干旱区资料稀缺流域日径流过程模拟

选取具有物理基础的分布式水文模型MIKE SHE来模拟大尺度资料稀缺地区水文过程。以塔里木河主要源区之一开都河流域为研究区域,将流域内气象水文站点观测数据与遥感数据相结合,运用GIS空间分析方法修正数据输入。利用气象、土壤类型、土地利用和地表覆盖、数字高程和降雨等资料,研究大气、陆面、地表水和地下水的相互作用机理,通过模型敏感性分析确定了5个"自由"参数,并依据出山口水文站数据对模型进行率定和验证。结果表明,MIKE SHE能在水文、气象站点稀少,土壤及水文地质数据缺乏的条件下,模拟开都河流域的日径流过程,模型效率系数达到0.7以上,率定期与验证期水量平衡误差均小于3%,模拟径流与实测径流高度相关。     

干旱区资料稀缺法流域日径流过程模拟

选取具有物理基础的分布式水文模型MIKE SHE来模拟大尺度资料稀缺地区水文过程.以塔里木河主要源区之一开都河流域为研究区域,将流域内气象水文站点观测数据与遥感数据相结合,运用GIS空间分析方法修正数据输入.利用气象、土壤类型、土地利用和地表覆盖、数字高程和降雨等资料,研究大气、陆面、地表水和地下水的相互作用机理,通过模型敏感性分析确定了5个"自由"参数,并依据出山口水文站数据对模型进行率定和验证.结果表明,MIKE SHE能在水文、气象站点稀少,土壤及水文地质数据缺乏的条件下,模拟开都河流域的日径流过程,模型效率系数达到0.7以上,率定期与验证期水量平衡误差均小于3%,模拟径流与实测径流高度相关.     

辽宁省中小流域径流模拟研究

本文以辽宁省大凌河中小流域为例,结合流域特征对SCS模型采用系统偏差系数k和初损比例m进行改进,并在辽宁省中小流域降雨径流模拟中验证了改进SCS模型的适用性与可行性。研究表明:改进后的SCS模型可准确、有效的模拟辽宁省中小流域降雨径流过程,其模拟效率系数达0.8以上;模型表现出较强的适用性与可靠性,可用于相似流域的径流模拟研究。     

喀斯特流域降雨-径流人工神经网络模型结构分析及模拟

喀斯特流域降雨-径流响应是一个非线性过程,分析确定地下河流量过程的主要影响因子对喀斯特流域水文过程模拟具有重要意义。本文利用普定后寨河流域实测降雨、径流系列资料,采用神经网络权重分析法确定该流域的人工神经网络模型结构为两个隐含层、三个输入变量,该人工神经网络模型结构可以保持降雨-径流模拟的稳定性。模型经交叉训练与验证,训练期效率系数（NSC）达0.9以上,验证期NSC达0.88以上。说明神经网络权重分析法能够较好地确立预报因子与预报对象的关系,为喀斯特流域降雨-径流模拟提供一种有效的分析手段。      

融合数据同化与机器学习的流域径流模拟方法

环境变化影响下流域径流的精确模拟对洪涝灾害防治与区域水资源管理都具有重要意义。在径流模拟研究中，现有机器学习模型未能充分考虑水文中间状态变量对降雨-径流过程的影响，本研究基于集合卡尔曼滤波(EnKF)更新水文状态变量，结合主成分分析(PCA)提取预报因子的主要特征，采用长短时记忆神经网络(LSTM)构建考虑水文中间变量的机器学习水文模型EnKF-PCA-LSTM。以赣江流域为例，评估EnKF-PCA-LSTM模型的径流模拟效果，同时将模拟结果与LSTM模型、物理水文模型HYMOD做对比分析。结果表明，EnKF-PCA-LSTM模型模拟径流的纳什效率系数、Kling-Gupta效率系数和对数纳什效率系数分别为0.954、0.971和0.972,比LSTM模型和HYMOD模型具有更好的模拟性能，说明考虑水文状态变量可有效提高机器学习模型的径流模拟精度及稳定性。研究成果可为流域径流模拟提供技术参考。     

改进的SCS模型在黑龙江省中小流域径流模拟中的应用

针对黑龙江省中小流域特征,以烟筒山、铁力、岔林河桥、中和4个流域为研究区,引入初损比例m和系统偏差系数k两个参数对SCS模型进行改进,探讨改进的SCS模型在模拟黑龙江中小流域降雨-径流的可行性。结果表明:改进的SCS模型模拟的效率系数均为0.80以上,可以有效的模拟黑龙江省中小流域的降雨-径流。     

