流域水文模型綜述

1、流域水文模型綜述摘要：本文分別綜述了集總式流域水文模型和分布式水文模型的研究進展，并簡 單介紹了幾種常用的集總式和分布式流域水文模型及特點，最后對流域水文模型的發(fā)展進行了展望。關鍵詞：流域，水文模型，集總式流域水文模型，分布式流域水文模型水資源作為人類社會的一大資源，在不斷地滿足社會經濟發(fā)展與生態(tài)環(huán)境需要的同時，水資源短缺與污染的趨勢也在不斷加劇。為了促進水資源的可持續(xù)利用與保護，美國率先提出了流域管理的概念。流域管理一作為水資源利用與保護的主要途徑，是目前水資源管理的主要模式，在世界上得到了廣泛應用，尤其在美國、歐洲和澳大利亞等國家，整個研究領域己逐步走向成熟。水文學（hydrology）是

2、地球物理學和自然地理學的分支學科。研究存在于大氣層中、地球表面和地殼內部各種形態(tài)水在水量和水質上的運動、變化、分布，以及與環(huán)境及人類活動之間相互的聯(lián)系和作用。是關于地球上水的起源、存在、分布、循環(huán)、運動等變化規(guī)律，以及運用這些規(guī)律為人類服務的知識體系。水文模型(Hydrologic Model)，是自然系統(tǒng)的抽象，真實世界的概化，是符號的綜合體，是自然系統(tǒng)或部分自然系統(tǒng)的符號化，是數(shù)學模型用數(shù)學語言將自然現(xiàn)象符號化的的水文學應用，是為了模擬水文現(xiàn)象而建立的實體結構和數(shù)學結構與邏輯結構。 流域水文模型把流域總體看成是一個系統(tǒng)，輸入為降雨等，輸出為出流流量等。流域內的水文過程則是系統(tǒng)的狀態(tài)，是根據(jù)

3、水文概念推理計算出來的，隨著全球性缺水問題日益嚴重，水污染 水資源分布不均衡等問題的日益突出，就要求人們不斷加強水文學的定量化研究，而流域水文模型就是其中發(fā)展較為迅速的研究領域。它有助于我們在利用水資源分配水資源中提供合理的科學的依據(jù)。流域水文模型在進行水文規(guī)律的研究和解決生產實際問題中起著重要的作用，因此，掌握常見的流域水文模型是必要的1。1. 流域水文模型研究進展流域水文模型的研究大約始于21世紀50年代后期2，隨即有SSARR模型和Stanford模型等模型出現(xiàn)，這些模型從定量上分析了流域出口端面流量過程線形成的全部過程，包括降水、蒸發(fā)、截留、下滲、地表徑流、壤中流、地下徑流等產流環(huán)節(jié)，

4、也包括了坡面調蓄和河網調蓄等匯流環(huán)節(jié)3。流域水文模型按不同的分類依據(jù)就可將其歸類，這種分類方法是很多的例如按模型的基本性質和建模技術可分為實體模型、類比模型、模擬模型，其中實體模型又可分為比例尺模型和單項因素試驗模型；模擬模型包括確定性模型和統(tǒng)計模型等。流域水文模型的種類有很多，但是目前在水文學科領域影響最大發(fā)展較快的主要還是集總式流域水文模型和分布式流域水文模型兩大類4。1.1 集總式流域水文模型研究進展集總式流域水文模型是以一個流域作為完整的研究單元，以流域平均降雨量和蒸發(fā)量作為輸入,以流域出口端面的徑流過程作為輸出的模型。對于一個較大的流域，可將其劃分為若干子流域，分別模擬各子流域的出流

5、，再通過河系流量演算進一步求出全流域的徑流過程，由此建立的水文模型通常被稱為分塊式流域水文模型，分塊式流域水文模型習慣上被歸入到集總式流域水文模型的范疇。 20世紀50年代中期，人們開始了對集總式流域水文模型的研究5，60-80年代，隨著科學技術的進步，進入了其重要發(fā)展時期。這一時期涌現(xiàn)了許多知名的流域水文模型，代表性的模型有美國的Stanford IV和HEC-1模型，日本的水箱模型（Tank model），我國的新安江蓄滿產流模型和陜北的超滲產流模型。集總式流域水文模型通常采用均一性假設，不考慮流域水文過程的空間變化特性、模型的輸入輸出以及模型的邊界控制條件等，對流域表面上任何一點的水文過

