現(xiàn)代水文預報結課論文

1、現(xiàn)代水文預報結課論文基于不同水文模型對流域徑流模擬和土壤含水量模擬應用研究摘要：為研究分布式水文模型在不同氣候條件下的適應性，本文選擇黑河 上游山區(qū)流域（寒冷、干早）和漢江褒河流域（濕潤、多雨）兩個不同氣候 類型的河流流域為研究區(qū)域，基于空間分辨率為90m的dem數據構建數 字流域，采用新安江模型、topmodel模型及改進型topmodel模型三種 水文模型對研究區(qū)域進行徑流過程模擬和土壤含水量模擬，以期尋找出對 研究區(qū)適應性較好的模型，從而提高模擬效果和預報精度，擴大水文模型 的應用范圍，為流域水資源評價及管理提供一定的參考依據。關鍵詞：分布式水文模型；徑流模擬；土壤含水量模擬中圖分類號：

2、文獻標識碼：1引言水文預報是水文科學的重要組成部分。水文預報就是根據己知的信息（測驗或分析的信息）對未來一定時期內水文要素的狀態(tài)做出定量或定性的預測。在實際工作中， 特別是防洪減災中，洪水預報是調度決策的重要依據，關系人民生命財產 的安全和經濟社會的穩(wěn)定發(fā)展，而發(fā)布的洪水預報將在很短的時間內得到 檢驗和驗證。因此，水文預報是一項理論性強、應用要求高的工作lo 水文預報是對水文現(xiàn)象的未來狀態(tài)作出事先的估計水文預報從經驗公式、 集總模型走到分布式模型，已取得豐碩成果準確及時的水文預報在防洪搶 險、保證工農業(yè)安全生產，充分利用水資源以及發(fā)揮水利措施的作用力而都有很大的作用因此，開展這力而的研究具有重

3、要的理論價值和現(xiàn)實意義王文等3將現(xiàn)有水文預報方法分為過程驅動模型方法和數據驅動模 型方法兩大類，過程驅動模型指以水文學概念為基礎，對徑流的產流過程與河道演進過程進行模擬， 從而進行流量過程預報的模型。過程驅動模型近年在中長期預報方面的發(fā) 展主要表現(xiàn)在對概念性流域降雨徑流模型的結構進行改進，以適應較人時 間尺度預報的需要數據驅動模型則是基本不考慮水文過程的物理機制，而 以建立輸入輸出數據之間的最優(yōu)數學關系為目標的黑箱子方法數據驅動 模型以回歸模型最為常用，近年來由于神經網絡模型、非線性時間序列分 析模型、模糊數學方法和灰色系統(tǒng)模型等的引進，以及水文數據獲取能力 和計算能力的發(fā)展，數據驅動模型在水

4、文預報中受到了廣泛的關注。一個區(qū)域的水循環(huán)過程是一個自然過程，它受氣候系統(tǒng)和地表系統(tǒng)的 控制，其中氣候系統(tǒng)控制降水的水分分布、范i韋i、總量等，地表系統(tǒng)控制水的循環(huán)方式、貯存環(huán)境、 地表徑流量、地下徑流量、河道匯流等水系特征。但是，由于氣候系統(tǒng)和 地表系統(tǒng)的不均勻性，導致水循環(huán)的時空分布的不均勻性和周期性的變化, 使得在一定的條件下給人類社會帶來的缺水、洪水、污水等一系列的社會 問題。水循環(huán)系統(tǒng)縱貫水旱災害的預報與防治、水資源評價及管理、人類 活動的水循環(huán)響應等領域，所以水循環(huán)過程和機理的研究己經成為水科學 基礎研究的首要問題，涵養(yǎng)水源、削減洪峰等問題日益也成為可持續(xù)發(fā)展基本問題。我國的人口眾

5、多，人類活動對水循環(huán)系統(tǒng)的干擾大，所以 在我國一些流域進行水循環(huán)過程研究也已成為迫在眉睫的任務。國內外研究表明，分布式水文模型是模擬水循環(huán)、獲取流域徑流和流 域水儲量變化的有力工具。計算機技術、地理信息及遙感技術的飛速發(fā)展 及水文建模理論的深入推動分布式水文模型成為冃前水文模擬的主流，它 能夠充分考慮氣候和下墊面因子空間分布不均勻的事實，真實的模擬現(xiàn)實 世界流域降雨徑流形成的影響，客觀的反映氣候和下墊面因子的空間分布 對流域徑流和水儲量變化的影響。在水資源fi益重要的形式下，用分布式 水文模型模擬流域內水儲量的變化，可以為解決區(qū)域森林水文生態(tài)效益評 價、區(qū)域生態(tài)環(huán)境規(guī)劃、流域管理和科學分配水資