自适应神经模糊推理系统(ANFIS)在水文模型综合中的应用

由于目前已有很多比较成熟的流域水文模型,因此我们可以选用几个流域水文模型进行并行运算,来同时模拟流域降雨—径流关系。在相同的降雨输入情况下,不同模型得到的模拟流量必然会有所不同,模型效率系数和模拟精度也会不同。因此,如何将不同模型的模拟结果进行综合以进一步提高流量模拟精度是一个关键问题。本文选用自适应神经模糊推理系统(ANFIS)作为水文模型综合平台,以牧马河流域为试验区域,对两个并行运算水文模型(三水源新安江模型和总径流响应模型)的结果进行综合处理,得到了更稳健的流量模拟结果,大大提高了模型效率和模拟精度。该方法值得在实践中借鉴。     

基于GIS/RS的流域水文过程分布式模拟——Ⅱ模型的校检与应用

GIS/RS是流域水文过程分布式模拟的重要技术支撑。结合泾河流域的实例研究,探讨了GIS支持下,基于栅格DEM流域水文特征的获取,降水、气温等资料的空间插值,以及土壤、植被等下垫面信息在水文模拟单元上的耦合。在此基础上,应用分布式水文模型对泾河流域的水文过程进行模拟。结果表明:所建模型结构上是合理的,在产流计算中泾河25个子流域在水量平衡方面误差均小于5%。潜在蒸发的模拟在趋势上与实测过程基本一致。径流模拟在4个检验站点上与实测过程的相关系数达到0.84～0.93。模型基本能够满足水资源规划与管理的需要。     

耦合融雪的分布式流域"降雨-径流"数值模型

针对中国对耦合融雪的"降雨-径流"过程数值计算模型方面的研究较少,本文联合应用能量平衡方程及运动波理论的基础方程式,结合GIS技术构建分布式流域耦合融雪的"降雨-径流"数值计算模型,并应用流域实测资料进行了有效性验证。研究结果表明:在不考虑融雪条件下,实测流量与计算结果之间存在着较大的误差;在考虑融雪条件下,实测流量与计算结果之间的误差在基准允许范围之内(小于3%);在积雪与融雪区,对流域"降雨-径流"过程的数值计算须考虑融雪。该研究为积雪融雪区提供了一种耦合融雪的"降雨-径流"过程数值计算的新方法。     

西苕溪流域城镇化对径流的长期影响研究

城镇化的发展使流域下垫面产生了较大变化,从而使流域降雨径流条件发生变化,随着城市化水平的提高,土地利用性质发生了改变,不透水地面积的增加,对径流的形成过程产生很大影响。长期水文影响模型(Long-Term Hydrological Impact Analysis,L-THIA GIS)是一个基于GIS平台的城市水文模型,可用于评价城市化对径流的长期影响。本文选取太湖上游浙江省安吉县西苕溪流域作为研究区域,利用L-THIA GIS模型对流域31年的长期径流进行模拟,在验证模型有效应用的基础上,探讨了城镇化对径流的影响。     

Calibrating nonparametric cellular automata with a generalized additive model to simulate dynamic urban growth

Understanding factors that drive urban growth is essential to cellular automata (CA) based urban modeling. Multicollinearity among correlated factors may cause negative effects when building CA transition rules, leading to a decrease in simulation accuracy. We use a nonparametric generalized additive model (GAM) to evaluate these relationships through flexible smooth functions to capture the dynamics of urban growth. A GAM-based CA (termed GAM-CA) model was then developed to simulate the rapid urban growth in Shanghai, China from 2000 to 2015. GAM highlights the significance of each candidate factor driving urban growth during the past 15 years. Compared to logistic regression, the GAM-CA transition rules fitted the observed data better and yielded improved overall accuracy and hence more realistic urban growth patterns. The new CA model has great potential for capturing key driving factors to simulate dynamic urban growth, and can predict future scenarios under various spatial constraints and conditions.     

一种时变分布式单位线计算方法

为了解决由降雨强度引起的径流汇流的非线性问题,提出一种基于SCS(United States Department of Agriculture-Soil Conservation Service)流速公式的时变分布式单位线计算方法。引入参考雨强表征SCS公式中流速系数对应的水力条件。由降雨过程的时段雨强与参考雨强的比值构成一个量纲一因子,将该因子加入SCS公式后使其能够考虑降雨对流速的影响。改进后的流速公式用于计算一次降雨过程中不同降雨时段对应的时变分布式单位线,时变分布式单位线与新安江模型的产流模块构成降雨径流模型,将模型用于裴河流域率定参考雨强。率定后的模型用于谭家河流域进行应用检验,结果显示,确定性系数大于等于0.9的洪水场次,由时不变单位线的42%增大为83%。提出的方法能够显著提高流域水文模型的降雨径流模拟能力。     