6、程用簡單的基于水文規(guī)律的方程加以描述，而其它的一些過程則用一些經驗公式描述。集總式流域水文模型隱含著下列缺陷6：構成模型的概念性元素一般只能模擬水文現(xiàn)象的宏觀表現(xiàn)，而不能涉及水文現(xiàn)象的本質或物理機制。因此，現(xiàn)有概念性集總式流域水文模型的結構對徑流形成過程的描述是近似的，甚至是粗略的，所包含的參數(shù)大多數(shù)缺乏明確的物理意義。將事實上呈空間分布狀態(tài)的降雨輸人當成模型的集總輸人，這顯然與流域徑流形成是分散輸人、集總輸出的實際情況不符。有些模型雖然設法考慮下墊面條件空間分布不均對徑流形成過程的影響，但由于采用的是統(tǒng)計分布曲線，因而無法同時考慮降雨空間分布的影響。模型包含的參數(shù)中一般都有多于2個，甚至多達

7、10 多個要通過率定方法確定，即由實測水文氣象資料反求。這種稱為“反問題”的數(shù)學問題，在理論上完全依賴于目標函數(shù)、約束條件的擬定和實測水文氣象資料條件，會出現(xiàn)“異參同效”現(xiàn)象，因此很難保證解的唯一性和合理性。1.2 分布式流域水文模型研究進展自1969年Freeze和Harlan第一次提出了關于分布式物理模型的概念，分布式模型開始得到快速發(fā)展78。分布式水文模型是以分布式流域下墊面、分布式輸入量作為標志，并在GIS技術支持下發(fā)展起來的新一代流域水文模型。其技術核心是在數(shù)學高程模型基礎上，構造基于網絡單元的流域產、匯流模型。自1969年之后，許多水文學家開展了這方面的研究工作，并相繼開發(fā)了各種不

8、同結構的分布式流域水文模型。1975年，Hewlett和Troenale提出了森林流域的變源面積模擬模型（VSVS），在該模型中，對地下徑流進行分層模擬，而坡面上的地表徑流則分塊模擬。1979年，F(xiàn)reeze和Harlan提出了以變源產流為基礎的TOPMODEL，該模型基于DEM推求地理指數(shù)，利用地形指數(shù)來反映下墊面的空間變化影響，模型參數(shù)具有一定的物理意義，能用于無資料地區(qū)的產匯流計算9。1980年，英國的Morrio開發(fā)了IHDM模型。1985年，美國農業(yè)部農業(yè)研究中心的Alons 和 Coursey 考慮到土地利用與管理將會影響到一個小流域的水文循環(huán)與化學循環(huán)，于是設計了SWAT模型。相

9、對于集總式模型而言，分布式水文模型一個最突出的特點是考慮了流域特征以及下墊面要素在時間、空間尺度上的變化。也就是說，分布式水文模擬就是根據(jù)某一流域信息的時空變化特征，將整個流域劃分成自然或非自然的子流域，并且以子單元為基本單元進行子流域水文模擬，然后再根據(jù)子流域間的拓撲關系進行全流域的水文模擬演算10。 分布式模型和集總式模型有著明顯不同的結構。在集總式模型中，單元區(qū)域內的物理過程一般由幾層垂直方向的蓄水體結構，水平方向則采用簡單或概化后的流域模型。分布式模型著重考慮不同單元之間和子流域之間的水平聯(lián)系，這種聯(lián)系起因于徑流流向的隨機性和河網的連通性，而且這種聯(lián)系直接決定著分布式模型的結構和復雜性

10、，分布式模型可分為如下兩種不同結構： 1)緊密藕合型：這類模型的主要特點是應用連續(xù)方程和運動方程來建立相鄰網格單元或子流域之間的時間和空間關系，采用數(shù)值方法進行求解。這類模型包括SHE模型和它的變形模型，這類模型正是人們所指的分布式水文物理模型。 2)松散藕合型：這類模型的主要特點是在每個單元網格或子流域上應用現(xiàn)有概念性集總式模型來推求凈雨，再進行匯流演算，推求出口斷面流量。這類模型正是人們所指的分布式水文概念模型，比如基于新安江模型的分布式流域水文模型11。2.代表性集總式流域水文模型2.1 水箱模型水箱模型，是由日本菅原正在20世紀60年代初提出，水箱模型又叫TANK模型，在后來的不斷發(fā)展

