广东省年降水量分布及大尺度地形对其影响

通过对广东省1951—2018年期间86个雨量站降水量观测资料统计分析,广东省年降水量呈阶段性、不显著性、总体增加的趋势变化,而且各地区在不同时期的增长率不同,如中心城市的总体增长率约为全省的1.6倍。Pearson-Ⅲ型分布曲线和正态分布曲线对比分析表明,广东省年降水量地理分布的特征明显强于其时间分布特征(两种分布曲线的NS拟合度,在地理上分别为0.965和0.845;在时间上,年内分别为0.357和0.670,年际分别为0.582和0.547);年降水量区域分布、年内分布和年际分布的Cv值(分别为0.111,1.643和0.138)表明,广东省年降水量的季节变化,虽然时间长度上偏于对称(如每年雨、旱季的时间均约为6个月),但降水量值上差异明显,其峰谷比远超过其空间上和年际间的峰谷比。根据年降水量-区域累积面积分布曲线,广东省年降水区型与其大尺度地形相对应,包括:(1)粤东、粤西沿海、珠江三角洲等平原地区和中部清远丘陵区为多雨/富雨区,(2)中部清远丘陵区到粤北山区的交接地带及其向粤东、粤西两侧山区的延伸为平雨区,(3)粤东、粤西、粤北山区的背风区和雷州半岛地区为少雨/较少雨区;尤其从东雷州半岛、至粤西山区、至粤北山区前麓及到粤东武夷山山区前麓一带,年降水量与站点高程呈显著的对数关系,此处水汽趋于稳定并分层,形成了多雨区与少雨区的过渡带、分隔带。

BTOPMC/SCAU分布式流域水文模型原理和系统设计

BTOPMC(block-wise use of TOPMODEL(TOPgraphic MODEL,基于地形的水文模型)with the Muskingum-Cunge method,分块应用TOPMODEL和马斯京根-康吉汇流方法)是一个具有较强物理基础的分布式流域水文模型,主要用于教学和流域研究,模型有待软件化,以便用于流域作业预报和水资源管理。该文采用多层架构体系设计了该模型的计算机系统,形成了BTOPMC/SCAU(south china agricultural university),系统由数据层、模型层、通信层、数据表达层和用户操作层组成,运行环境采用客户端/服务端模式。提供手动和自动2种参数率定模式,自动率定采用SCE-UA(shuffled complex evolution developed at university of arizona)全局最优算法,内置7种目标函数。采用Open MP(open multi-processing,开放式多处理)多核并发编程技术在产汇流模块实现了多核并行计算。系统为流域水文作业预报和水资源管理提供了精致的方法和简便工具。

结合新安江模型和TOPMODEL模型对流域土壤水分空间分布模式的描述(英文)

改进型新安江模型利用双抛物线型曲线来描述流域土壤蓄水容量的空间分布及进行产流计算.双抛物线型曲线有一种内在结构,能够利用同一组参数对流域空间上同时存在的多种土壤水分模式进行描述.然而,这一曲线为统计积分表达式,需要利用流域降雨径流观测资料通过最优率定来确定.传统的TOPMODEL模型利用湿润指数或土壤-地形指数,对流域内每一点的土壤水分进行预测.然而,TOPMODEL模型假定整个流域处于稳定状态,且地下水位与地面平行.这种简化处理使得TOPMODEL模型并不适用于流域每一点.本文结合新安江模型双抛物线型曲线和TOPMODEL模型湿度指数,充分利用流域降雨径流观测资料和分布式地形数据,对不同的土壤水分模式在广东省珠江三角洲双桥流域空间上的分布进行了确定,研究得出了该流域划分TOPMODEL模型适用范围的湿度指数临界值.