6、源提供重耍依據，對于 流域水資源評價及管理，有著重要的應用價值。本文選擇了黑河上游山區(qū)流域為研究區(qū)域，利用新安江模型和 topmodel模型兩種水文模型，進行流域水文過程模擬，以期尋找出對研 究區(qū)適應性較好的模型，從而提高模擬效果和預報精度，擴大水文模型的 應用范i韋i，為流域水資源評價及管理提供一定的參考依據。2概述與方法2.1研究區(qū)概況水黑河流域是我國西北半干旱地區(qū)第二大內陸河流域，位于甘肅省西 北部，流域面積約12.87萬km2,是河西走廊三大內陸河之一。按自然地 理特點，可分為三個區(qū)：祁連山東區(qū)與祁連山前山區(qū)、河西走廊區(qū)及阿拉 善高平原區(qū)。其地表水資源主要源于其干流鶯落峽以上的祁連山山

7、區(qū)流域, 鶯落峽水文站為出山徑流觀測站。黑河上游山區(qū)流域鶯面積10009 km2, 域海拔范圍1674-5120m,平均海拔為3737rm黑河鶯落峽以上流域的冰 川覆蓋度為0.59%,年徑流量16.05x108m3時，冰川面積59 km2,冰川 融水補給率為3.4%o黑河流域山區(qū)年降水量為400mm左右，年蒸發(fā)量為 1600mm左右。流域內土壤以棕鈣土、灰漠土、棕漠土、亞高山草甸土和 亞高山草原土為主。區(qū)內植被帶主耍由草甸、灌叢和森林等組成，垂直帶 譜極其分明。森林主要分布于中山地帶，灌木和草甸分布在流域各處，流 域以海拔3600m為高山冰雪凍土帶和山區(qū)植被帶的分界線。2.2模型構建及相關模型

8、原理2.2.1新安江模型新安江模型是我國第一個流域水文模型，由河海大學水文系水文預報 教研室在趙人俊教授等在1973年對新安江水庫做入流流量預報時提出并 逐步完善起來的一個降雨徑流流域模型。通過近幾十年來的應用結果表明: 此模型可用于中國濕潤地區(qū)與半濕潤地區(qū)的水文預報工作。（1）模型結構。該模型是一個分散參數的概念性模型。根據流域下墊面的水文、地理 情況將其流域分為若干個單元面積，將每個單元面積預報的流量過程演算 到流域出口然后疊加起來即為整個流域的預報流量過程。單元面積水文模擬采用：產流采用蓄滿產流概念；蒸散發(fā)分為三層： 上、下層和深層；水源分為地表、壤中和地下徑流三種水源；匯流分為坡 地、

9、河網匯流兩個階段。（2）蒸散發(fā)計算。新安江模型采用三層蒸發(fā)計算模式，三層蒸發(fā)模式按照先上層后下層 的次序，分如下四種情況計算： 當wu+p2ep時”eu二ep, el9ed二0；%1 當 wu+pverw2c -wlm 時,eu=wu+p, el=( ep-eu)wl/wlm, ed=0；%1 當 wu+pvep, c(epeu)wwlvc wlm 時，eu二wu+p, el=c(ep-eu), ed=0；%1 當 wu+pverwlv c (ep-eu)時，eu=wu+p, el=wl,ed= c (ep-eu) -el；式中wu：上土層含水量，mm； wl：下土層含水量，mm； wlm：

10、下土層蓄水容量，mm； p：降雨量，mm； ep：蒸散發(fā)能力，mm； c：深 層蒸散發(fā)系數，mm； eu, el, ed：上、下、深層流域蒸散發(fā)量，mm。(3) 產流計算。新安江模型采用蓄滿產流機制計算產流量。所謂蓄滿，是指包氣帶的 含水量達到田間持水量。在土壤濕度未達到田間持水量時不產流，所有降 雨都被土壤吸收，成為張力水；當土壤濕度達到田間持水量后，所有降雨 (減去同期蒸發(fā))全部產流。前期氣候、下墊面等的不均勻性，導致流域 土壤缺水量空間分布不均勻，在全流域蓄滿前，存在部分地區(qū)蓄滿而產流。 一般由流域蓄水容量曲線表征土壤缺水量空間分布不均勻性。(4) 劃分水源。如圖1,水庫有兩個出口，一個

