分布式水文模型DHSVM_Model_Inputs

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分布式水文模型word

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第六章分布式水文循环模型近年来,水文模型研究的重点已从集总式流域水文统计模型转向分布式水文模型的研究,分布式水文机理过程模型的开发成为人们关注的焦点。

分布式水文模型的研制首先需要获得大量的流域空间分布数据,目前的水文模拟技术则趋向于将水文模型与地理信息系统(GIS)的集成,以便充分利用GIS在数据管理、空间分析及可视性方面的功能。

而数字高程模型(DEM)是构成GIS的基础数据,利用DEM可以提取流域的许多重要水文特征参数,如坡度、坡向、水沙运移方向、汇流网络、流域界线等。

因此,基于DEM 的流域分布式水文模型是水文模拟技术发展的必然趋势,也是本文水资源量可再生性的理论与评价研究的重要基础。

6.1 流域数字高程模型DEM及在水文中的应用数字高程模型DEM(Digital Elevation Model)是由美国麻省理工学院Chaires ler教授于1956年提出来的,其目的是用摄影测量或其他技术手段获得地形数据,在满足一定精度的条件下,用离散数字的形式在计算机中进行表示,并用数字计算的方式进行各种分析。

DEM作为地理信息系统的基础数据,已在测绘、地质、土木工程、水利、建筑等许多领域得到广泛应用。

本节将介绍DEM的基本知识及其在水文中的应用。

6.1.1 DEM的基本知识(1) 地形的数字描述20世纪中叶,随着计算机科学、现代数学和计算机图形学等的发展,各种数字的地形表达方式得到迅猛的发展。

1958年Miller和Laflamme提出了数字地形模型DTM(Digital Terrain Mold)的概念,并给出了以下的定义:数字地形模型是利用一个任意坐标场中大量选择的已知X、Y、Z的坐标点对连续地面的一个简单的统计表示。

实际上,数字地形模型DTM是通过地表点集的空间直角坐标(x,y,z)并视需要进一步伴随若干专题特征数据来表示地形表面的。

它的更通用的定义是描述地球表面形态多种信息空间分布的有序数值阵列,从数学的角度,可以用以下二维函数系列来概括地表示数字地形模型的丰富内容和多样形式:()),,3,2,1;,,3,2,1( ,n p m k v u f K p p k p === (6.1.1)式中:K p ——第p 号地面点(可以是单一的点,但一般是某点及其微小邻域所划定的一个地表面元)上的第人类地面特性信息的取值;u p ,v p ——第p 号地面点的二维坐标,可以是采用任一地图投影的平面坐标,或者是经纬度和矩阵的行列号等;m ——地面特性信息类型的数目(m ≥1);n ——地面点的个数。

dhsvm原理

dhsvm原理

dhsvm原理DHsvm是一种用于水文模拟的模型,全称为Distributed Hydrology Soil Vegetation Model。

它的原理是基于水文循环的模拟,通过对流域内水分平衡的计算,模拟不同时间尺度和空间分布下的水文过程。

DHsvm模型是一个分布式模型,可以细致地模拟流域内的水文过程。

它将流域划分为多个小单元,每个小单元内的水文过程可以独立计算。

这种分布式的方法使得模型能够准确地模拟流域内的水文变化,捕捉到不同地形、土地利用和气象条件下的水文响应。

DHsvm模型的核心是水文循环的模拟。

它包括了降水、蒸散发、渗透和径流等过程的计算。

首先,模型会根据流域的气象数据和地形条件,计算出每个小单元的降水量。

然后,根据土壤特性和植被状况,模型会计算出土壤中的水分蒸发量。

接着,模型会根据土壤的渗透能力,计算出水分的渗透量。

最后,模型会根据流域的水文特征,计算出径流的生成和汇入。

DHsvm模型的优势在于它能够考虑到流域内不同地形和土地利用条件对水文过程的影响。

在模拟过程中,模型会根据地形的高程和坡度,调整地表径流和地下径流的生成和汇入。

同时,模型还会根据土地利用的类型和覆盖率,调整蒸散发和渗透的计算。

这样,模型能够更准确地模拟流域内的水文过程,为水资源管理和洪水预报提供重要的参考。

除了流域内的水文过程,DHsvm模型还考虑了气象条件对水文过程的影响。

模型会根据气象数据,计算出降水和蒸散发的量。

通过与实际观测数据的比较,可以评估模型对气象条件的模拟能力。

这样,模型不仅可以用于历史资料的回溯分析,还可以用于未来气候情景的模拟预测。

DHsvm模型的应用范围广泛,可以用于不同类型的流域和水资源管理问题。

例如,它可以用于研究不同土地利用和植被状况对水资源的影响,评估不同管理措施对水文过程的调控效果。

同时,模型还可以用于洪水预报和水资源规划,为决策提供科学依据。

DHsvm模型是一种基于水文循环的模拟模型,通过对流域内水分平衡的计算,模拟不同时间尺度和空间分布下的水文过程。

分布式水文模型的现状与未来

分布式水文模型的现状与未来

分布式水文模型的现状与未来分布式水文模型的现状与未来水文模型在水资源管理和水文预测中扮演着重要的角色,通过模拟流域内地表水和地下水的运动过程,可以帮助决策者更好地理解和预测水文变化。

