湍口小流域水文下垫面要素调查与分析

为探讨分布式水文模型(如新安江模型等)在极小流域的适用性,针对闭合的湍口小流域,利用ArcGIS软件将实测的等高线图生成DEM,即可推求湍口流域地形坡度坡向值;利用手持GPS定位方法,获得了流域内植被种类及其覆盖率;采用探地雷达探测到了土壤厚度,通过室内试验确定了土壤种类、容重及含水量;最后对湍口小流域进行格网划分,将每个网格内实测值在ArcGIS中表示出来,就可获得湍口流域内水文下垫面各要素值(如田间持水量、凋萎含水量、饱和持水量参数、产流参数张力水蓄水容量WM、自由水蓄水容量SM、蓄水容量曲线指数等),进而简化新安江模型参数及降低参数率定的难度,以确保水文预报的准确性并提高预见期。     

基于山坡Pe'clet数推求土壤水蓄水容量

山坡几何形状影响流域水流汇聚,土壤厚度则影响径流生成,在水文过程模拟中考虑山坡地貌因素十分必要。基于山坡单元,通过研究水文相似因子山坡Pe'clet数(Pe数)在不同流域空间分布的规律,发现山坡Pe数的累积分布曲线与流域蓄水容量曲线类似,由此确定两者之间的关系式。实例验证表明,利用山坡Pe数推求流域土壤水蓄水容量的方法可行。利用关系式反推新安江模型中的参数B,对比率定参数B的径流模拟结果与推求参数B的径流模拟结果表明,推求参数B的模拟结果整体较好,避免了新安江模型中参数B的率定,进一步验证了该方法的合理可行性。     

新安江模型在浙江白水坑水库的适用性研究

为探究新安江模型在白水坑水库的适用性,选用白水坑水库区域的日模型和次洪模型资料对模型参数进行率定,并用率定好的参数对模型模拟结果进行检验和误差分析。结果表明,新安江模型在白水坑水库的模拟精度较高,在白水坑水库流域适用性很好,可为新安江模型在白水坑水库地区的洪水预报应用提供依据。     

HBV模型与新安江模型在黄河源区的应用比较

为强化黄河源区水资源管理及生态环境规划等问题,采用HBV模型、新安江模型对其流量过程进行模拟。HBV模型中共有15个参数,参数率定采用蒙特卡罗法(MC)和遗传算法(GA),发现敏感参数有5个,且HBV模型中应用遗传算法计算得到的结果与实测过程更加接近。新安江模型共有17个参数,参数率定采用了蒙特卡罗法(MC)、拉丁超立方分层抽样(LHS)、次数多的蒙特卡罗法,发现敏感参数共有10个,大多数时候拉丁超立方方法率定结果与实测值更接近。两个模型应用结果对比发现,HBV模型对枯季的模拟流量偏低,新安江模型对枯水年的模拟比HBV模型好,且对枯水年的模拟均处于可接受范围之内。     

基于单纯形法的新安江次洪模型的参数优化研究

以东湾流域的洪水预报为例,将改进的单纯形法用于新安江次洪模型6个参数优化识别,基于参数分层原理与参数敏感性分析对优选结果的影响,提出了一套简化的次洪模型参数单纯形法优选方案.结果表明,该优选方案可行、准确率高,可为类似模型单纯形法参数率定提供参考.     

新安江模型参数敏感性分析的实证研究

为验证新安江模型参数敏感性,以梁辉水库为例,采用2002～2006年连续5年的逐日水文资料进行日模和次洪模拟,并通过计算及对比分析率定较敏感的参数.结果表明,选择模型的敏感性参数有助于新安江模型率定及资料缺失地区推广使用,为流域水文模拟提供参考.     

BP＿Adaboost模型和分组建模的新安江模型在大伙房水库控制流域洪水预报中的应用

采用BP_Adaboost模型和分组建模的新安江模型对大伙房水库控制流域(简称大伙房流域)洪水进行预报,探讨了不同模型方法在丰、平、枯3种代表年洪水中的预报精度。结果表明,分组建模的新安江模型和BP_Adaboost模型均适用于大伙房流域的洪水预报,二者预报精度等级均为甲等,洪水过程确定性系数均为乙等。其中新安江模型分组率定参数进行建模预报的方法是可行的,其洪水预报过程与实测过程拟合度较高,能较好地反映洪水的涨落起伏;BP_Adaboost模型不仅可以较好地解决传统BP模型预报结果震荡的问题,还能提高预报精度,其模型自修正及参数自动率定功能可以显著提高工作效率,因而在实际应用中可根据需求选择不同模型与方法进行洪水预报。     