11、底孔形成地下徑流rg, 個邊孔形成 壤中流。其出流規(guī)律均按線性水庫出流。由于新安江模型考慮了產流面積 (fr)問題，所以這個自由水蓄水庫只發(fā)生在產流面積上，其底寬fr是 變化的，產流量r進入水廂即在產流面積上產牛pe的產流深，也就是自 由水蓄水庫所增加的蓄水深。新安江模型引入三個參數:地下水出流系數kg,壤中流出流系數kss,自由水庫蓄水容量sm (mm),用作劃分水源的計算，其公式如下：地下徑流量：rg=kg s-fr壤中流徑流量：rss=kss s fr地表徑流量：當s+pewsm, rs=o當 s+pe>smz, rs=(s+pe-sm) fr圖1自由水蓄水庫結構圖地下水庫水量rg

12、經過地下水庫消退成為地下水對河網的總入流下rgo rss是壤中流對河網的總入流trs。地下水的河網匯流階段可以忽略不計， 可認為地下水總入流與地下水出流量相同。產流面積fr上自由水的蓄水能力不是均勻分布的，要考慮sm的面積 分布。用自由水蓄水能力曲線來表示。計算過程與蓄滿產流模型相似，不 同之處是地血徑流只產生在產流血積上。在對自由水蓄水庫作水量平衡計算中，冇一個差分計算的誤差問題， 常用的計算程序，把產流量放在時段初進入水庫，而實際上它是在時段內 均勻進入的，這就造成了向前差分誤差。這種誤差有時很大，要設法消去。 處理的方法是:每時段的入流，按5mm為一段分成g段，并取整數，各時 段的g值都

13、可不同，也就是把計算時段也分成g段，及以為時 段長進行計算。新安江模型中的出流系數、消退系數等參數都是以24h為 時段長的，當時段長改變后，出流系數ki, kg及消退系數cg, ci耍按照 線性水庫的退水規(guī)律作相應的轉變。(5) 匯流計算。流域匯流計算包括子流域匯流計算和子流域出口斷面到流域出口斷 面的河道匯流演算。子流域匯流計算包括坡地和河網兩個匯流階段。坡地匯流計算。新安江模型中把經過水源劃分得到的地面徑流直接進 入河網，成為地面徑流對河網的總入流(trs),壤中流(ri)流入壤中流 水庫，經過壤屮流蓄水庫的消退(壤中流水庫的消退系數為ci),成為壤 中流對河網總入流(tri)o地下徑流

14、(rg)進入地下蓄水庫，經過地下 水蓄水庫的消退(地下水蓄水庫的消退系數為cg),成為地下水對河網的 總入流(trs)o河網匯流計算。新安江模型屮用無因次單位線模擬水體從進入河槽到單元出口的河 網匯流。子單元出口斷面到流域出口斷面河道匯流演算采用馬斯京根線性 解。圣維南方程組描述的一維非恒定流模型叫做動力波。圣維南方程中如 果忽略慣性項，動力波就成為擴散波，相應的圣維南方程就簡化為擴散波 方程。2.2.2 topmodel 模型topmodel 是 topgraphy based hydrological model 的簡稱，該模型是 beven等1979年提出的一個以地形為基礎的半分布式流域

15、水文模型。模 型以地形空間變化為主要結構，用dem數據計算地形指數in (a /tan b ), 用地形信息的形式來描述產流區(qū)域的水流趨勢，反映出地形對產流區(qū)域形 成和變化的影響。%1 基本假設。topmodel模型中通過土壤含水量來確定源面積的大小和位置。定義 土壤缺水量d為飽和含水量與土壤含水量之間的差值。在這些面積上將產 生飽和地表徑流。缺水量計算方程的推導主耍是應用了連續(xù)方程和達西定 律。%1 產流計算。重力排水。通常都假定不飽和層屮水的流動是完全垂向的，即只考慮 重力排水補給淺層地下水的那一部分水分運動。而且采用不飽和層排水通 量，的經驗函數來描述這種流動。水分蒸發(fā)。不飽和層中的蒸發(fā)