而分布式水文模型是在流域尺度上进行水文过程模拟和预测的一种方法,其区别于传统的集中式水文模型,能够更准确地揭示流域内水文过程的时空分布特征。

目前,分布式水文模型已经在许多国家和地区得到了广泛的应用,包括美国、加拿大、澳大利亚等发达国家,在大型流域的水文预测和水资源管理中发挥了重要作用。

特别是在山区、平原和湖泊等复杂地形和土地利用条件下,传统的集中式水文模型往往难以准确模拟水文过程。

而分布式水文模型通过将流域划分为多个子流域,根据子流域特征进行流域内的水文模拟,能够更准确地揭示不同地区的水文特征。

分布式水文模型的核心是确定流域内每个子流域的水文特征,包括降雨、蒸散发、地下水补给和径流等过程。

一般采用物理方法或统计方法对这些水文特征进行估算和模拟。

物理方法通过建立流域水文动力学方程来模拟水文过程,例如蒸发散发模型、径流模型和地下水模型等;而统计方法则通过运用统计学理论和方法来估算水文特征,例如频率分析、相关性分析和回归分析等。

这些方法在流域水文模拟中发挥了重要作用,能够准确地模拟流域内水文过程的时空变化。

分布式水文模型的未来发展方向主要包括以下几个方面。

首先是提高模型的精度和稳定性。

由于流域内水文过程具有复杂性和非线性性,因此分布式水文模型在模拟过程中往往存在不确定性和误差。

未来需要进一步提高模型的精度和稳定性,采用更精确的数据和方法来进行模型参数的估算和模拟过程。

其次是增强模型的自适应能力。

由于流域内水文过程存在时空变化的特点,未来分布式水文模型应该具备更强的自适应能力,能够自动根据流域内水文特征的变化来调整模型的参数和结构,以获得更准确的模拟结果。

第三是提高模型的应用效果。

分布式水文模型的目的是为了提供水文过程的模拟和预测结果,为决策者提供参考和支持。

分布式水文模型理论与方法研究

分布式水文模型理论与方法研究
基于光滑的数值方法:该方法主要利用光滑函数对数据进行拟合,通 过对函数参数进行调整,使得模型输出与实际观测数据之间的误差最小化。常用 的光滑函数包括线性函数、多项式函数、高斯函数等。
(2)基于随机模拟的方法:该方法主要通过随机抽样对数据进行模拟,并 对模拟结果进行统计分析,以得到模型的输出结果。常用的随机模拟方法包括蒙 特卡罗方法、马尔可夫链蒙特卡罗方法等。
分布式水文模型理论
1、模型建立原理
分布式水文模型的建立需要基于水文学、地理信息系统、计算机科学等多学 科知识。首先,通过数据采集和预处理,获取研究区域内的地形、气候、土壤等 水文相关数据,并对其进行空间分析和数据清洗;其次,根据水文学原理和实际 需求,确定模型的结构和参数,并采用数值计算方法对模型进行求解;最后,通 过模型验证和结果分析,评估模型的精度和稳定性。
(3)基于粒子滤波的方法:该方法主要是通过跟踪一组随机粒子的运动轨 迹,得到模型的输出结果。常用的粒子滤波方法包括卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤 波等。
3、方法实验验证
为了评估分布式水文模型的精度和稳定性,需要进行实验验证。实验验证包 括实验设置、数据预处理、精度评估等步骤。实验设置包括确定研究区域、收集 相关数据、选择适当的模型和方法等;数据预处理包括数据清洗、数据转换、数 据归一化等;精度评估则可以采用均方误差、相对误差、绝对误差等指标进行评 估。
分布式水文模型理论与方法研 究
目录
01 引言
03 分布式水文模型方法
02 分布式水文模型理论 04 结论
引言
水文模型是模拟和预测水文循环过程的重要工具,对于水资源管理、水灾害 防控、生态保护等方面具有重要意义。随着科技的发展和研究的深入,分布式水 文模型逐渐成为水文科学研究的前沿领域之一。分布式水文模型能够综合考虑地 形、气候、土壤等因素对水文循环的影响,提高模型精度和预测能力,为水资源 管理和生态保护提供更为科学可靠的决策支持。本次演示将围绕分布式水文模型 的理论与方法展开探讨。

分布式水文模型介绍dhsvm_networks

分布式水文模型介绍dhsvm_networks
DHSVM Network Inputs
DHSVM Network Inputs
Physical description of theoretical networks Network representation in DHSVM Special considerations for road networks
Assumed road geometry
Sample stream map file
Stream network ordering
Sample stream network file
Seg. ID Order Slope Aspect Class Out. ID
Sample stream class file
S D
S
S
S
Road network preprocessing
Sample road map file
Interaction of road and stream networks
Road network preprocessing
• Each road segment drains to a ‘sink’ (streams do not have sinks) • Ditch relief culvert • Stream crossing culvert • The sink is designated as the pixel with the lowest elevation along a road segment • Road segments must be broken at desired locations to create segments
Special considerations for road networks

