基于格尔木河流域的SWAT模型水文特征情景模拟研究

以2008—2016年格尔木河流域实测径流量数据为基础,构建SWAT分布式水文模型,采用SUFI-2算法进行参数率定、验证及不确定性分析,并设置不同的气候情景(RCP2.6、RCP4.5和RCP6.0),预测流域2022—2050年的径流变化趋势,分析了研究区未来降水、气温的变化趋势并探究了这些气候要素对格尔木河流域径流的影响。结果表明：(1)SWAT模型在格尔木河流域径流过程的模拟中具有较好的适用性,率定期R²和E_NS分别为0.84和0.73,验证期R²和E_NS分别为0.74和0.70;(2)径流预测不确定性较小;(3)未来流域降水呈现增加趋势而气温降低;(4)未来时段流域径流增加显著,且降水是控制流域径流的主要因素。     

1955—2008年冬克玛底河流域冰川径流模拟研究

采用HBV水文模型,对长江源区有冰川覆盖的冬克玛底河流域日径流进行了模拟试验研究.使用冬克玛底河流域周边4个有长期观测资料的气象站日气温、日降水数据,结合流域内自动气象站实测数据,应用多元回归法插值恢复了流域1955—2004年日气温数据,应用降水梯度与反距离权重相结合的方法恢复了流域1955—2004年日降水数据.采用数据质量较好的2004/2005年度和2006/2007年度两个物质平衡年水文气象数据进行模型参数的率定,应用2005/2006年度和2007/2008年度水文气象数据进行模型参数的检验.在确定模型能较好的模拟流域年月径流深的前提下,采用率定好的模型参数和恢复的气象资料,恢复了1955—2004年冬克玛底河流域的年径流深;依据水量平衡原理,得到流域冰川物质平衡变化.结果表明:1955—2008年冰川物质平衡呈亏损趋势,平均-136.0mm.a-1;年径流深呈波动增加趋势,平均增加5.61mm.a-1.径流深的增加量中约34%是因为降水增加所致,66%是因为温度升高导致冰川消融加剧所致.     

不同降水产品在长江流域的偏差校正研究

基于长江流域135个站点1983—2020年的月降水量观测数据,分别对ERA5-Land、PERSIANNCDR和MSWEP等三种降水产品进行了适用性评估,并对比使用了多种偏差校正方法来提高降水产品的观测精度。结果表明,MSWEP对于长江流域的降水模拟效果较好,空间相关系数高达0.91,相对偏差仅为1.64%;ERA5-Land则对长江流域降水高估严重,精度较差。经偏差校正处理后,三种降水产品的适用性均得到了不同程度的提升,尤其是ERA5-Land,KGE(Kling-Gupta Efficiency)指标值从校正前的0.72增加到了0.82。对比不同偏差校正方法的应用效果发现,线性缩放法和分段伽玛分布校正法在长江流域表现最优,且后者更加稳健。本研究可为降水产品及气候模式输出等的后处理工作提供指导。     

分布式水文模型SWAT模型在新疆叶尔羌河流域的适用性研究

为定量分析SWAT模型在新疆叶尔羌流域径流模拟的适用性,以叶尔羌河卡群水文站以上集水区域为研究流域,基于卡群水文站2000-2012年水文数据,运用SWAT模型模拟了研究流域的径流量,并设定2种气候变化情景模式,定量分析不同气候变化情景模式对叶尔羌流域径流量的影响。研究结果表明:SWAT模型在叶尔羌河流域具有较好的适用性,模拟的径流深相对误差小于8%,确定性系数均达到0.75以上;在降水不变化的前提下,气温升高2℃,流域径流量增加6.28%;在气温不变前提下,降水量增加5%,流域径流量增加9.50%。研究成果对于新疆叶尔羌河流域水文模拟及预测提供参考价值。     