16、遵循普遍被采用的形式：用一個含有潛在蒸發(fā)和根帶蓄水的函數來計算實際的蒸發(fā)，不飽和層和飽和地表面上水 分以完全蒸發(fā)能力蒸發(fā)。當重力排水層枯竭時，根帶蓄水層中的水分依然 以的速率蒸發(fā)。%1 匯流計算。topmodel模型在匯流時將坡血流與壤中流合在一起進行計算，假定 徑流在空間上相等，通過等流吋線法進行匯流演算，求出單元流域出口處 的流量過程。然后通過河道匯流演算，得到流域總出口處的流量過程，河 道演算采用馬斯京根線性解演算方法。3模擬過程和結果3.1徑流模擬黑河鶯落峽流域內有七個氣象站：札馬什克、瓦房城、肅南水流沙、 雙樹寺、祁連、高崖、鶯落峽，一個流量站:鶯落峽。本文采用該流域氣象 站1990

17、-2000年的實測降水、蒸發(fā)量資料，氣象數據時間步長為24h。徑 流量數據由流域的斷面流量控制站點鶯落峽站提供，時間序列為 1990-2000年，時間步長為24h。而對于流域的逐日降水量和蒸發(fā)量數據， 本文采用較常用的泰森多邊形法進行計算處理。本文采用nash模型效率系數對（確定性系數，單位為）來評價以 模型的模型效率，其定義表達式為?= 1"?二? am?'2? x100%? 2?式中：?, ?分別為實測徑流流量和模擬徑流流量；？?？'是率 定階段平均實測徑流流量。模型參數率定優(yōu)化方法。率定參數首先選擇目標函數，根據不同需要可以選取不同的目標函數。 常用的目標函數有

18、：反映模擬流量過程與實測流量過程水量誤差的目標函 數；反映流量過程線擬合程度的目標函數；反映洪峰過程模擬好壞程度的 目標函數以及反映低水過程模擬好壞程度的目標函數。目前，最簡單、最直接的參數率定方法就是人工試錯法，即根據模型 使用者的經驗，人為確定初始參數，然后根據模擬結果的好壞嘗試改變參 數，直到得到滿意的結果。其基本原則是設定一組參數，在計算機上運算， 比較模擬值與實測值，分析對比或計算其目標函數，再循環(huán)調整參數，重 復計算，直至達到最優(yōu)，參數即為所求。人工試錯法最大的優(yōu)點就是簡單、 直接，但是很難得到最優(yōu)值，而且還受制于模型使用者的經驗。為了克服人工試錯法的缺點，需要用到模型參數自動優(yōu)化

19、算法。模型參數自動優(yōu)化的方法，就是根據數學優(yōu)化法則，通過自動尋優(yōu)計算，確定 參數的最優(yōu)值。這一類方法只要事先給出優(yōu)化準則和參數初始值，整個尋 優(yōu)過程口動完成，因此具有尋優(yōu)速度快、尋優(yōu)結果客觀等優(yōu)點。而對于流 域水文模型參數的優(yōu)化需要選擇優(yōu)化過程中僅要求目標函數值而不需目 標函數導數等量值的多參數優(yōu)化方法。本文采用人工試錯法和模型參數自 動優(yōu)化法相結合的方法進行模型參數率定。3.1.1新安江模型的應用。建模過程與參數。模型輸入數據是：氣象站站點實測日降雨和日蒸發(fā) 數據文件、流域出口斷曲fi流量數據文件。模型輸出數據是：流域出口斷 面逐日模擬流量文件。全流域模擬參數率定。本文采用控制報個黑河上游山

20、區(qū)流域的鶯落峽 水文站1990年j993年的實測流量數據與新安江模型模擬流量數據進行比 較，作為模型參數的率定期，并用nash模型系數r2 （確定性系數）來評 價模型模擬精度。在模型率定期，r2值為55.43%,模擬流量和實測的流量過程擬合一 般，模型基本能夠適應研究區(qū)實際情況。模型驗證。在保持率定期模型參數設置不變的情況下，本文以1994 年2000年為驗證期，進行新安江模型驗證。將1994年2000年的氣象水 文數據輸入模型。在驗證期，模型的效率為53.54,模擬流量和實測的流 量過程擬合一般，模型基本能夠適應研究區(qū)實際情況。3.1.2 topmodel模型的應用。建模過程與參數。模型的主