分布式水文模型区域分解并行计算方法及其应用

分布式水文模型区域分解并行计算方法及其应用

文章标题:深度剖析分布式水文模型区域分解并行计算方法及其应用在当今信息时代,大数据和并行计算技术已经成为科学研究和工程应用中不可或缺的重要工具。

在水文领域,分布式水文模型是对地表水文过程进行精细化模拟和预测的关键工具之一。

而区域分解并行计算方法,则是高效实现分布式水文模型的关键技术之一。

本文将深度剖析分布式水文模型区域分解并行计算方法及其应用,带您了解这一领域的最新进展和未来发展趋势。

一、分布式水文模型简介分布式水文模型是以地理信息系统(GIS)为支撑评台,通过将流域划分为若干个小单元,并在每个小单元内解算水文过程,最终整合为整个流域水文过程的模拟方法。

它具有对流域内部地形、土地利用、植被覆盖等空间异质性进行精细化描述的优势,能够更准确地模拟和预测降雨径流过程及水文响应。

二、区域分解并行计算方法概述区域分解并行计算方法是一种将整个模拟区域分解为若干个子区域,每个子区域独立进行水文模拟计算,最后通过合并各个子区域的计算结果得到整个模拟区域的水文过程的并行计算方法。

它能够充分利用并行计算的优势,提高计算效率和模拟精度。

三、分布式水文模型区域分解并行计算方法及其应用1. 区域分解算法在分布式水文模型中,通常将流域划分为若干个子区域,每个子区域内部进行水文模拟计算。

区域分解算法是确保子区域之间相互独立,并能够准确合并计算结果的关键。

目前主要采用基于地形特征的分解算法和基于统计特征的分解算法。

2. 并行计算框架区域分解并行计算方法需要一个高效的并行计算框架来将各个子区域的计算结果进行合并。

目前主要采用MPI(Message Passing Interface)和OpenMP(Open Multi-Processing)等并行计算框架。

3. 应用实例分布式水文模型区域分解并行计算方法已经在降雨径流模拟、洪水预测、流域水文响应等方面得到了广泛的应用。

以某某流域为例,通过采用区域分解并行计算方法,成功实现了对该流域的洪水过程进行了高精度、高效率的模拟和预测。

分布式水文模型介绍 泥沙 dhsvm_sediment

分布式水文模型介绍 泥沙 dhsvm_sediment
DHSVM Sediment Module
Model Overview
Examples Running the Model
DHSVM Watershed Sediment Module
DHSVM
Qsed
SURFACE EROSION
Q
OUTPUT
CHANNEL EROSION
MASS WASTING

The variables can be assigned to one of four distributions:


The parameter distributions are randomly sampled for each of “Maximum Iterations” times to define a range of potential failure scenarios.
Probability of slope failure before and after Fourth of July Fire
Pre-fire
Approximate extent of August 2001 fire
Post-fire
Icicle Creek Vegetation
Simulated soil saturation
[OPTIONS] Format
SEM
= =
# Model Options # BIN, BYTESWAP or NETCDF
# TRUE or FALSE; run SEM
MWM Input File: Model Area
[AREA] Coordinate System = Extreme North = Extreme West = Center Latitude = Center Longitude = Time Zone Meridian = Number of Rows = Number of Columns = Grid spacing = Mass wasting spacing # # # # # # # # # # = Model area UTM or USER_DEFINED Coordinate for northern edge of grid Coordinate for western edge of grid Central parallel of basin Central meridian of basin Time zone meridian for area Number of rows Number of columns Grid resolution in m # Grid resolution of the mass wasting model in m

