基于卫星遥感降水反演产品在黄河源区的水文应用研究

多卫星遥感降水产品具有高时空分辨率、覆盖范围广等特点,弥补了传统地面观测时空上的局限性,并为无或缺资料地区提供新的数据来源。为评价TRMM 3B42-V7降水产品在地形复杂的高原山区的精度及适用性,以黄河源区为例,利用地面观测降雨站点对卫星数据的精度及适用性进行评估,并结合大尺度陆面分布式水文模型VIC进行水文模拟验证。研究结果表明:3B42-V7与地面观测站点的流域平均月降水之间的相关系数达到0.99;空间尺度上,流域尺度相关性优于网格尺度;时间尺度上,月尺度相关性较日尺度好。该产品可在一定程度上代替黄河源区的地面观测,但使用时需要根据实际情况对模型的参数重新率定。     

分析TRMM卫星降水在径流模拟中的输入不确定性

具有较高时空分辨率的卫星降水估计（satellite precipitation estimate,SPE）越来越多地被应用于水文模拟。但是由于包含误差,SPE在水文应用中会带来输入不确定性,相关问题尚未研究清楚。本研究旨在量化两种降水输入:卫星降水产品(热带降水观测任务 tropical rainfall measurement mission,TRMM)和相应的站点降水,分别驱动两个水文模型（集总式Ge′nie rural (GR)模型和分布式coupled routing and excess storage (CREST)模型,进行降雨-径流过程模拟时的多源不确定性。使用方差分解法对多源不确定性组分进行划分。为验证所提框架的有效性,选择赣江流域外洲水文站的径流进行模拟。结果表明:卫星降水和站点降水驱动下CREST模拟所得总不确定性,均低于对应情况下GR模拟所得结果;且在两种降水产品和两个水文模型结合的四种情景中,卫星降水驱动CREST模型模拟所得输入不确定性最低。上述结果表明,分布式CREST模型比集总式GR模型能更好地利用TRMM卫星降水的空间分布信息。      

TRMM多卫星测雨数据在赣江上游径流模拟中的应用

选取赣江上游峡山站以上集水区域为研究区域,以雨量站观测数据为基准数据,评估热带降雨观测计划TRMM一3842V6降水数据的精度,并采用上述2种降水数据驱动栅格型新安江模型,模拟赣江峡山站日流量和月流量过程．结果表明,尽管TRMM日降水数据较雨量站数据存在较大偏差,但采用TRMM降水数据模拟的日流量能基本再现峡山站的日流量过程;TRMM月降水数据精度较高,能够较为精确地模拟峡山站的月流量过程．因此TRMM月降水数据可应用于赣江流域的降雨．径流过程模拟,在无资料地区的水文预报、水资源估算、水资源评价与规划等相关研究领域具有广阔的应用前景．     

极端土地覆被情景下的水文响应模拟

 以淮河流域为研究对象,选择分布式水文模型HMS,结合GIS技术,构建了分布式陆面-水文耦合模型（LSX-HMS）。利用实测水文资料进行参数率定和模型验证,确定性系数达0.791~0.854,表明该耦合模型在淮河流域具有较好的适用性,能进行土地覆被变化下的水文响应研究。采用极端土地利用/覆被法构建了5种土地覆被情景,利用LSX-HMS模型分析了各情景下的水文过程。结果表明：常绿阔叶林覆被情景下的蒸散发量和径流量变化最为显著,年均蒸散发量增加5.6%,年均径流深减少16.7%;草地覆被情景对增加径流量作用较为显著,年均径流深增加6.9%;在枯水年,草地覆被情景下的土壤含水量变化较为剧烈;对径流量的空间模拟表明：各情景下径流量的空间分布差别较大。研究成果为淮河流域水土资源合理开发利用、调配和管理提供依据。     

陕西秦巴山区TRMM 3B42卫星降水数据精度评价

选取具有代表性的陕西秦巴山区,利用1998—2014年23个气象站点实测降水数据对TRMM 3B42卫星降水数据在不同时间尺度和地形区域的精度进行对比验证,并对TRMM 3B42数据的降雨事件探测能力进行评价。结果显示:TRMM 3B42数据在年、季、月尺度上具有较高的精度,日尺度精度相对较差,降雨事件探测能力表现良好,各站公正预兆评分SET平均达0.38。TRMM所反映的降水变化过程与实测降水过程基本一致,但在降水量上存在一定差异,在降水集中的5—10月,盆地区域TRMM高估降水,而山地区域低估降水,高低估范围在10%以内;在降水干季,TRMM降水与实测降水拟合良好。TRMM精度受站点海拔和年均降雨量影响,海拔越高,降水误差越小,对降雨事件探测能力越弱,年均降雨量影响则相反。     

