率（IWUE）较CK均有显著提升（P<0.05）;试验各处理中随灌水定额的增加,辣椒产量和各品质指标均呈现先增大后减小的趋势,IWUE呈逐渐减小的趋势;I3处理的两茬辣椒产量均最高,分别为38 226、54 269 kg/hm²,品质也最优;两茬中I1处理的IWUE最高,分别为8.52、6.14 kg/m³;灌水定额小于I3时,增加灌水定额会显著提高辣椒产量和品质,但对辣椒的IWUE影响不显著,灌水定额大于I3后,辣椒产量与品质随灌水定额的增加而降低,同时辣椒的IWUE也显著减小。综合考虑辣椒的产量与品质,和田地区与试验点种植条件相近的滴灌日光温室辣椒适宜的灌水定额为23.4 mm。     

新疆玛纳斯河流域植被水分利用效率时空格局及影响因素研究

水分利用效率（WUE）是生态系统碳水循环的基础,是评价植被生长条件的重要生态指标。为了揭示玛纳斯河流域不同植被类型WUE的时空变化规律,分析不同植被类型WUE的差异,探讨影响WUE的驱动因子,基于MODIS数据估算了2001-2019年玛纳斯河流域水分利用效率,利用变异系数、Theil-Sen median趋势分析结合M-K显著性检验以及Hurst指数分析了研究区植被WUE时空变化的现状和未来的趋势,并利用地理探测器定量分析了WUE的影响因素。结果表明：2001-2019年玛纳斯河流域WUE在0.74～1.08 g/(mm·m²)之间,WUE多年平均值为0.88 g/(mm·m²),整体表现为波动降低趋势,降幅为6.82%。流域WUE空间差异显著,呈现中部和北部高、南部低以及中游高、上游和下游低的分布格局。研究区各植被类型中林地WUE平均值较高,其中针叶林的平均WUE最高,为1.52 g/(mm·m²);其次为阔叶林,WUE平均为1.29 g/(mm·m²)。研究区WUE主要驱动因子为CO₂、土壤湿度、温度植被干旱指数和饱和水汽压差。与单因子相比,多因子相互作用对研究区WUE的影响更明显。双因子交互探测均呈显著增强关系,解释力均在60％以上,其中CO₂与土壤湿度的交互作用解释力最高,达到90.3％。研究结果可为研究区农业高效生产、水资源优化管理及生态恢复提供科学依据。     

基于SMDPSO算法的呼伦湖藻华遥感监测

水体富营养化所引起的藻华爆发现象是我国面临的重大环境问题之一。以内蒙古呼伦湖为研究区,采用基于离散粒子群优化的光谱匹配（SMDPSO）算法提取藻华,以浮游藻类指数（FAI）的分类结果作为验证数据进行精度检验。然后分析2009-2018年藻华的时空变化特征,并将此算法应用于黄海。结果表明：SMDPSO算法可以有效地识别呼伦湖藻华,与FAI分类结果之间的R²为0.97,RMSE为0.22 km²;呼伦湖藻华爆发于7-8月,且主要出现在湖泊边缘;SMDPSO算法既可以较好地识别以蓝藻为优势门的呼伦湖藻华,也可以提取黄海的浒苔（绿藻）;SMDPSO算法不仅保留了光谱指数法精度高的特点,而且它还具有成本低、参数少、无需人工干预的优势。该研究为藻华遥感监测提供了新的工具,有助于控制湖泊水体富营养化和改善水生态环境。     