分布式水文模型建模过程研究

分布式水文模型建模过程研究

第11卷第4期2008年10月西安文理学院学报:自然科学版Journal of Xi’an University of A rts &Science (Nat Sci Ed )Vol .11 No .4Oct .2008文章编号:100825564(2008)0420001207收稿日期:2008207212基金项目:国家973资助项目(2007C B407201)作者简介:夏积德(1980—),男,河南鹿邑人,西北农林科技大学资源环境学院硕士研究生.研究方向:土壤侵蚀与流域管理.通讯作者:吴发启(1957—),男,陕西黄陵人,西北农林科技大学资源环境学院教授,博士生导师.研究方向:土壤侵蚀与流域管理.分布式水文模型建模过程研究夏积德1,2,吴发启1,郭江涛1,2,孙茂存2(1.西北农林科技大学资源环境学院,陕西杨凌712100;2.杨凌职业技术学院交通与测绘工程系,陕西杨凌712100)摘 要:分布式水文模型以其具有明确物理意义的参数结构和对空间分异性的全面反映,可以更加准确详尽地描述和反映流域内真实的水文过程,从而成为水文研究的热点和前沿问题.在对水文模型详细分类的基础上,充分考虑和依据水文循环过程各个环节,总结了分布式水文模型建模的一般步骤和方法,提出了分布式水文模型建立和应用过程中存在的问题,指出了模型今后发展的方向.关键词:水文模型;分布式;空间尺度中图分类号:T V12 文献标识码:A0 引言分布式水文模型(distributed hydr ol ogical model )是通过水循环的动力学机制来描述和模拟流域水文过程的数学模型.模型根据水介质移动的物理性质来确定模型参数,利于分析流域下垫面变化后的产汇流变化规律[1].与概念性模型相比,分布式水文模型以其具有明确物理意义的参数结构和对空间分异性的全面反映,可以更加准确详尽地描述和反映流域内真实的水文过程,帮助人们更加深入地了解水文循环在不同时间和空间尺度上的演变规律和过程,获得流域内所有相关信息和情况,可以通过尺度转换与大气环流模式耦合来预测全球变化对水资源的影响[2],从而成为水文研究的热点和前沿问题.分布式模型用严格的数学物理方程表述水文循环的各个子过程,充分考虑了流域参数和变量的空间变异,并考虑了不同水文单元之间的相互作用和联系,采用偏微分方程对水量和能量过程进行模拟,能够更加真实地模拟流域降雨径流形成的物理过程.计算机和数学技术方法的革新,在一定程度上推动了分布式水文模型从理论走向应用实践.目前,分布式水文模型在模拟土地利用、土地覆盖、水土流失等各种变化过程的水文响应、面源污染、陆面过程、气候变化影响评价等诸多领域都有广泛的应用.另外,分布式水文模型中参数具有明确的物理意义,解决了参数间的不独立性和不确定性问题,便于在无实测水文资料地区推广应用[3].自1969年Freeze 和Harlan [4]第一次提出关于分布式水文模型的概念以来,分布式水文模型发展迅速.1986年由英国水文研究所、法国S OGREAH 咨询公司和丹麦水力学研究所联合研制出第一个真正的具有代表性的分布式水文物理模型———SHE (Syste me Hydr ol ogque Eur opeen )模型[5].国外此后出现了诸如I HDM[6]、T HALES [7]、M I KE SHE [8]、T OP MODE L [9]、T OPK AP I 、SHETRAN [10]、DHS 2VM [11]、S WAT [12]、S WMM [13]等许多分布式模型.国内针对分布式水文模型的研究开展较晚,但也取得了2西安文理学院学报:自然科学版第11卷有价值探索.郭生练等提出了一个基于DE M(D igital Elevati on Model)的分布式流域水文物理模型[14];李兰等提出了LL_Ⅰ模型,并改进为LL_Ⅱ模型[15];康尔泗等根据HBV水文模型的基本原理建立了出山月径流概念性水文模型[16];夏军等提出了分布式时变增益模型(DT VG M)[17];任立良等建立了松散耦合型分布式水文模型[18].本文在对水文模型详细分类的基础上,充分考虑和依据水文循环过程各个环节,总结了分布式水文模型建模的一般步骤和方法,提出了分布式水文模型建立和应用过程中存在问题,指出了模型今后发展的方向.1 水文模型分类水文模型分为物理模型和数学模型两类.物理模型是一种通过比尺或比拟模型模拟对水文物理过程进行定性或定量分析.数学模型是根据人们掌握的流域径流的物理机制,应用物理定律建立其数学方程式,然后用数学方法实行求解,从而获得各种情况下流域降雨与径流之间的定量关系.数学模型又可分为确定性模型和随机模型两类.确定性模型是描述水文现象必然规律的数学结构;随机模型描述水文现象随机性规律的数学结构.近几年来,两类模型之间联系越发密切,已经形成第三类模型:随机-确定耦合模型.从反映水文运动物理规律的科学性和复杂性程度而言,流域水文模型通常被分为三大类:经验或系统模型(即黑箱模型,back-box model)、概念性模型(concep tual model)、物理模型(physically-based model).经验或系统模型将所研究的流域或区间视作一种动力系统,利用输入(一般指雨量或上游干支流来水)与输出()资料,建立某种数学关系,然后可由新的输入推测输出.该模型只关心模拟结果的精度,而不考虑输入-输出之间的物理因果关系.系统模型有线性的和非线性的,时变的和时不变的,单输入单输出的,多输入单输出的,多输入多输出的等多种类型.