渭河上游典型小流域水文特征差异性分析

根据渭河流域两个典型小流域的实测水文和气象资料,分析了不同气候和下垫面条件的流域水文特征及其差异性.结果表明:清源河和牛谷河流域的年平均气温呈上升趋势,降水、径流、泥沙、降水径流系数均呈减少趋势;两个流域的降水、径流和泥沙历年变化不一致,1998-2013年清源河流域降水量相对牛谷河流域减少了8.6%,1993-2013年牛谷河的径流相对减少了21.4%,2000-2013年清源河的泥沙相对减少了24.0%;两个流域的面积、河长、海拔、植被覆盖率等流域特征值相对差在-29.4%~-4.5%之间,气温、降水等气候特征值相对差在-27.4%~16.7%之间,而径流特征值相差较大,相对差在-90.2%~-84.7%之间,泥沙特征差异性更大,相对差在292%~347%之间.对气候、下垫面和人类活动对水文要素的影响进行了研究,受人类活动的影响,清源河流域1996-2013年年径流减少11.6%,牛谷河流域1993-2006年年径流减少25.9%,2007-2013年再减少10.5%,研究人类活动的调水减沙效应,对流域综合治理、生态环境建设具有一定的指导意义.同时,充分利用不同小流域实测水文气象数据,分析水文气象要素的变化规律,可以为分布式水文模型研究和中小河流洪水预警预报提供重要依据.     

基于积雪数据的HBV模型改进及应用

大渡河流域内站点分布较少,历史观测数据不足,给该地区的融雪径流预报带来困难。基于欧洲中期天气预报中心提供的最新一代高分辨率陆面再分析数据集ERA5-Land,将积雪覆盖率和积雪平均深度引入度日因子雪量计算公式中,对HBV模型的积融雪模块进行改进,以提升融雪径流计算的可靠性。以大渡河上游为研究对象,选取1961—2018年的水文气象资料对模型进行率定和验证,并以2019年为例进行试预报研究。结果表明,通过引入ERA5-Land再分析数据,以及对积融雪模块进行改进,发挥了其在模拟积融雪上的优势,有效提升了融雪径流预报精度,对大渡河流域具有适用性。研究成果可为稀缺资料地区融雪径流模拟预报提供经验。     

甘肃黄河流域与疏勒河流域降水径流变化特性对比分析

分析了甘肃黄河流域及内陆河疏勒河流域降水径流的年际变化特性。结果表明,黄河流域降水量与径流量变化一致,总体呈现减少的趋势;内陆河疏勒河流域降水量与径流量的变化趋势不一致,降水量呈总体减少趋势,径流量为总体增加趋势。两流域径流补给来源有差异,黄河流域径流补给来源为降水,疏勒河流域径流主要补给来源除降水外,与气温升高融雪水增大有关。     

新疆叶尔羌河近59年气温及降水变化特性分析

结合叶尔羌河流域内气象和水文观测站实测降水数据,对叶尔羌河流域近59 a气温及降水变化特征进行探讨。结果表明:近59 a以来叶尔羌河流域气温呈现显著递增变化,秋季帕米尔高原气温递增最为明显。夏季降水增幅较为明显,尤其是在帕米尔高原和平原地区,春季各区域降水呈现递减变化但趋势不明显。帕米尔高原、低山带、平原区以及全流域每10 a的降水线性增长幅度分别为5. 6%、14. 3%、15. 1以及10. 2%。研究成果对于分析气候变化影响下叶尔羌河降水变化规律具有重要参考价值。     

CMADS降水数据在温带东亚季风气候区水库控制流域适用性——以潮白河、东洋河流域为例

为探究中国气象同化驱动数据集（CMADS）降水数据在温带东亚季风气候区水库控制流域情景下水文模拟中的适用性,选择SWAT （soil and water assessment tool）模型为研究工具,分别以CMADS降水数据与年鉴实测降水数据为模型输入项,以水文站实测月径流资料对模型模拟结果进行参数率定及验证,对潮白河流域有水库、无水库控制情形下水文径流进行模拟,并对东洋河流域有水库控制情形下以CMADS降水数据作为模型输入项进行了水文径流模拟。结果表明：在潮白河流域无水库控制的支流潮河水系,CMADS降水数据和实测降水数据支撑下的模型在率定期R²（决定系数）分别为0.64、0.83,E_NS（纳什系数）分别为0.64、0.83,验证期模型R²分别为0.61、0.83,E_NS分别为0.58、0.60;在潮白河流域有水库控制的支流白河水系,CMADS降水数据和实测降水数据支撑下的模型在率定期R²分别为0.89、0.87,E_NS分别为0.87、0.86,验证期模型R²分别为0.61、0.67,E_NS分别为0.61、0.65;在东洋河有水库控制流域,CMADS降水数据支撑的模型率定期R²=0.84,E_NS=0.78,验证期R²=0.87,E_NS=0.85。说明CMADS降水数据在有水库、无水库控制流域情景下的水文模拟中均具有较好的适用性。因此CMADS降水数据可以用于温带东亚季风气候区水库控制流域水文模型的建立。     