基于贝叶斯优化算法的新安江模型参数优化及应用

鉴于参数优化是保证水文模型预报效果的重要途径,以息县流域为例,采用贝叶斯优化算法对新安江模型参数进行优化,并与遗传算法进行比较。结果表明,在息县流域日径流预报问题上,贝叶斯优化算法相比遗传算法效率提升显著,精度略优于遗传算法,非常适用于解决新安江模型参数优化问题。     

基于GLUE方法的新安江模型参数不确定性研究

由于流域水文模型本身参数众多且相互制约,参数优选是一项十分复杂的工作。针对水文模型参数初始优化范围广、优化耗时长、精度不够且优选过程中易陷入局部优化的问题,采用多目标GLUE方法分析新安江模型中较敏感参数的不确定性,确定了其后验分布范围。在此基础上,以龙湾流域12场洪水为例,相同条件下分别在模型参数先验分布和后验分布范围内对参数进行优化率定。结果表明,取后验分布范围作为参数优选范围提高了参数率定效率,提升了模型预报整体性能和预报精度,可为缺资料地区参数识别和参数移植提供参考。     

基于多目标GLUE算法的新安江模型参数不确定性研究

针对新安江水文模型参数的不确定性问题,以湘江湘潭断面控制流域为例,采用新安江日模型和两个纳什效率系数作为水文模型参数率定的目标函数,结合SCE-UA优化算法,分析了不同目标函数对实测径流的模拟能力,在此基础上进一步分析了单目标GLUE方法、多目标GLUE方法和NSGA-Ⅱ优化算法获得不确定性区间特征值。结果表明,不同目标函数对径流过程显示了不同的模拟性能;NSGA-Ⅱ算法可优化多目标拥有较小的不确定性区间,但区间对实测值的覆盖率较小;与单目标算法相比,在相同的区间宽度下,多目标GLUE方法具有更高的区间覆盖率。     

基于模糊聚类法的无资料流域水文过程模拟

以流域面积、平均高程、平均坡度、长度、平均宽度、形状系数及平均曲率作为相似分析指标,采用模糊聚类法对新安江流域内12个有观测资料的子流域进行相似分析。在相似程度λ取0.837时将子流域分为两组,即岩前、渔梁、万安坝、屯溪、源口、临溪、月潭及良干流域为一组,屯溪作为参证流域;百罗畈、中洲、流口及上邹畈流域为一组,流口作为参证流域。通过新安江模型进行参数率定与移植,验证流域模拟结果的相对径流误差在±20%范围以内,即在规定的许可误差范围内,表明采用模糊聚类法的参数移植模拟计算能较好地反映径流的变化过程。     

新安江模型在富水水库流域洪水预报中的应用

基于富水水库流域特性,采用新安江三水源模型建立了富水水库流域洪水预报模型和方案,论证了产流方式,分析了水库流域洪水预报特殊性,并率定了模型参数.实例结果表明,该模型预报效果较好、精度高、合理可行,可供借鉴.     

三水源新安江模型参数优化及其应用

三水源新安江模型含有比其他模型更多的参数,参数间的相互作用使其成为影响模型模拟结果的重要因素。为使人工模拟结果与实际水文测量数据及水文现象较为一致,基于三水源新安江模型结构及参数敏感性建立参数优化率定的目标函数,并应用于竹竿河流域,取得了较好的率定及校验结果,证明该模型及优化方法有效可行。     

基于参数分解法的无资料流域洪水预报研究

针对目前无资料流域洪水预报方法存在的不足,提出了参数分解法,即利用武江流域控制站犁市水文站1980~1996年43场降雨径流资料作为模型参数率定资料,分别率定武江流域大、中洪水的新安江洪水预报模型参数,并以1997~2004年16场降雨径流资料进行检验,在模拟和检验达到较好的结果后,再利用参数分解法推求武江流域内田头水子流域大、中洪水的新安江洪水预报模型参数,并利用田头水59场降雨洪水实测资料对模型进行验证。结果表明,利用该方法建立的田头水子流域洪水预报模型预报大、中洪水的验证精度均达到乙级以上标准。     