代表性模型有:总径流线性响应模型(T LR)、线性振扰动模型(LP M)以及神经网络(ANN)等.概念性模型利用一些简单的物理概念和经验公式,如下渗曲线、汇流单位线、蒸发公式或有物理意义的结构单元,如线性水库、线性河段等,组成一个系统来近似地描述流域水文过程.代表性模型有:美国的斯坦福模型(S WM)、日本的水箱模型(Tank)、我国的新安江模型(XJ M)等.物理模型依据水流的连续方程和动量方程来求解水流在流域的时间和空间的变化规律.代表模型有SHE模型,DBSI N模型等.从反映水流运动的空间变化能力而言,水文模型可分为:集总式模型(lu mped model)和分布式模型(distributed model)两类.集总式模型认为流域表面上各点的水力学特征是均匀分布的,对流域表面上的任何一点上的降雨,其下渗、渗漏等纵向水流运动都是相同和平行的,不和周围的水流发生任何联系,即不存在水平运动.集总模型把全流域当作一个整体来建立模型,即对流域参数进行均匀处理.分布式模型认为流域表面上的各点的水力学特征是非均匀分布的,水流在流域表面上的分布并不均匀,应将流域划分为很多小单元,在考虑水流在每个小单元体纵向运动时,也要考虑各个单元之间的水量的横向交换.2 水文循环过程水文循环过程模型化是一项复杂的工作,需要对水文过程有透彻的理解.水文循环中最主要的几个物理过程包括降雨、植被截流、下渗、蒸散发、流域汇流.2.1 降雨降雨是水文循环过程中最重要、最活跃的物理过程之一,其时空分布对流域产汇流过程影响非常大.目前阶段,大多数流域观测降雨的主要方法仍然是常规的雨量站法,较新的观测手段如雷达测雨和遥感的应用不普遍.但是雨量站网观测的降雨资料在空间上是无规则离散分布的,不能全面反映降雨在 第4期夏积德,等:分布式水文模型建模过程研究图1 水文模型分类空间上的连续分布.而在实际应用和水文学研究中,需要空间连续的降雨资料,如在分布式水文模型中,需要估计流域DE M中每个网格点上的雨量值.所以,从雨量站网观测资料合理提取降雨空间分布特征值和模拟降雨空间分布非常必要.主要包括流域平均降雨量计算和降雨量插值.流域平均降雨量计算方法主要有:算术平均法、泰森多边形法(垂直平分法)、等雨量线法和网格点法.2.2 植被截流植被截留是指大气降水到达冠层后,部分降水被植被的冠层(树干和枝叶)截流并存储的现象.植被截留是对降水的基本折减之一,降雨过程中植被对降水的截留与植被的叶面积指数LA I 相关.植被截流量一般是通过计算降雨过程中作物和自然植被的蓄水量来计算,降雨累计截留量常用A st on (1979)方程计算:S v =c p ・S max ・1-e -ηP cu m S max最大截留量常用Hoyningen -Huene (1981)方程计算:S max =0.935+0.498×LA I -0.00575×LA I 2式中:S max 为树冠蓄水能力,mm; S v 为累计截留量,mm; c p 为植被盖度,%; P cum 为累计降水,mm;η为系数.η=0.046・LA Ic p =100・[1.0-exp (2LA I/2)]2.3 下渗下渗是指降落到地面的雨水从地表渗入到土壤内的运动过程.下渗不仅直接影响地面径流的产生、发展和径流量的大小,而且也影响土壤水分的增长速度及地下径流的形成.按照水分所受作用力类型和运动特征,可以将下渗过程分为渗润阶段、渗漏阶段、渗透阶段三个阶段.下渗过程水分向土壤中作垂直运动,由于土壤有饱和和非饱和之分,所以下渗理论分为饱和下渗理论和非饱和下渗理论.饱和下渗理论在1911年第一次由Green 和Amp t 提出,所以又被称为Green -Amp t 公式.非饱和下渗理论分为考虑重力作用和忽略重力作用两种情况.Hort on 公式是应用最广泛的下渗经验公式:f =f c +(f 0-f c )e -k t 公式中f 为现在的下渗率,f c 为最终稳定下渗率,f 0为起始时刻下渗率,k 为比例常数.该公式假定下渗过程是一个消退的过程,消退的速率与剩余的量成正比,消退速率为:d f /d t .2.4 蒸散发蒸散发是指水份在某种界面上以分子运动形式发生散逸及回归,最终造成水份损失的过程.蒸散发是水文循环过程的重要环节,大陆上一年内的降水约有60%消耗于蒸散发.蒸散发存在和发生于土壤-植被-大气系统内,是一个从生物赖以生存的下垫面(蒸发面)丧失水分的连续过程,蒸散发既是地面热量平衡的组成部分,又是水分平衡的组成部分.地面热量、水分的状况在很大程度上决定着天气、气候的变化[19].按蒸发面的性质不同可以将蒸散发分为水面蒸发、冰雪蒸发、土壤蒸发和植物散发.按蒸发面供水情况不同可以分为饱和蒸发面蒸发和非饱和蒸发面蒸发.流域蒸散发指流域上各部分蒸发与散发的总和[20].2.5 流域汇流流域汇流是指在流域面积上,降水形成的水流从它产生的地点向流域出口断面的汇集过程.是产流水量在某一范围内的集中过程.汇流可分为坡地汇流及河网汇流两阶段.汇流主要受降雨特性和下垫面因素影响.降雨特性是指降雨的时空分布和降雨强度的变化.降雨在时空分布上的不均匀,决定了流域上产流的不均匀和不同步.水流流程的长短和沿程承受调节作用的大小直接影响着流域汇流过程.在水文学中,通常采用水量平衡方程与坡地水流的蓄泄关系来描述水流在坡地上汇流的运动规律,采用最经典的马斯京根法进行河道流量演算[21].在水力学中,河道流量演算方法主要是数值求解圣维南方程3西安文理学院学报:自然科学版第11卷组[22].