雅鲁藏布江流域TRMM降水数据降尺度研究

为了获取我国西南典型缺资料地区雅鲁藏布江流域较高时空分辨率的降水空间分布数据,开展了复杂地形条件下的卫星降水资料降尺度方法研究.构建了基于TRMM降水数据的雅鲁藏布江流域降水时空降尺度模型,并利用搜集的降水实测数据对模型进行了率定和精度验证,结果表明:1)研究提出的水汽运移距离因子在雅江流域与降水具有很强的相关性,在构建的空间降尺度模型中其显著性优于传统地形指示因子DEM;2)TRMM降尺度结果较原始降水数据空间分布更为合理性且细节刻画能力更强,但统计精度月际差异明显,月R2值主要集中在0.5~0.9之间,RMSE值在3.7~40mm之间波动,且整体呈现随月降雨量增加而增大的趋势,个别月份由于降水观测极值出现而导致R2值不足0.1.日尺度上,降尺度结果受原始TRMM降水数据精度影响,平均精度R2不足0.3.     

基于SWAT模型的细河流域径流模拟研究

分布式水文模型能够准确地反映降雨时空和下垫面等条件变化下的流域水文响应特征.运用SWAT分布式水文模型,将辽宁省细河流域划分为28个子流域,2 061个水文响应单元,对流域水文循环过程进行了模拟.模型校准期R~2、Ens分别为0.92、0.92,验证期R~2、Ens分别为0.89、0.90,均满足适用性标准.SWAT模型对于细河流域径流模拟的准确度较高.     

分布式实时洪水预报方案构建范式

以数字流域平台为依托,提出了一整套分布式实时洪水预报方案构建的方法.以自然流域为单位划分单元面积,通过流域解构,将流域离散成产汇流分区的集合,解决了流域下垫面的空间变异性和模型参数的空间分布;通过流域全程解析,将产汇流分区解析为水文模拟分区,完成了流域离散与水文模型的耦合;通过流域离散单元的拓扑重构,建立了水文模拟分区间的水力联系,构建了实时洪水预报方案的体系结构.将提出的方法应用于长江上游流域、珠江流域和闽江流域等多个流域的洪水实时预报方案编制中,结果表明,该方法能较好地体现出分布式流域水文模型在实时洪水预报中的实际应用,研制的软件系统实用性和通用性强,较好地满足了实际防洪决策会商的技术要求.     

基于S WA T模型的母猪河流域水资源时空变化特征研究

在山东胶东半岛母猪河流域构建了分布式水文模型SWAT,在模型参数敏感性分析、参数率定、模型验证的基础上,对研究区月水文过程进行模拟,并在此基础上分析了母猪河流域近年来水资源时空变化特征.研究结果表明米山水库水文站月径流过程模拟效果较好,率定期和验证期R2和ENS均在0.8左右.母猪河流域多年平均年径流深为372.5mm,西母猪河源区年均径流深较高,东母猪河子流域较低,流域年径流深基本上呈西高东低的空间分布特征.春夏两季与年径流深空间分布特征较为一致,而秋冬两季径流深空间分布较均匀.汛期7—10月份流域产流量约占全年总产流量84%,极易引发流域性大洪水,而非汛期产流量严重不足,流域水资源短缺问题十分严峻.     

基于不同气候变化情景的东江流域水资源量预测研究

采用半分布式水文模型HSPF,结合1978-1998年东江流域实测气象数据和5个气候模式在3种RCP气候情景(RCP8.5,RCP4.5,RCP2.6)下基准期(1960-2000年)和未来时期(2020-2070年)降水、蒸发情景模拟结果,在对东江流域径流模拟检验基础上,对2020-2070年东江流域水资源量做了深入分析。结果表明,HSPF模型能很好模拟东江流域年、月径流以及洪水期径流变化,博罗站的NASH系数均超过0.81,PBIAS低于10%,RSR低于0.45;所选取气候模式能很好的反映研究流域气象数据在年内分布情况。对未来气候和东江流域水资源量模拟结果表明:1 2020-2070年不同气候变化情景下东江流域降水及蒸发量在RCP2.6和RCP4.5情景下均呈上升趋势,而在RCP8.5情景下,东江流域蒸发量则呈现下降趋势;2未来东江流域多年月均径流量呈增加趋势;3未来东江流域不同频率下的洪水和枯水流量均呈不同程度的增长。相对于基准期,未来时期的洪水天数呈增长趋势,洪水灾害有加剧态势。     

淮河流域极端降水特征及不同重现期降水量估计

基于淮河流域25个气象站的逐日降水量资料,分析了极端日降水量、极端最大过程降水量和最大持续降水日数3个极端降水指标的时空变化特征,利用广义极值理论估算了重现期降水量.结果表明:在空间上,半湿润气候区有更强极端降水过程,而湿润气候区降水极端性偏小;在时间上,降水偏多的年代,极端降水量和极端降水过程更多,降水偏少的年代,极端降水指标数值偏小;重现期时间尺度存在临界点,在临界点以下,各站重现期降水量都会明显增大,超过临界点,淮河流域上游和南部重现期降水量变化很小,而中游、下游和北部重现期降水量增大明显.     