21、要輸入數據包括：流域dem文件、氣象站站點實測日降雨 和日蒸發(fā)數據文件、流域出口斷面日流量數據文件。模型的主要輸出數據 包括：地形指數文件、流域出口斷面逐曰模擬流量文件。地形指數計算。地形指數是tomodel的核心，地形指數的數值分布對dem圖的分辨 率很敏感。一般來講，分辨率越大，地形指數的均值也越高。不同分辨率 的dem圖由于對水流路徑的定義不同，造成毎點的匯流面積計算結果的不同，從而影響到對降雨徑流模擬結果的好壞。模 型計算地形指數大的地方優(yōu)先達到飽和，成為源曲積。指數的空間分布實 際上反映了源面積的空間分布。理想的水文響應單元一般取在50m以內。 黑河上游山區(qū)流域地形指數計算所用的de

22、m分辨率為90mo生成的地形 指數最小值為1.3,最大值為23.4,平均值為6.8。全流域模擬參數率定。本文采用控制整個黑河上游山區(qū)流域的鶯落峽水文站1990年j993年 的實測流量數據與topmodel模擬流量數據進行比較，作為模型參數的率 定期，并用nash模型系數r2 （確定性系數）來評價模型模擬精度。在模型率定期，r2值為46. 16%,模擬流量和實測的流量過程擬合一 般，模型基本能夠適應研究區(qū)實際情況。模型驗證。在保持率定期模型參數設置不變的情況下，本文以1994 年2000年為驗證期，進行topmodel驗證。將1994年2000年的氣象水 文數據輸入模型。在驗證期，模型的效率為4

23、0.18,模擬流量和實測的流 量過程擬合一般，模型基本能夠適應研究區(qū)實際情況。3.2 土壤含水量模擬（一）模型驗降水、蒸發(fā)、流量資料處理與插值計算。黑河鶯落峽流域內有七個氣象站:札馬什克、瓦房城、肅南水流沙、雙 樹寺、祁連、高崖、鶯落峽。本文采用該流域氣象站1990-2000年的實測 降水、蒸發(fā)量資料，氣象數據時間步長為24h。對于流域的逐日降水量和蒸發(fā)量數據，本文采用較常用的泰森多邊形 法進行計算處理。（二）建模過程與參數本文采用新安江模型、topmodel模型、改進型topmodel模型分別 對黑河鶯落峽流域1990-2000年的土壤日平均含水量進行模擬。其建模過 程和參數與流域徑流模擬建

24、模過程與參數一致。（三）模擬結果通過1990年2000年逐日土壤含水量模擬。分析此圖表明，新安江模 型模擬的土壤含水量最小值為2mm,最大值為14mmo topmodel模型模 擬的土壤含水量最小值為-1mm,最大值為5mmo改進型topmodel模型 模擬的土壤含水量最小值為11 mm,最大值為26mm。同時，三種模型模擬的土壤含水量均冬季較小，而夏季較大，其年際 變化與流域降水量的年際變化基木一致。4總結本文主要采用新安江模型和topmodel模型二種模型模擬了黑河上游 山區(qū)流域的日徑流過程和流域平均土壤含水量，同時對模擬結果進行分析比較。本文主要結論歸納如下:（1）本文將新安江模型、to

25、pmodel模型二種模型應用于黑河上游山 區(qū)流域的徑流量模擬。在黑河上游山區(qū)流域，模型以鶯落峽水文站為流域 出口徑流觀測站，選取1990-1993年作為模型的率定期，1994-2000年作 為模型的驗證期進行徑流模擬；采用nash模型效率系數r2來評價模型效 率。（2）總的說來，新安江模型和topmodel模型都較好地模擬了黑河 上游山區(qū)流域。其中，topmodel模型的適應性最好，新安江模型次之。（3）dem是水文模型的基本數據來源，dem的空間分辨率對流域數 字地形信息的提取以及模型的最終模擬結果有重要影響，特別對以地形為 基礎的topmodel影響非常大，今后應該對這方面進行進一步的研究，提 高dem精度。（4）由于土壤分布具有高度的非均勻性，且目前缺乏對研究區(qū)域內 土壤含水量的真實而獨立的觀測，因此，證實和進一步解釋模型模擬得到 的土壤含水量變化仍是冇待進一步研究解決的問題。參考文獻 張建 云.中國水文預報技術發(fā)展的回顧與思考j 水科學進展,2010,212 毛慧慧，延耀興.水文預報方法研究現(xiàn)狀與展望j科技情報開發(fā) 與經濟,2005,15（19）3 王文，馬俊.若干水文預報方法綜述j 水利水電科技進展,2005 , 25（1）4 彭偉基于三種水文模型的流域徑流模擬和土壤含水量模擬應用研 究d.雅安:四川農業(yè)大學,2009: 11-50.application an