祁连山北坡河川径流变化的分析及趋势预测

本文结合大气环流及山区内,外气温和降水的年际变化,分析了径流变化与气候变化的关系。分析指出:山区东段河流的枯水年段与欧亚地区中高纬度纬向环流的加强有一定关系;山区对流性降水对本区河流年径流的变化有不可忽视的影响。用时间序列分析方法模拟了年径流的变化规律,并预测未来5—10年径流的变化趋势。     

青藏高原多源雪深数据适用性综合评估北大核心CSCD

青藏高原积雪对区域气候及水循环有重要影响,现有积雪数据集在该区域存在很大不确定性,适用性评估工作不可或缺。基于气象站观测数据(OBS),采用秩评分方法对一套被动微波遥感(CHE)和两套再分析(ERA5-Land和MERRA2)积雪深度数据进行了多变量、多评价指标的综合定量评估。结果表明:从年平均积雪深度、年最大积雪深度、年积雪日数三个变量分别评价各数据,MERRA2对年最大积雪深度、年积雪日数模拟最好,CHE对年平均积雪深度描述最好;各数据在不同评价指标上的得分排名存在较大差异,CHE在描述线性变化趋势上具有优势,ERA5-Land在描述年际变化上具有优势,MERRA2在描述季节循环、多年平均值、极大值、标准差上具有优势;综合考虑,MERRA2在青藏高原适用性综合评分最高、ERA5-Land次之、CHE最低。三种数据均存在明显不足之处,MERRA2对积雪线性变化趋势的定性描述与OBS相反,对积雪年代际变化的模拟有待优化;ERA5-Land对各变量的多年平均值存在严重高估;CHE刻画积雪空间分布特征能力较差。由于青藏高原西部站点稀少,相关评估结论仅适用于高原中东部。基于遥感及再分析数据得到高原西部积雪变化趋势存在较大不确定性。     

Application of a hydrometeorological model chain to investigate the effect of global boundaries and downscaling on simulated river discharge

In the current study, two regional climate models (MM5 and REMO) driven by different global boundary conditions (the ERA40 reanalysis and the ECHAM5 model) are one-way coupled to the uncalibrated hydrological process model PROMET to analyze the impact of global boundary conditions, dynamical regionalization and subsequent statistical downscaling (bilinear interpolation, correction of subgrid-scale variability and combined correction of subgrid-scale variability and bias) on river discharge simulation. The results of 12 one-way coupled model runs, set up for the catchment of the Upper Danube (Central Europe) over the historical period 1971–2000, prove the expectation that the global boundaries applied to force the RCMs strongly influence the accuracy of simulated river discharge. It is, however, noteworthy that all efficiency criteria in case of bias corrected MM5 simulations indicate better performance under ERA40 boundaries, whereas REMO-driven hydrological simulations better correspond to measured discharge under ECHAM5 boundaries. Comparing the hydrological results achievable with MM5 and REMO, the application of bias-corrected MM5 simulations turned out to allow for a more accurate simulation of discharge, while the variance in simulated discharge in most cases was better reflected in case of REMO forcings. The correction of subgrid-scale variability within the downscaling of RCM simulations compared to a bilinear interpolation allows for a more accurate simulation of discharge for all model configurations and all discharge criteria considered (mean monthly discharge, mean monthly low-flow and peak-flow discharge). Further improvements in the hydrological simulations could be achieved by eliminating the biases (in terms of deviations from observed meteorological conditions) inherent in the driving RCM simulations, regardless of the global boundary conditions or the RCM applied. In spite of all downscaling and bias correction efforts described, the RCM-driven hydrological simulations remain less accurate than those achievable with spatially distributed meteorological observations.     