TRMM卫星和GMS-5卫星反演淮河流域的地面温度

利用TRMM卫星和GMS-5卫星的两个红外分裂窗通道的亮温资料,结合淮河流域能量与水分试验（HUBEX）加密观测期间获得的地面温度的观测资料,建立了反演淮河流域地面温度的参数化方程。结合地面观测站的资料,分别从不同的角度对TRMM和GMS卫星反演的结果做了检验,得到的反演结果比较接近于实际情况。最后结合1998年淮河流域试验加密观测期间的主要天气形势,分析了江淮梅雨4个阶段相对应的地面温度的特征。     

分布式水文模型在淮河洪泽湖以上流域洪水预报中的应用

以淮河洪泽湖以上流域为例,采用分布式水文模型,根据降雨和流域内水利工程的现状应用情况进行降雨径流与洪水过程预报研究,同时对息县、鲁台子、蚌埠、蚌埠以下淮北以及淮南流域进行参数率定.预报模型在2003年淮河大洪水预报中进行了检验,取得了较高的预报精度.     

分布式格林-安普特降雨径流模型研究

构建了一种基于网格计算流域蒸散发及产汇流的分布式格林-安普特降雨径流模型,并选择陕北黄土高原地区两个半干旱流域为研究区域,研究该模型在半干旱地区的应用效果。结果表明：在两个半干旱流域,分布式格林-安普特降雨径流模型的应用效果好于GA-PIC模型和格林-安普特模型,尤其对于洪峰的模拟精度更高;分布式格林-安普特降雨径流模型中基于网格的坡面汇流与河道汇流模块能够更准确地计算出径流汇集到流域出口断面的时间;分布式格林-安普特降雨径流模型能更精确地计算出流域不同位置的产流过程,并准确地模拟流域产流面积分布情况;半干旱地区降雨时空分布不均,超渗产流主要受降雨强度的影响,降雨观测精度对径流预报精度影响较大。     

1951—2014年淮河流域降水量时空变化特征

以1951—2014年淮河流域29个站点月降水量数据为研究对象,运用线性趋势、累积距平、小波分析及空间分析等方法,分析了降水量时间和空间变化特征.结果表明:(1)1951—2014年,年、春、夏和秋季降水量呈不显著减少趋势,冬季降水量则具有不显著增加趋势.(2)春、秋和冬季易发生旱涝灾害,夏季降水量变化控制年降水量变化.(3)年降水量具有准2a和6a振荡周期.(4)东南部年和四季降水量多于西北部,这与我国年和四季降水量分布模式一致.(5)空间上,年和四季降水量变率中,年和夏季最大,降水量减少区域呈半环状包围降水量增加区域;整个流域冬季降水量几乎没有变化.     

考虑降雨不确定性的洪水概率预报方法

基于流域雨量站网布设的抽站法原理,推导以面雨量计算值为条件的面雨量真值的概率分布,用以描述现有测站数目条件下流域面雨量计算的不确定性。在此基础上,结合确定性预报模型,展开洪水概率预报研究。以淮河黄泥庄流域为研究对象,对该方法进行应用,结果表明:该方法不仅可以实现任一时段流域面雨量真值概率分布的估计,描述面雨量计算的不确定性;同时,通过与水文模型(如新安江模型)耦合,结合Monte-Carlo抽样技术,可以实现预报流量概率分布的估计,从而实现洪水概率预报。     

黄河流域降水序列变化的小波分析

采用1961—2000年黄河流域97个气象站点的系列资料,在分析黄河流域降水空间变化格局的基础上,采用墨西哥帽小波函数,对黄河流域近40 a来降水的季节变化和年际变化时间序列进行了小波分析,揭示了黄河流域降水变化的多时间尺度的复杂结构,分析了不同时间尺度下降水序列变化的周期和突变点,并确定了各序列中存在的主要周期。结果表明：黄河流域多年平均降水量的地区分布既受天气系统的制约,又受地形等地理环境的影响,造成明显的地区性差异;黄河流域年降水和各季节降水均存在8~12 a左右时间尺度的多少交替,表现出明显的周期特征,其次4~6 a左右时间尺度的周期特征也较明显,夏季降水和年降水变化趋势具有较大相似性,不同时间尺度的周期特征之间有不同程度的吻合,说明夏季降水较大程度地控制着年降水。小波分析的时频局部化特性可展现降水时间序列的精细结构,为分析气候多时间尺度变化特征及短期气候预测等节水关键问题研究提供了一种新途径。