基于启发式算法新安江模型参数优选研究进展

针对新安江模型率定参数难点问题,结合参数自身特点,基于启发式算法易达到全局最优且计算效率和精度较高等特性,分类分析了新安江模型参数率定应用状况,并展望了研究趋势。     

清江流域SWAT模型多出口率定与单出口率定的比较

针对传统SWAT模型参数率定方法是以流域总出口为控制点的单出口率定,忽略了各子流域防洪要求以及不同子流域水文特征空间变异性的问题,利用清江流域26个雨量观测站及5个流量观测站1993~1995年的日资料数据,建立了基于SWAT模型的清江流域分布式水文模型,以各流量站点为子流域出口将整个流域划分为5个子流域,选取不同数目的控制点(2~5个)构成不同的多出口率定情景。与单出口率定结果对比发现,各多出口率定情景下流域总出口处的模拟精度与单出口率定结果基本相似,但在4个控制点的率定情景下,子流域出口处的模拟精度在率定期、验证期分别提高了11%~20%、2%~17%。表明多出口率定能在不降低流域总出口模拟精度的前提下提高各子流域的模拟精度;且对清江流域来说,选取4个控制点进行多出口率定时,模拟效果最好。     

水文模型参数优选方法比较与参数敏感性分析

针对参数率定与敏感性分析为水文模型应用中的难点问题,以白莲河流域为例,基于三水源新安江模型,分别采用单纯形法、罗森布洛克法、遗传算法和单纯多边形进化算法对模型参数优选和敏感性分析进行了比较。结果表明,以遗传算法优选结果为初值,采用其他算法进一步优选全局可获得最佳参数值。该方法定性描述了模型的参数与效率系数间的关系,可为手动调试参数提供理论依据。     

基于集合卡尔曼滤波的变化环境下渭河流域日径流模拟

流域水文模型是研究水文规律和模拟水文过程的主要工具,而流域气候和下垫面条件的变化给径流的准确模拟带来了新的挑战。以渭河华县水文站以上流域为例,采用智能优化算法(SCE-UA)对HyMOD模型首先进行参数优选,并针对传统"捆绑率定"策略模拟效果不佳的实际情况,将集合卡尔曼滤波(EnKF)数据同化方法分别应用于HyMOD模型的状态变量更新、参数更新及状态—参数的同时更新,并在渭河流域近50年的日径流模拟中进行了效果检验。结果表明,状态—参数的双EnKF策略获得了最满意的效果,模拟精度比传统模型率定方法有显著提升。     

基于集合卡尔曼滤波的变化环境下渭河流域日径流模拟

流域水文模型是研究水文规律和模拟水文过程的主要工具,而流域气候和下垫面条件的变化给径流的准确模拟带来了新的挑战。以渭河华县水文站以上流域为例,采用智能优化算法(SCE UA)对HyMOD模型首先进行参数优选,并针对传统“捆绑率定”策略模拟效果不佳的实际情况,将集合卡尔曼滤波(EnKF)数据同化方法分别应用于HyMOD模型的状态变量更新、参数更新及状态—参数的同时更新,并在渭河流域近50年的日径流模拟中进行了效果检验。结果表明,状态—参数的双EnKF策略获得了最满意的效果,模拟精度比传统模型率定方法有显著提升。     

CMORPH卫星反演降水数据质量评估及水文过程模拟

卫星降水对展现降雨空间分布特征、提供防洪决策依据起着重要作用。以綦江流域五岔水文站以上控制面积为例,采用网格大小为0.25°×0.25°的CMORPH卫星反演降水数据,利用TS评分、空报率、漏报率三种指标评估日尺度卫星晴雨预报精度,利用平均绝对误差、显著性检验和相关性分析评估日尺度和月尺度卫星降水数值精度;将该降水数据和站网数据分别作为新安江模型的日模型输入,以2009～2012年为率定期,2013～2014年为验证期。设置最优参数不变和最优参数对比两组试验,利用纳什效率系数、径流深相对误差、均方根误差评估水文过程模拟精度。结果表明,对于中小流域,基于CMORPH卫星降水的新安江模型模拟结果对大洪水洪峰模拟偏低,小洪水洪峰模拟偏高,退水段模拟结果较好,总体模拟精度较高。参数率定时应更侧重于SM、CS两个敏感参数,且KC的初值可定得适量大一些,以期得到令人满意的结果。