基于GPR、CatBoost、XGBoost三种模型预测江西地区水面蒸发量

水面蒸发量是水资源规划与管理、农业灌溉设计和水文模拟等方面的基础数据,它是水量平衡计算中的关键要素。为了提高水面蒸发量的预测精度,选用了3种经验模型和3种学习机模型预测江西地区水面蒸发量,3种学习机模型包括GPR模型、XGBoost模型和CatBoost模型。依据江西地区2001-2015年16个气象站的逐日气象资料,如最高(低)气温、全球太阳辐射、地外太阳辐射、相对湿度和风速,构建10种不同的输入参数,通过对4种统计指标（R²、RMSE、MBE、MAE）的大小进行评估来评价模型的模拟精度。结果表明：当气象资料充足时,推荐CatBoost 10模型为江西地区水面蒸发量的预测模型,该模型在验证期的R²、RMSE、MBE、MAE值分别为0.744、0.842、0.006、0.633 mm/d;在输入组合相同的条件下,3种学习机模型的模拟精度均优于相应的经验模型。通过研究对比提高了江西地区水面蒸发量模型预测的精度。     

北京市主城区高分辨率的城市水碳通量模拟研究

城市化通过影响地表蒸散发(ET)过程改变了区域水热平衡等水文和生态过程,进而改变了陆地生态系统的结构与功能。为科学评估城市水碳过程,基于哨兵二号卫星数据的植被信息,估算了2016—2021年逐月北京市主城区10 m×10 m空间分辨率的植被指数,进一步结合PT-JPLim四源蒸散发模型、InVEST模型以及解析型生态系统水分利用效率(WUE)模型,模拟了2016—2021年北京市主城区10 m×10 m空间分辨率的蒸散发、蒸散发分量(植被蒸腾E_t、土壤蒸发E_b、截留蒸发E_i和不透水面蒸发E_u)、总初级生产力(GPP)、碳储量以及WUE的月值,并分析了其相关关系。植被指数较大值集中在西部山区,其次为北京市的公园区域,归一化植被指数NDVI最大值为0.65。主城区多年平均蒸散发量为497 mm,ET随着叶面积植被指数LAI和增强植被指数EVI的增加而增加。2016—2021年期间,NDVI、LAI和EVI分别以每年0.0048、0.016 m²·m^-2和0.0047的速度增加。区域平均E_t为141.51 mm,E_i为50.77 mm,E_b为272 mm,不透水面上的E_u/ET为18.2%。碳储量较高的区域主要分布在西部山区,该区域海拔相对较高,植被覆盖率较高,总碳储量密度高值超过5 t/hm²。研究区GPP的平均值为2.7 g·m^-2·d^-1,多年平均WUE为0.63 g·mm^-1。WUE和E_t/ET呈显著负相关(R=-0.44,p<0.001),WUE随GPP的增加呈现显著的上升趋势。精细化的城市水碳模拟能够为海绵城市的建设和评估提供理论基础,对“双碳”目标的实现具有重要意义。     

基于RF-LSTM的地表水体水质预测

水质预测是水污染防治的重要一环,为提高水质预测的精度,研究随机森林算法（RF）与长短时记忆神经网络（LSTM）相结合的预测方法。以桃林口水库水质监测数据为例,采用RF算法分别筛选出影响高锰酸盐指数（COD_Mn）、氨氮（NH₃—N）、总氮（TN）和总磷（TP）浓度变化的关键特征,在此基础上构建基于RF-LSTM的水质预测模型,并与单一LSTM、RF-BPNN和RF-RNN模型的预测效果进行对比。结果表明：RF-LSTM模型的预测效果均优于其他模型,预测COD_Mn、NH₃—N、TN和TP未来4 h浓度时的决定系数（R²）分别达到0.986、0.990、0.989和0.988,具有极高的预测精度和较强的泛化能力。研究结果为实现高精度水质预测提供了新思路。     