11、中成為世界各國廣泛采用的流域水文模型。水箱模型是一種概念性徑流模型，把流域當作數(shù)個組合的蓄水容器，容器中的蓄水量看做流域蓄水量，并以容器中的蓄水深度為參數(shù)來計算流域的降雨-徑流關系及其匯流過程。在模型的應用中，它將復雜的降雨轉化為徑流的過程，簡單歸納為流域的蓄水與出流的關系進行模擬，因此，該模型具有一定的靈活性，適應性強，在各種大小流域以及各種氣候、地形都可以應用，只要多設置水箱就可以。水箱模型以水箱作為蓄水容器，將降雨徑流過程模擬為若干個水箱的調蓄作用，如圖1所示。圖1為一個串聯(lián)的3層水箱結構，每一層水箱旁側設有出流孔，底部設有下滲孔，最下層水箱只有出流孔而無下滲孔。上層水箱的下滲即為下層水

12、箱的入流，根據(jù)該層水箱的蓄量與出流孔的高度，判斷其是否出流，依次類推， 直至最后一層水箱。各層水箱的蓄量與出流的關系假定為線性的，與下滲的關系也假定為線性的。也就是所有的蓄泄關系都是用線性水庫來模擬。上層水箱設有一個以上的出流孔，相當于有幾個不同庫容的線性水庫，其和是非線性關系，用以模擬地面徑流的非線性蓄泄關系12。水箱模型具有以下特點：模型彈性大，可根據(jù)流域的特點，選擇不同類型的水箱，分層水箱可多可少，側孔也可多可少，水箱既可作洪水預報，又可作枯水或融雪預報。模型采用非線性結構，并考慮分層匯流計算，出流系數(shù)從下層到上層一次增大，將于越大，最上層水箱的水深越大，出流也加速變大。這種非線性匯流特

13、性可以提高計算精度。模型結構簡單，計算方便。2.2 新安江模型 新安江模型，是在20世紀60年代初，由河海大學趙人俊等在配合一定的匯流計算的情況下研究蓄滿產流模型，其成果可以用于水文預報和水文設計。1973 年，他們在對以往工作經驗歸納總結下，提出一個完整的降雨徑流流域模型-新安江模型，最初該模型為2水源-地表徑流和地下徑流，在20世紀80年代中期，借鑒山坡水文學的概念和國內外產匯流理論的研究成果，提出了三水源新安江模型。它的特點是認為濕潤地區(qū)主要產流方式為蓄滿產流，所提出的流域蓄水容量曲線是模型的核心。近幾十年，新安江模型不斷改進，已成為有我國特色應用較為廣泛的一個流域水文模型。新安江模型在

14、國內濕潤和半濕潤地區(qū)得到廣泛的應用13。李致家15等利用改進的新安江模型對高理流域和臨沂流域的洪水進行了預報。瞿思敏16等利用新安江模型與垂向混合產流模型對青峰嶺水庫和危水水庫流域的洪水進行了預報和比較。吉林省水文水資源局14利用新安江三水源模型對競賽流域的洪水進行了預報。這些預報結果都說明了新安江模型在濕潤地區(qū)和半濕潤地區(qū)具有較好的適應性，而在干旱半干旱地區(qū)的模擬效果則不夠理想。此外，新安江模型在大中流域的模擬效果比在小流域的模擬效果要好。新安江模型的結構特點可以簡單的歸納為：( 1)三分特點，即分單元計算產流、分水源坡面匯流和分階段流域匯流。( 2)模型參數(shù)少且大多數(shù)具有明確的物理意義，容