数值地形图的生成及其水文地貌特征评价

数值地形图 (DEM)是利用地理信息系统 (GIS)进行流域水文模拟的基础 ,其精度直接影响模拟结果 .在没有现成的数值地形图时 ,应用人员往往利用传统的地形图来生成它 .本文分别采用Arc Info地理信息系统软件提供的哈奇逊法和不规则三角网五次插值法 ,对一个实验流域的高程取样点进行插值 ,生成了 4种不同的数值地形图 ,从凹洼分布、流域界定、河网提取、地面坡度和地形指数、以及地面径流汇流等方面 ,对它们的水文地貌精度进行了比较 .结果表明 ,两种方法都能生成由高程点群所反映的地形 ,然而由于哈奇逊法能够结合流域的河网结构及其具有物理基础的水文地貌加强法来处理凹洼问题 。

利用双抛物线型土壤蓄水容量曲线对新安江产流模型的改进

提出了双抛物线型土壤蓄水容量关系曲线,对新安江模型产流计算公式进行了改进。利用珠江三角洲不同土壤水分状态的多年水文资料,对改进前和改进后新安江模型产流计算公式进行了比较。结果表明,双抛物线型关系曲线能够代表流域中多种土壤水分状态并存的情况,包括湿润、干燥以及从湿润到干燥过渡阶段,而原单抛线型的模型则是双抛物线的一个特例,只能反映单一土壤水分状态的分布。对于那些发生在湿润季节的暴雨,两种曲线的模拟精度相当,但对于发生在旱季及旱湿过渡时期的暴雨,双抛物线明显优于单抛物线。

流溪河水资源优化调度初步设想

本研究是“流溪河灌区农业节水研究”课题中的一个专题。根据流溪河流域供需水量平衡的分析和各水利工程的特点,提出了以股份公司的形式,董事会制度来统一管理流溪河水资源,为优化调度流溪河水资源提供一个良好的管理环境。设想中的优化调度系统由水情自动测报,数据库管理,河库联合调度和运行监控4个子系统构成,采用集中与分布混合方式布置,并提出了实现这一系统功能需开发一系列的数学模型和计算机软件。

非饱和土壤水分运动参数实验室和田间测定研究

非饱和土壤水分运动参数实验室和田间测定研究周买春（广东省水利水电科学研究所）ＳｔｕｄｙｏｆＭｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｏｆＵｎｓａｔｕｒａｔｅｄＳｏｉｌＷａｔｅｒＭｏｖｅｍｅｎｔＰａｒａｍｅｔｅｒｓｉｎＬａｂｏｒａｔｏｒｙａｎｄｉｎＦｉｅｌｄ￥ＺｈｏｕＭａ...

利用水银张力计测量果树根系土壤负压

本文对水银剖面张力计在田间的实际应用进行了总结，将这种张力计应用于测量柑树根系区域内的土壤负压，取得了很好的效果。

基于不同DEM数据源的数字河网提取对比分析——以韩江流域为例

基于HYDRO1K、SRTM3和ASTER GDEM三种DEM数据,利用BTOPMC地形子模型提取韩江流域河网,并作对比分析。结果表明:①SRTM3提取的河网精度最高,HYDRO1K相对最低。②DEM的垂直精度对提取的河网精度起控制作用。ASTER GDEM的水平分辨率较高,但垂直精度不如SRTM3,因而提取的河网精度不如SRTM3。③HYDRO1K提取大尺度流域河网具有一定的精度,但在地势平坦区域的效果较差,HY-DRO1K不宜用来提取小尺度流域河网。④由DEM提取的数字河网精度与当地的地面坡度以及处理DEM的填洼算法有关。