萍乡市城市地表径流污染物浓度变化特征分析及数值模拟

以海绵城市建设试点城市萍乡市地表径流污染物（以SS和TP为代表）浓度变化特征与预测模型适应性为研究对象,根据两场次的降雨资料及实测径流污染物浓度数据,确定所建地表径流污染物浓度变化预测模型Sartor-Boyd和p/r模型的参数,并模拟和分析了地表径流污染物浓度变化过程。结果表明：萍乡市地表径流污染物（SS和TP）浓度受初始冲刷效应的影响,降雨过程前期随雨强的峰值而达到最大,降雨过程后期污染物浓度受雨强的峰值波动影响较小;受模型参数的影响,Sartor-Boyd模型模拟值的统计学指标RPD、R²、NSE均小于p/r模型的相应指标,p/r模型对萍乡市降雨地表径流污染物排放规律的预测精度较好,模型可信度较高。结合萍乡市地区降雨状况建立的p/r数学模型可为该区域海绵城市建设过程中地表径流污染物浓度的预测及管理提供参考。     

Effect of land use/cover changes on runoff in the Min River watershed

Quantifying and interpreting the impacts that land use/cover change (LUCC) have on hydrology at basin scales are of great significance for the sustainable development of watershed ecosystems, water resources, and land management. The Soil and Water Assessment Tool was used to establish the regional model. The Min River watershed was divided into 236 sub‐basins, and simulations showed the spatial distribution of runoff in each sub‐basin with GIS‐based image displays. We set five scenarios to investigate the negative hydrological effects characterized by reductions in the water yield. From 1995 to 2004, the effect of simulated mean annual runoff caused by LUCC was ?12.61 m³/s and the climate variability caused ?67.61 m³/s. From 2005 to 2014, the hydrological effect caused by LUCC was ?2.38 m³/s and the climate variability caused ?58.53 m³/s. The elevation, Shannon's diversity index, largest patch index, and interspersion and juxtaposition index were all characterized by strong relationships with the sub‐basin outlet flows (adjusted R² = 0.572) using multivariate stepwise regression analysis. Redundancy analysis further proved that the reduction in grassland has led to a decrease in vegetation dominance while large increase in cultivated and residential lands has led to a higher degree of landscape richness and fragmentation, which has caused the reduced water yield. The restoration of grassland vegetation, as well as urban and agricultural water usage should be the primary focus of flow recovery.     

基于TRMM 3B43 V7数据的云南降水与干旱监测及精度评价

选取云南省12个分布均匀的气象站点对TRMM 3B43 Version7降水数据进行相关性分析,利用降水Z指数进行干旱监测精度评价,分析云南省15年逐年及特大旱灾实例逐月的干旱时空特征。结果表明:TRMM数据的精度较高,多数站点的相关系数R2均在0.9以上,大部分TRMM数据比实测偏小;就全省而言年降水量有递减趋势,雨季主要集中在5-10月份占全年降水量的85.47%,降水量由东北向西南逐渐增加;单站及全省范围的TRMM-Z指数均与实测旱情趋势一致,其中11个站点的Z指数相关系数R2均在0.7⁰.85左右,全省年尺度TRMM-Z指数精度比单站略高;TRMM-Z指数监测的15年旱情及旱灾实例时空特征与实情相符,旱灾程度略低于实际情况,该监测方法在本区域适用性强。     

An automatic parameter calibration method for the SWAT model in runoff simulation

Runoff simulation is highly significant for hydrological monitoring, flood peak simulation, water resource management, and basin protection. Runoff simulation by distributed hydrological models, such as the soil and water assessment tool (SWAT) model which is the most widely used, is becoming a hotspot for hydrological forecasting research. However, parameter calibration is inefficient and inaccurate for the SWAT model. An automatic parameter calibration (APC) method of the SWAT model was developed by hybrid of the genetic algorithm (GA) and particle swarm optimization (PSO). Multi‐station and multi‐period runoff simulation and accuracy analysis were conducted in the basin of the Zhangjiang River on the basis of this hybrid algorithm. For example, in the Yaoxiaba Station, the calibration results produced an R² of 0.87 and Nash Sutcliffe efficiency (NSE) index of 0.85, while verification results revealed an R² of 0.83 and NSE of 0.83. Results of this study show that the proposed method can effectively improve the efficiency and simulation accuracy of the model parameters. It can be concluded that the feasibility and applicability of GA‐PSO as an APC method for the SWAT model were confirmed via case studies. The proposed method can provide theoretical guidance for many hydrological research fields, such as hydrological simulation, flood prevention, and forecasting.     