基于HBV模型的太子河流域径流变化情景预估

以太子河流域为研究区域,采用HBV水文模型对流域的水文过程进行模拟,并选取RegCM4.4区域气候模式输出的平均气温和降水数据来驱动HBV水文模型,模拟逐日径流过程,分析RCP4.5排放情景下未来太子河流域径流的演变。结果表明,HBV水文模型在太子河流域模拟效果较好,率定期与验证期Nash效率系数与确定性系数均在0.60以上,模型基本模拟出了洪水对降水的响应过程。RCP4.5情景下,2021 2070年太子河流域年平均气温呈持续升温趋势,流域降水和年径流深度呈微弱减少趋势。相较于基准期,年径流深度将增多9.79%,夏季和秋季径流深度上升明显。径流分位数的变化表明,峰值极端径流和枯水极端径流均较基准期有不同程度的增多,未来太子河流域发生极端洪涝的可能性较高。     

Runoff Change in Taizihe River Basin Under Future Climate Change Based on HBV Model

Taking the Taizihe River Basin located in Liaoning Province as a study area, we applied HBV hydrological model to simulate the hydrological process of this river basin with the support of observed daily precipitation, mean temperature, hydrological data in Xiaolinzi hydrologic station, and global digital elevation model data from SRTM3, land utilization types, etc. According to the simulation results of daily runoff, the possible impact of future climate change on runoff was analyzed through forcing HBV model by RegCM4.4 dynamic downscaled climatic data. The results show that HBV model performed generally well for daily simulation of the Taizihe River Basin with Nash Sutcliffe coefficient and deterministic coefficient being all over 0.60 in the calibration period and validation period, and the response of flooding to precipitation were simulated better. This indicates the HBV model can be successfully applied to the Taizihe River Basin. Mean temperature will increase obviously with persistent rising trend by RegCM4.4 model in 2021-2070 under RCP4.5 scenario. Annual precipitation and runoff depth are expected to reduce a bit. Compared with the baseline period (1986-2005), annual runoff depth will increase by 9.79%. At the same time, the runoff depth will increase significantly in summer and autumn. The variation of runoff quantile indicates that both peak extreme runoff and dry extreme runoff will increase to different degrees than that in the baseline period. In the future, the Taizihe River Basin will be likely to experience extreme flooding.     

ERA-Interim和CMFD气象驱动数据在新疆额尔齐斯河流域的适用性评价

气象驱动数据质量是影响流域水文过程模拟精度的一个重要因素。基于新疆额尔齐斯河流域及周边区域8个气象站记录的数据,对ERA-Interim再分析资料和中国区域地面气象要素驱动数据集（CMFD）在流域的适用性进行了评价,并对比了ERA-Interim和CMFD气象要素年均值在流域的空间分布。结果表明：ERA-Interim和CMFD记录气温、相对湿度、向下短波辐射和向下长波辐射数据与观测数据具有较高的一致性,但降水和风速数据与观测数据的一致性比较差。小时尺度上ERA-Interim记录的气温、相对湿度、降水量、向下短波辐射准确度略高于CMFD数据,而日尺度上CMFD记录的所有气象要素的准确度均高于ERA-Interim数据,结合Noah-MP模型的模拟结果,认为CMFD数据在新疆额尔齐斯河流域的适用性整体优于ERA-Interim数据。从两种驱动数据获取的流域气象要素空间分布来看,ERA-Interim和CMFD获取的年平均气温、风速、相对湿度、降水量、向下长波辐射在流域空间具有高度一致性,但向下短波辐射空间分布差别较大。     