15、易確定。( 3)模型參數(shù)與流域自然條件的關系比較清楚，可以尋找到參數(shù)的區(qū)域規(guī)律。 ( 4)模型中未設超滲產流機制，適用于濕潤與半濕潤地區(qū)。2.3 薩克拉門托模型薩克拉門托模型，簡稱SAC模型，SAC模型類似于斯坦福模型，它是一個連續(xù)模擬模型，該模型始用于美國大利福尼亞州薩克拉門托河而得名。它是在第號斯坦福流域水文模型基礎上改進和發(fā)展的。SAC模型是集總參數(shù)型的連續(xù)運算的確定性流域水文模型。模型以土壤水分的貯存、滲透、運移和蒸散發(fā)特性為基礎，用一系列具有一定物理概念的數(shù)學表達式來描述徑流形成的各個過程；模型中的每一個變量代表水文循環(huán)中一個相對獨立的層次和特性；模型參數(shù)則是根據(jù)流域特性、降雨量和流

16、量資料推求。按下墊面對降雨產流作用的不同，SAC模型將全流域分為永久不透水面積、可變的不透水面積和透水面積三部分。在透水面積上，根據(jù)土壤垂向分布的不均勻性將土層分為上土層和下土層。根據(jù)土壤水分受力特性的不同，將每層土壤水分分為張力水和自由水2種。張力水消耗于蒸散發(fā)，自由水可以產流。SAC模型將水源劃分為直接徑流、地面徑流、壤中流、快速地下水和慢速地下水。直接徑流包括永久不透水面積上產生的直接徑流和可變不透水面積上產生的直接徑流兩種，地面徑流包括透水面積上的和可變不透水面積上的兩部分。壤中流、快速地下水和慢速地下水的蓄泄關系均采用線性水庫來模擬。蒸散發(fā)計算采用線性模型，它與張力水蓄量成正比，但上

17、下層的比例系數(shù)不相同。冷雪、關志成17利用改進的薩克拉門托模型對牡丹江流域上游敦化站的徑流進行了模擬；溫樹生18等利用改進的薩克拉門托流域水文模型對黑龍江省牡丹江流域上的橫道河子水文站以上的流域進行了徑流模擬。以上說明了薩克拉門托模型在干旱半干旱地區(qū)和濕潤地區(qū)都具有較好的適用性。3. 代表性分布式流域水文模型3.1 SWAT模型 SWAT模型是美國農業(yè)部農業(yè)研究中心研制開發(fā)的用于模擬預測土地利用及土地管理方式對流域水量、水質過程影響的分布式流域水文模型，是在SWRRB模型基礎上發(fā)展起來的一個長時段的流域分布式水文模型。SWAT是一個具有很強物理基礎、適用于具有不同的土壤類型、不同的土地利用方式

18、和管理條件下的復雜大流域，在加拿大和北美寒區(qū)具有廣泛的應用。主要用來預測人類活動對流域水文過程、河道產輸沙變化、農藥化學污染在流域內的傳播、遷移等的長期影響。模型由站點的氣象資料驅動，以水文響應單元為最小水文模擬單元進行流域水文過程模擬，在HRUs上利用水量平衡理論描述陸相水文循環(huán)過程，計算得到模擬單元內每一天的產流19，然后利用改進的推理方法計算單元產流對主河道的水量貢獻；在河道內采用變動儲水系數(shù)模型或者馬斯京根法計算河道的匯流，扣除水面蒸發(fā)、傳輸損失以及流域內人、畜用水，得到河道出口的逐日斷面流量。同時可以得到各子流域的其它水文參量如降水融雪量、潛在蒸散量、實際蒸散量、土壤含水量、下滲水量

19、、地表徑流、地下徑流等20。 SWAT能夠在缺乏資料的地區(qū)建模，具有輸入數(shù)據(jù)容易獲取、計算效率高等特點。它能夠利用GIS和RS提供的空間信息，模擬復雜大流域中多種不同的水文物理過程。模型可采用多種方法將流域離散化(一般基于柵格DEM)，能夠響應降水、蒸發(fā)等氣候因素和下墊面因素的空間變化對流域水文循環(huán)的影響。3.2 TOPMODEL模型 TOPMODEL模型，是Bevenh和kirbby在1979年)提出的一個以地貌指數(shù)空間分布為基礎的流域水文模型。該模型具有結構簡單、優(yōu)選參數(shù)較少、物理概念明確等特點。其主要特征是數(shù)字高程模型( DEM) 的廣泛適用性以及水文模型與地理信息系統(tǒng)( GIS)的結合