对于必须考虑汇流过程的分布式水文模型而言,其汇流模型可以分解为三个层次来讨论:第一个层次是单元划分;第二个层次为汇流路径;第三个层次则是基于该汇流路径的汇流演算模型.基于栅格的分级运动波汇流模型是根据栅格DE M 的网格单元水流流向来划分栅格等级(汇流带),然后应用运动波模型进行逐级汇流演算[23].图2 分布式水文模型的建模步骤3 分布式水文模型建模步骤分布式水文模型的建模步骤如图2所示.3.1 模型建立过程建模第一步是定义模型的应用目的.清晰的目标是模拟建模和进行交流必不可少的前提条件.为某一目标而开发的模型不能用其他目标来评价和判别,否则会产生误导性的结论、错误的管理决策和对相关模型的的不合理认识.人们对水文模型的认识存在非常明显的差异,不同研究者的研究目的、方法也有所不同.使用分布式水文模型的用户主要有水文野外试验人员、水文管理决策者和水文科学研究人员.建模之前,应考虑模型是用来支持什么决策的.第二步是建立概念模型.首先确定模型中包含的关键过程和环节.对涉及到的过程和环节的描述的详细程度取决于这些环节的重要性和研究目的.然后选择合适的模型代码,可以在原有模型代码上进行改进和调整.第三步是模型建立,包括收集数据,选择模型结构,选择模拟方法,估算参数值,定义模型边界,内部离散化等.收集数据是分布式水文模型建立和应用过程最重要的内容之一,也是主要困难之一.因为分布式水文模型需要流域内大量的多方面的信息和数据,包括降水、植被、地形、土壤质地、土地利用及水利工程设施等,对于大部分流域都不能够满足.45 第4期夏积德,等:分布式水文模型建模过程研究3.2 模型结构和模拟方法分布式水文模型的结构一般较复杂,但过程严密,有比较清晰的物理解释,能客观地反映水文循环过程.分布式水文模型包括功能不同且相对独立的子系统,每一个子系统都从数学上描述水文循环的一个子过程.通用功能模块主要有:一维降水冠层截留,一维辐射传输,一维蒸散发,一维融雪,一维包气带水分垂向运移,二维表面漫流,一维河流/渠道汇流,二维饱和壤中流/地下水模拟和二维灌溉,一维包气带内溶质运移和化学反应过程,三维饱和带内溶质运移和化学反应过程,土壤侵蚀和沉积物运移[24].分布式流域水文模型,通常是将水循环的各个子过程联系起来进行模拟.蒸发、蒸腾通常根据空气动力学和能量平衡原理,采用Penman-Monteith公式计算,并考虑土壤的水量和热量运移以及植被叶面截雨、叶孔水汽扩散和根系吸水的情况.浅层地下水的计算采用Boussinesq方程计算,河流水和地下水的相互补给量按达西定律计算.地表径流的坡面汇流,主要是按照二维运动波或扩散波和按照数字高程模型(DE M)预先设定好汇流方向进行一维计算.河道汇流则视河道坡度及下游边界条件不同,采用一维运动波、扩散波或动力波计算[9].基于栅格的分级运动波汇流模型是根据栅格DE M的网格单元水流流向来划分栅格等级(汇流带),然后应用运动波模型进行逐级汇流演算[25].参数值估算又称为参数率定,目的是使模型的模拟输出值与实际观测值误差最小.分布式水文模型面临着参数过多难以率定的问题.参数率定是水文模拟中不可避免的重要环节.当前在分布式水文模型的参数率定中,用得最多的是面向全局优化的遗传算法(Genetic A lgorithm,简称G A)、SCE-UA算法(Shuffled Comp lex Evoluti on)、贝叶斯方法(Bayesian Method)、RS A方法(Regi onalized Sensitivity Analy2 sis)和G LUE方法(Generalized L ikelihood Uncertainty Esti m ati on).3.3 模型校准.在校准过程中,需要确定那些不能直接由观测资料率定的参数值.主要方法有手动试错法、自动参数优化法及两种方法结合法.手动试错法是通过大量的模拟运行进行参数估计的方法.在复杂模型中较为常用.自动参数优化法是运用数值算法确定目标函数极值的方法.常用的有最小二乘法、线性或非线性回归、最大似然法等.在分布式水文模型中,应用最广泛的校准方法是反演方法.校准过程中,即使模拟值与观测值拟合较好,且参数值合理,也必须在验证了模型对大量降雨事件有效后,才能认为该模型有较好模拟自然环境的能力.3.4 模型验证模型验证即是证明模型得出符合精度要求的模拟结果.由不同的人校准相同的模型,使用不同的参数组合可以得到几乎完全相同的校准结果.Stephens on和Freeze于1974年提出为证明校准后模型的实用性,必须用不同于校准所用数据的数据进行模型验证.模型验证根据有无控制站和流域条件可分为:分样本验证、替代流域验证和差别分样本验证.分布式模型与集总性模型在验证步骤上是相同的,但是由于模型结构、模型应用目的等不同,分布式模型验证要复杂一些,在模型输出、有效标准、有效性检验、典型模型应用及模拟尺度方面,分布式水文模型验证是多标准、多尺度要求的.4 存在问题分布式水文模型发展至今,其建立和应用过程中面临的问题具有明显的时代技术特征[26].在20世纪90年代前,分布式水文模型的发展主要受到计算机水平的限制.90年代后,计算机技术迅速发展,计算能力已经不再是分布式水文模型发展的制约,而对水文系统的深刻认识、复杂系统建模和多学科交叉等问题成为分布式水文模型必须面对的重点和难点.分布式水文模型面临的问题主要有:非线性问题、尺度问题、参数不确定性问题、观测资料的误差和还原问题等.4.1 非线性问题非线性问题是分布式水文模型所面临的大部分问题的核心.水文系统是非线性系统,所有分布式水文模型都会涉及到描述非线性水文过程,分布式水文模型的物理特征之一就是其大部分参数可以通过试验获得,而测量结果仅仅是点尺度上的参数化特征,将这样的实测参数直接应用到模型计算单元上必然会产生误差.