冻结季沱沱河源多年冻土区活动层土壤水分含量分析

活动层含水量是表征多年冻土区气候、水文和生态过程的关键参数。长期以来,由于受多年冻土区活动层水分实测样点数量稀少的限制,各类基于遥感反演、模式模拟乃至数据融合和同化等手段生产的土壤水分空间数据均存在着较大的误差。2020年10—11月在青藏高原腹地（沱沱河源区）测定了 1 072组活动层土壤含水量数据并进行分析,探讨了该时段该区域活动层土壤水分的空间差异,并与全球陆面数据同化系统数据产品（GLDAS-Noah）和欧洲中期天气预报中心发布的第五代再分析资料（ERA5-Land）进行了对比分析。结果表明,在该区域平均厚度为2.72 m的活动层内,土壤质量含水量（总含水量）约为14.0%,活动层土壤含水量与植被发育情况存在正相关关系。除高寒沼泽草甸类型外,高寒草甸与高寒草原类型的活动层含水量随深度的增加呈现出先减小后增大的变化趋势。不同坡位类型的活动层含水量呈上坡位>下坡位>中坡位>平坡位,阳坡水分高于阴坡且两者活动层剖面水分变化相似。多年冻土区浅表层0~350 cm深度范围内的土壤含水量大于区内融区同深度的土壤含水量,两者土壤剖面水分分布均呈现出先增大后减小再增大的特征。该区域的GLDAS-Noah同化水分产品与实测数据对比的误差在10%以内,比ERA5-Land再分析土壤水分数据更为准确,但两种数据产品对土壤剖面上的水分垂直分布情况描述均与实测数据有较大差异。该研究结果可以为数据同化系统的模式冻融参数化方案优化及遥感水分产品研发提供科学依据。     

基于通用计算的涪江中段径流模拟研究

为了提高传统径流汇流模拟的时效性,提出了一种基于通用计算的径流汇流模型。模型采用纳维-斯托克斯作为基础方程。首先,文章探讨了利用通用计算进行径流汇流模拟的实现方法并设计了模拟计算流程。然后,以涪江流域中段为研究区域,将流域内25个常规站和区域站的实况降水数据为数据源,分别利用本文径流汇流模型和FloodArea模型对流域进行径流模拟,并将两种模型模拟结果与水文站实测数据进行对比分析。结果发现,基于通用计算的径流汇流模型不仅在模拟效率上相对于FloodArea模型有很大程度的提高,而且模拟结果具有更小的水位变化误差,与水文站实测水文数据具有更好拟合效果。模拟时效性和结果准确性的同时提升表明本文的径流汇流模型对暴雨洪涝预警预报具有重要的意义。     

耦合SWAT与RIEMS模拟黑河干流山区径流

以黑河干流山区为研究区,采用1：100 000植被类型图、1：1 000 000土壤类型图和气象水文观测数据,耦合SWAT水文模型与RIEMS高分辨率区域气候模式,模拟1995-2010年月径流变化过程,探讨水文模型气象驱动数据的优化方法和气候水文模型耦合的区域适宜性。RIEMS气候模式输出精度较高,降水、温度、湿度、风速的相关系数均在0.80以上,均通过了0.01显著性水平检验,时空分辨率达到6 h和3 km。构建虚拟气象站点,弥补气象观测站点稀少且分布不均匀的不足,对水文模型气象驱动数据进行优化;遵循多时间尺度、多变量和多站点的原则来校准模型。结果表明,径流模拟值与观测值的过程趋势拟合程度较好,NSE均在0.60以上,PBIAS介于±20%之间,R²达到0.70以上。径流模拟在枯水期表现较好,在丰水期存在一定的误差,主要是受降水驱动数据偏高的影响,气候模式模拟能力需要提高,水文模型空间插值方法和气候水文模型耦合方案需进一步完善。总体来看,耦合SWAT模型与RIEMS模式能够较好地模拟黑河干流山区水文过程,可为流域水资源的预测和管理提供科学依据。     

APHRODITE降水数据驱动的融雪径流模拟

针对流域内气象观测站点稀少和融雪径流过程的特点,利用APHRODITE降水数据进行插值,应用日有效活动温度改进度日数;依据季节性冻土受有效活动积温影响的特点,建立有效活动积温与径流系数的关系,提高模型中融雪速率和径流系数的计算精度。结合气象、水文资料和MODIS遥感积雪产品,应用改进的融雪径流模型（SRM）对开都河流域2000年与2006年融雪期的径流进行了率定和验证模拟。改进模型在率定期和验证期的模拟结果远远优于用日平均温度作为度日数的结果。结果表明,用APHRODITE降水数据及改进的度日数和径流系数作为SRM模型参数输入,能够较好模拟开都河流域融雪径流过程,大大提高模型模拟精度。