光学与微波数据协同反演植被覆盖区土壤水分

基于LandSat5 TM和ENVISAT-1 ASAR数据,通过水云模型剔除了植被层对雷达后向散射系数的影响,利用AIEM模型对黑河中游植被覆盖地表的土壤水分进行了反演。建立植被含水量(Mveg;水云模型中关键参数)与多种植被指数之间的响应关系,发现比值植被指数(RVI)反演的植被含水量精度较高(R2=0.71);去除植被影响后,利用AIEM模型建立LUT表,基于VV和VH极化的后向散射系数,通过查表法反演研究区的土壤水分。对比野外实测数据与反演结果,发现VV极化数据反演结果较好(R2=0.74)。考虑了植被覆盖层对后向散射系数的影响,该方法更适用于植被覆盖地表的土壤水分反演。     

基于相似流域法的SWAT模型模拟黄河中游无资料地区径流

选用黄河中游两个小流域,基于相似流域法探求分布式水文模型SWAT在黄河中游小流域无资料地区径流模拟的适用性。通过距离、流域面积相近及属性相似的方法,用已知流域率定参数移植到无资料流域进行径流模拟。选取2009-2013年的日径流与月径流进行模型率定,以效率系数(NS)和决定系数(R2)为评价指标,率定出4个模型敏感系数,并用2014-2016年的日径流与月径流进行模型验证。结果显示:率定期月径流模拟的R2为0. 76,NS为0. 70;日径流模拟的R2为0. 70,NS为0. 64;验证期月径流模拟的R2为0. 82,NS为0. 74;日径流模拟的R2为0. 78,NS为0. 68。说明基于相似流域法的SWAT模型对于无资料的小流域月径流量模拟具有很好的适用性。     

广西澄碧河水库下游河道年生态需水量的计算对比研究

针对河道生态需水量的计算问题,以广西澄碧河水库下游河道为例,分别采用了3种不同的水文学计算方法进行了概算,并对传统Tennant法和月保证率法进行了适当改进。针对传统Tennant法的不足,对用水期进行了重新划分,同时引入修正系数对流量百分比进行了重新修正,使其更适用于河道的现实情况;此外对月保证率法的部分缺点也进行了两方面的改进,使其计算结果更加合理可靠。计算结果表明:3种方法均适用于该河道的生态需水量计算,在平水年(P=50%)情况下,利用改进的Tennant法和改进的月保证率法计算得到的河道适宜需水量分别为4.99×10~8m~3、3.80×10~8m~3。利用径流年内展布法得到的计算结果为3.17×10~8m~3,较以上两种方法偏小,但尚属合理范围之内,仍具有一定的推广使用意义。     