非线性问题的另外一个方面是非线性系统对模型的初始条件和边界条件非常敏感,而在6西安文理学院学报:自然科学版第11卷分布式水文模型中难于确定这两个条件.4.2 尺度问题不同时间和空间尺度对水文系统规律的研究通常有较大的影响.尺度问题主要包括控制方程和参数化的尺度扩展以及分布式水文模型和气象模型的尺度耦合.表现在流域水文模型上则为一些小尺度的流域实验获得的参数往往不能直接应用到大流域的水文模拟,不同时间尺度的模型变量或参数也往往不能通过简单叠加或分解进行转换.尺度问题和非线性问题有着紧密的联系.针对尺度问题,目前存在着两种不同的观点,Beven[27]认为尺度问题最终将被证明是不可解决的,必须接受分布式水文模型的尺度依赖性;B lEschl[28]认为尺度问题正在逐步被解决,而且将来必然在水文学理论和实践中取得重要进展.解决尺度问题,探索不同尺度模型变量或参数之间的转换规律,是建立普适性水文模型的关键. 4.3 参数不确定性问题由于水文过程的复杂性、历史资料误差及土壤侵蚀模型结构误差等因素的存在,给流域分布式水文模型参数率定及径流预报带来很大的不确定性.参数不确定性制约了模型的发展、应用和推广.解决参数不确定性问题,一是加强对分布式水文模型的研究,利用遥感、雷达等先进测量技术准确量测,进而从水文物理结构而不是单纯的数学物理公式或参数优化来改进水文模型;二是利用和充实已有的水文数据库,进行参数不确定性分析,在明确物理意义的基础上,提高参数的精度.4.4 降雨径流资料的误差和还原问题大部分流域降雨径流资料受到测量技术的限制,观测数据可能无法真实地反映水文现象.人类活动的影响也会导致某些水文因素的变化,使历史资料无法直接与近期资料对应统一,无论是修正历史资料还是还原近期资料都有难度,从而影响水文模型的参数率定和优化.先进的大面积的测量技术的不断提高,水文数据质量会逐渐提高,同时加强气候变化和人类活动对水文过程影响的理论研究,利用研究结果对原资料进行修正和还原,将会提高模型预报精度.5 结语分布式水文模型是研究流域内时空变异的有效途径和方法,其发展方向取决于大尺度测量技术的发展,而不是小尺度集总理论的改进及分布式模型的参数值的改进和优化.“没有任何一个模型是通用的,即使是物理过程模拟也具有区域性”[29].所以在建立和修正分布式水文模型时,要注意模型的适用范围和可塑性,建立参数和研究区域之间的定量关系,使参数的获得更容易、更准确.在使用分布式水文模型时,不要生搬硬套,要灵活选用.开发更简单、更可靠、更容易率定的分布式水文模型而不引入更复杂的和更多的参数是未来模型开发的重点和难点.[参 考 文 献][1] 贾仰文,王浩.分布式流域水文模型原理与实践[M].北京:中国水利水电出版社,2005.[2] 刘昌明,郑红星,王中根,等.流域水循环分布式模拟[M].郑州:黄河水利出版社,2006.[3] 吴险峰,刘昌明.流域水文模型研究的若干进展[J].地理科学进展,2002,21(4):342-348.[4] FREEZE R A,HARLAN R L.B luep rint of a physically-based digitally si m ulated hydr ol ogical res ponse model[J].Jour2nal of Hydr ol ogy,1969,9:237-258.[5] ABBOTT M B,BATHURST J C,Cunge J A,et al.An intr oducti on t o the Eur opean Hydr ol ogic Syste m-Syste mHydr ol ogique Eur opean,SHE[J].J of Hydr ol,1986,87:45-77.[6] BE VE N K J.Changing ideas in hydr ol ogy-the case of physically based models[J].Journal of Hydr ol ogy,1989,105:157-172.[7] GRAYS ON R B,BLOSCHL G,BARL I N G R D,et al.Pr ocess,scale and constraints t o hydr ol ogicalmodeling in GI S[A]I n:K Kovar,H P 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ogy model,this paper fully considers each step of the circulati on of water p r ocess,and based on which,summarizes general step and method in modeling the distributed hydr ol ogy model,p r oposes the p r oble m s existing in the building and app licati on p r ocess of distributed hydr ol ogy model, and points out the devel opment directi on in the future.Key words:hydr ol ogical model;distributed;scale。