城市暴雨径流模拟的参数不确定性研究

基于暴雨管理模型(SWMM),构建了澳门半岛雅廉访实验小区降雨径流模拟系统,采用generalized likelihood uncertainty estimation(GLUE)方法对复杂降雨径流模型参数的不确定性进行了分析,采用均匀分布为参数的先验分布(prior distribution),选取拉丁超立方法作为采样方法,Nash-Sutcliffe效率系数作为似然评判准则。结果表明该方法可以有效的分析降雨径流模型参数的不确定性,对降雨径流模型参数识别提供了深入分析与理解模型系统的有效途径。     

元胞自动机模型在地学中的研究进展

元胞自动机模型具有离散动力学特征，可以模拟和分析一般的复杂系统，对具有空间特征的地理复杂系统更具优势。该模型有“自下而上”、离散、确定性和随机性结合、灵活性和开放性等优点，但亦具有边界的无限、空间同质、元胞形状规则、邻近关系固定以及对实践封闭等缺点。在介绍了该模型优缺点的基础上，分析了元胞自动机的理论研究趋势与主要的应用领域。     

GIS-based urban rainfall-runoff modeling using an automatic catchment-discretization approach: a case study in Macau

Rainfall-runoff models play an important role in urban water resource management. The storm water management model (SWMM) developed by the US Environmental Protection Agency (EPA) is a widely used dynamic rainfall-runoff model for analyzing quantity and quality problems associated with urban drainage systems. In an ideal situation, the SWMM model would be designed and analyzed using a collection of catchment modeling systems. Traditionally, catchment discretization for rainfall-runoff modeling is performed manually on watershed maps, a time-consuming job with less-than-accurate results. An alternative approach to catchment discretization based on geographic information system (GIS) is proposed in this paper. The automatic discretization approach was successfully applied to rainfall-runoff modeling in Macau using a SWMM model. The results showed that the proposed approach outperformed the conventional catchment-discretization method in terms of producing meaningful parameters and avoiding most of the tedious preliminary tasks.

     

基于非线性系统理论的分布式水文模型

提出了一种基于水文系统理论的分布式水文模拟方法,它将集总的水文非线性系统模型通过GIS平台,结合单元水文模拟,拓展到分布式流域水文模拟。它既具有分布式水文概念性模拟的特征,同时又具有水文系统分析适应能力强的优点。实例分析表明:在黄河板桥流域,通过考虑时变增益因子G的空间变异性,该模型吸纳了局部高强度降水信息,对分布式空间降水输入能够产生积极的响应,获得了比集总模型更好的峰值模拟效果;在华北潮白河流域,通过分析不同森林覆盖率下的G值变化曲线,初步揭示了潮白河流域土地利用变化的水文响应趋势,即在相同的土壤湿度条件下,随着森林覆盖率的增加,G值呈减小趋势,地表产流能力降低。     

基于GPU加速技术的非结构流域雨洪数值模型

为高效高精度地模拟流域雨洪过程,应用动力波法求解二维圣维南方程,并耦合水文过程,建立了包含流域降雨产流、汇流、下渗以及洪水演进等过程的高性能流域雨洪数值模型。该模型的优势在于使用非结构网格,可较好地处理不规则边界,准确贴合复杂地形表面,使得模型能精确计算模拟流域雨洪过程,同时引入GPU技术加速计算,使得大尺度流域雨洪计算成为可能。最后,将模型应用于V型经典算例及2个实际流域雨洪算例,所得结果与实测吻合较好,计算所用时间较短,表明该模型可以快速且精确模拟流域雨洪过程。研究结果有助于实现对实际流域雨洪灾害进行合理高效的预测,为应急抢险工作提供有力支撑。     

基于a gent的建模———地理计算的新发展

20世纪90年代后期,基于agent建模（Agent BasedModeling,ABM）的理论和技术不断发展,并且逐渐引起地理研究者的重视。ABM这种自下而上的模型策略是复杂适应系统理论、人工生命以及分布式人工智能技术的融合,目前已经成为继面向对象方法之后出现的又一种进行复杂系统分析与模拟的重要手段。ABM关注的是地理系统中大量异质性个体间的相互关系,强调进化和适应行为,主张非均衡的发展路径,我们必须为个别的决策者建立微观行为模型,并且通过观察大量的微观a gent的相互作用来研究宏观上整个地理系统的空间演化过程。将在简要回顾地理空间演化模型的基础上重点讨论ABM出现的理论背景、技术优势、研究进展以及模拟系统的开发问题。     

GBHM模型原理及其在中尺度流域的应用

分布式水文模型核心之一是对流域的离散方法.基于地形分析和单位线概念,GBHM利用面积函数和宽度函数概化流域地形特性,将流域划分为一系列内部均一的流带和流条,形成均质坡面流单元,使模型可用一维水份运动方程描述降水产流过程.模型在永定河流域的应用表明,其原理和效率均较为满意.