AN EVALUATION OF THE RELATIVE QUALITY OF DIKE POOLS FOR BENTHIC MACROINVERTEBRATES IN THE LOWER MISSOURI RIVER,USA

A habitat‐based aquatic macroinvertebrate study was initiated in the Lower Missouri River to evaluate relative quality and biological condition of dike pool habitats. Water‐quality and sediment‐quality parameters and macroinvertebrate assemblage structure were measured from depositional substrates at 18 sites. Sediment porewater was analysed for ammonia, sulphide, pH and oxidation–reduction potential. Whole sediments were analysed for particle‐size distribution, organic carbon and contaminants. Field water‐quality parameters were measured at subsurface and at the sediment–water interface. Pool area adjacent and downstream from each dike was estimated from aerial photography. Macroinvertebrate biotic condition scores were determined by integrating the following indicator response metrics: % of Ephemeroptera (mayflies), % of Oligochaeta worms, Shannon Diversity Index and total taxa richness. Regression models were developed for predicting macroinvertebrate scores based on individual water‐quality and sediment‐quality variables and a water/sediment‐quality score that integrated all variables. Macroinvertebrate scores generated significant determination coefficients with dike pool area (R² = 0.56), oxidation–reduction potential (R² = 0.81) and water/sediment‐quality score (R² = 0.71). Dissolved oxygen saturation, oxidation–reduction potential and total ammonia in sediment porewater were most important in explaining variation in macroinvertebrate scores. The best two‐variable regression models included dike pool size + the water/sediment‐quality score (R² = 0.84) and dike pool size + oxidation–reduction potential (R² = 0.93). Results indicate that dike pool size and chemistry of sediments and overlying water can be used to evaluate dike pool quality and identify environmental conditions necessary for optimizing diversity and productivity of important aquatic macroinvertebrates. A combination of these variables could be utilized for measuring the success of habitat enhancement activities currently being implemented in this system. Published in 2011 by John Wiley & Sons, Ltd.     

漓江流域上游非点源污染负荷估算

采用径流分割法(丰枯径流差值法)、降雨量差值法和径流量差值法,基于2005—2014年各月水文和水质数据,进行漓江流域上游非点源污染负荷量的估算。结果表明,径流分割法的非点源污染负荷计算精度最高,丰枯水期污染物负荷差值和流量差值的拟合方程决定系数在0.88以上;基于径流分割法的污染物总负荷计算值和实测值的决定系数在0.91以上,计算值与实测值的结果接近。与氨氮和高锰酸盐指数相比,不同方法计算的总磷非点源污染比例呈现较强的稳定性。径流分割法的计算结果显示,2005—2014年高锰酸盐指数的非点源比例平均值为0.70,氨氮的非点源比例平均值为0.73,总磷的非点源比例平均值为0.74,说明非点源污染对漓江流域上游水质的贡献率较高。     

基于SWAT分布式流域水文模型的下垫面变化和水利工程对径流影响分析

近年来随着人类活动的加剧,兴建了许多中、小型水利和水土保持工程,迅速改变着流域的自然面貌,因而改变了径流的原有规律。选取1960以前水利工程较少的时期作为人类活动不明显期来率定SWAT模型参数,对于1990以后人类活动稳定期的径流分别设置3个情景:应用原SWAT模型、应用只考虑下垫面变化的SWAT模型和应用考虑下垫面变化和水利工程影响的SWAT模型分别进行模拟。对于五道沟以上流域和流域内东丰、磐石、样子哨3个子流域模拟结果显示:考虑下垫面变化和水利工程影响后的径流模拟相关系数R2和纳什效率系数NSE分别从0.82、0.56提高到0.91、0.79,分别提高了11.0%和41.1%。其中模拟精度的提高量中91.3%是由于考虑水利工程作用所引起的,剩余部分是由考虑下垫面变化引起的。相比下垫面变化,水利工程运行对该流域径流变化占据主导作用。     

Spatial Water Use efficiency Index towards resource sustainability: application in the island of Crete,Greece

This paper introduces a new index to test water resource sustainability in regions where groundwater is the main source of water supply. The Spatial Water Use efficiency Index (SWUI) is a geographical information system (GIS) environment index which expresses the ratio of potential available water volume (groundwater recharge minus water needs) to the respective water needs. Its low and/or negative values indicate water stress. SWUI is applied in the island of Crete, Greece, where water needs are mainly covered by groundwater abstractions. The annual water mass balance is estimated using the RIBASIM (River Basin Simulation) model. The total freshwater needs in the Cretan region reach 535 hm³ annually according to the model's simulation. SWUI with values ranging from ? 0.8 to 214.3 has proved to be an important visual tool towards depicting the low efficiency of the east part of the island to cover water demand and a useful decision-making tool in the sustainability evaluation of groundwater aquifers.