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Configuration File
The filename is provide as a comm File used will be INPUT.rainycr
Includes
Model settings Path and file name of: temporal variables files spatial variables file network files initiation files Optional Output specifications
Configuration File: Model Area
[AREA] Coordinate System Extreme North Extreme West Center Latitude Center Longitude Time Zone Meridian Number of Rows Number of Columns Grid spacing Point North Point East = = = = = = = = = = = # # # # # # # # # # # # Model area UTM or USER_DEFINED Coordinate for northern edge of grid Coordinate for western edge of grid Central parallel of basin Central meridian of basin Time zone meridian for area Number of rows Number of columns Grid resolution in m North coordinate for point model East coordinate for point model
Rainy Creek Basin Mask
Configuration File: Routing
[ROUTING] # Routing information. This section is only relevant if the # Extent = BASIN ################ STREAM NETWORK ######################## # The following three fields are only used if Flow Routing = NETWORK Stream Map File = Stream Network File = Stream Class File = # path for stream map file # path for stream network file # path for stream class file
################ UNIT HYDROGRAPH ######################## # The following two fields are only used if Flow Routing = UNIT_HYDROGRAPH Travel Time File = Unit Hydrograph File = # path for travel time file # path for unit hydrograph file
Configuration File: Meteorology
[METEOROLOGY] Number of Stations # Meteorological stations = # Number of meteorological stations
# The following set of lines is to be repeated for each station, with the one replaced by 2, 3, etc. Station Name 1 = # Name for station 1 North Coordinate 1 = # North coordinate of station 1 East Coordinate 1 = # East coordinate of station 1 Elevation 1 = # Elevation of station 1 in m Station File 1 = # path for station 1 file
Configuration File: Time
[TIME] Time Step Model Start
Model End = = =
# Model period # Model time step (hours) # Model start time (MM/DD/YYYY-HH) # Model end time (MM/DD/YYYY-HH)
################ ROAD NETWORK ########################## # The following three fields are only used if Flow Routing = NETWORK and there is a road network Road Map File Road Network File Road Class File = = = # path for road map file # path for road network file # path for road network file
Configuration File: Meteorology con’t
MM5
RADAR Wind Precipitation Lapse Rate
1-D Water Balance
Configuration File: Soils
[SOILS] Soil Map File Soil Depth File Number of Soil Types # Soil information = = =
Configuration File: Options
Shading Shading data path Shading data extension Skyview data path Snotel Outside Rhoverride Precipitation Source Wind Source Temperature lapse rate Precipitation lapse rate Interpolation Cressman radius Cressman stations = = = = = = = = = = = = = = # # # # # # # # # # # # # # TRUE or FALSE path for shading files file extension for shading files path for skyview file TRUE or FALSE TRUE or FALSE TRUE or FALSE STATION or RADAR STATION or MODEL CONSTANT or VARIABLE CONSTANT, MAP, or VARIABLE NEAREST or INVDIST or VARCRESS in model pixels number of stations
Configuration File: Constants con’t
Reference Height Rain LAI Multiplier = # Reference height (m) = # LAI Multiplier for rain # interception Snow LAI Multiplier = # LAI Multiplier for snow # interception Min Intercepted Snow = # Intercepted snow that can # only be melted (m) Outside Basin Value = # Value in mask that indicates # outside the basin Temperature Lapse Rate = # Temperature lapse rate # (C/m) Precipitation Lapse Rate = # Precipitation lapse rate # (m/m)
Configuration File: Options
[OPTIONS] # Model Options Format = # BIN, BYTESWAP or NETCDF Extent = # POINT or BASIN Gradient = # TOPOGRAPHY or WATERTABLE Flow Routing = # UNIT_HYDROGRAPH or NETWORK Sediment = # TRUE or FALSE Sensible Heat Flux = # TRUE or FALSE MM5 = # TRUE or FALSE QPF = # TRUE or FALSE PRISM = # TRUE or FALSE PRISM data path = # path for PRISM files PRISM data extension = # file extension for PRISM files Canopy radiation attenuation mode = # FIXED or VARIABLE
Configuration File: Constants
[CONSTANTS] Ground Roughness Snow Roughness Rain Threshold
Snow Threshold = = = =
Snow Water Capacity =
# # # # # # # # #
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