20、應用。該模型基于DEM推求地形指數(shù)，并利用地形指數(shù)來反映下墊面的空間變化對流域水文循環(huán)過程的影響，充分利用了容易獲取的地形資料，而且與觀測的物理水文過程有密切聯(lián)系。模型的參數(shù)具有物理意義，能用于無資料流域的產匯流計算，且充分考慮了地形特征對流域徑流模擬精度的影響21。該模型的產流方式與蓄滿產流類似，但與基于蓄滿產流的新安江模型的基本原理和計算方法有著顯著的差異。該模型假設在流域任何一處的土壤上有3個不同的含水區(qū)：第1個是植被根系區(qū)，第2是土壤非飽和區(qū)，第3是飽和地下水區(qū)。TOPMODEL模型把全流域按DEM網格分塊，每一個網格作為一個水文單元，對每一個水文單元流域進行產匯流計算，求出單元流域出

21、口處的流量過程。采用近似運動波的常波速演算法對單元出口處的流量過程進行河道演算，得到流域出口斷面處總的流量過程22。TOPMODEL模型對日徑流過程有著較高的模擬精度。Jin fan Duan等根據(jù)TOPMODEL模型的基本原理，提出導水率和土壤缺水量之間存在普遍的冪函數(shù)關系，并進行了相關公式的討論。J. E. Freer等針對模型參數(shù)率定問題，在使用普遍似然參數(shù)估計方法時，把地下水位和降雨資料同時引入到該參數(shù)率定方法中來約束模型，提高了獲 得最優(yōu)參數(shù)的效率，同時使率定的參數(shù)更符合模型的結構7。但TOPMODEL對水文要素的空間變異性及水文單元的相互聯(lián)系考慮不足。模型僅僅考慮了下墊面地形的空間

22、變異性，其它水文要素，如降水、蒸發(fā)及產流等因素，都被假定為空間上均等。而且，除了計算地形指數(shù)，網格并沒有實際的意義。因此，它不是嚴格意義上的分布式水文模型，這類模型也稱半分布式水文模型。對TOP-MODEL模型研究的結果表明：優(yōu)選出來的飽和導水率參數(shù)T0總是特別大，與實際情況相距甚遠。4. 流域水文模型發(fā)展展望 流域水文模型從發(fā)展初期到現(xiàn)在已經有很多成熟的模型，尤其是近年來分布式流域水文模型得以快速發(fā)展和推廣應用。但由于模型開發(fā)所依賴的數(shù)據(jù)基礎條件、模型結構原理以及模型開發(fā)的目標對象等不同，目前分布式流域水文模型在功能和適用范圍等方面均有一定的限制性，仍需進一步改進和完善。今后GIS和RS在水

23、文循環(huán)領域的應用給水文模型的研究思路和技術方法帶來了創(chuàng)新和革命。使得模型的應用更為簡單方便。通過GIS和RS的結合，將為流域水文模型的發(fā)展開創(chuàng)一片新天地，它可以在收集、處理數(shù)據(jù)時運作更快，模擬結果也更為精確，可以為生產實際提供更為科學的依據(jù)。參考文獻：1吳賢忠.流域水文模型研究進展綜述J.水利工程.2011,2:40-43.2趙人俊.流域水文模擬C.北京:水利電力出版社, 1984.131-140.3謝平,李晶等.流域水文模型C.科學出版社,2010, 68-69.4萬洪濤.流域水文模型研究的進展J.地球信息科學.2000,12(4):46-48.5胡彩虹.黃河流域水文模型的分析比較研究D.武

24、漢大學博士論文.2004.6苗孝芳.流域水文模型的發(fā)展J.水文.2006,6(26):22-25.7趙串串.分布式水文模型在渭河流域水資源綜合管理中的應用研究D.西安建筑科技大學,2007.8FreezeR.A,HarlanRL.BluePrint for a physically based,digitally-simulated hydrologic response modelJ.Hydrol.1969.9黃平,趙吉國.流域分布型數(shù)學模型的研究及應用前景展望J,水文,1997(5):5-9.10張行南.流域分布式水文模擬方案構建范式研究與應用D.河海大學,2007.11Lu M, Koike T, Hayakawa N. Distribution Xin anjiang model using radar measured rainfall dataA