基于S-W模型的韩江流域潜在蒸散发的气候和植被敏感性

基于AVHRRNDVI、IGBP土地覆盖分类和气象站观测数据,利用Shuttleworth-Wallace(S-W)模型估算韩江流域2000-2006年的潜在蒸散发(PET),结果显示PET不仅受气候条件影响,而且随植被类型及其生长过程而变化。分析PET对气候和植被的敏感性,结果表明:1)PET对植被的类型很敏感,相同气候条件下,不同植被的PET计算结果相差很大,常绿针叶林、农作物和多树草地的多年平均PET分别为1136.6,965.1,563.2mm/a,最大值和最小值相差1倍。2)不同植被覆盖的PET对气候的敏感性不同。常绿针叶林的PET对水汽压最为敏感,明显高于气温和太阳辐射的敏感性,而风速的敏感性可以忽略;农作物的PET除对风速的敏感性较低外,气温、太阳辐射和水汽压的敏感性都较高,最为敏感的是气温;多树草地的PET同样对气温最为敏感,水汽压、风速和太阳辐射的敏感性也都比较高,而且很接近。3)各种植被覆盖的PET对叶面积指数(LAI)都有一定的敏感性,但都小于气象因子(风速除外)的敏感性;不同植被覆盖的PET对LAI的敏感性也不同,多树草地的PET对LAI最敏感,其次是常绿针叶林,再次是农作物。

AVHRR、SPOT-VGT和MODIS 3种NDVI遥感数据在韩江流域的对比分析

【目的】寻找最能真实反映南方地区植被变化状况的遥感数据,并将其用于评价土地覆被变化及其带来的影响.【方法】通过分析韩江流域2001—2006年间AVHRR、SPOT-VGT和MODIS 3种归一化植被指数(NDVI)遥感数据,比较它们对不同植被响应特征的异同,并采用线性回归方法分析它们的相关关系.【结果和结论】3种NDVI遥感空间分布总体格局大体一致,且MODIS和SPOT-VGT的NDVI空间分布吻合良好.MODIS传感器波段宽度窄、空间分辨率高,对地物分辨能力高,NDVI在流域内的变化范围大,数值分布分散.3种NDVI的季节变化步调基本一致,幅度相当.MODIS NDVI最能精确反映地面植被覆盖的变化,而AVHRR NDVI反映的流域地面植被变化情况与实际不相符.3种NDVI反映的各种植被季节变化情况基本一致,MODIS NDVI与SPOT-VGT NDVI的相似度更高.MODIS NDVI能够明显区分农作物、郁闭灌木林和草地的季节变化与其他植被的不同,比SPOT-VGT NDVI和AVHRR NDVI能更好地反映地面植被的多样性和植被覆盖的变化.在全流域和各种植被类型上,3种NDVI两两间都表现出一定的线性关系,其中MODIS NDVI与SPOT-VGT NDVI间的线性关系最强.由MODIS NDVI与AVHRR NDVI的线性回归关系预测的韩江流域2000年的NDVI与实测值吻合良好,为MODIS NDVI时间序列向历史年份拓展提供了思路.

MODIS,CYCLOPES和GLASS 3种LAI产品在韩江流域的对比

叶面积指数(leaf area index,LAI)是影响植被蒸腾、降水截留和能量交换的关键参数,是生态模型和陆面过程模型的重要输入参数。目前,全球许多机构基于多种遥感数据,采用不同的反演方法得到了多种LAI产品,MODIS,CYCLOPES和GLASS是其中时空分辨率较高的3种。以植被类型多样的韩江流域为对象,通过分析这3种LAI产品的空间和时间一致性,得到以下结论:(1)CYCLOPES LAI存在大量的数据缺失,MODIS和GLASS LAI具有更好的空间和时间序列的完整性;但MODIS LAI存在大量LAI突然变小的无效数据。(2)MODIS,CYCLOPES和GLASS LAI的空间分布基本都能与流域的植被类型相适应,其中,MODIS与GLASS LAI的空间分布一致性相对较好,但前者林地的LAI较后者大,非林地则相反;而CYCLOPES LAI林地的LAI明显比前两者的小。(3)MODIS,CYCLOPES和GLASS LAI的时间序列过程线具有相同的变化趋势,GLASS LAI的过程曲线是3者中最完整和平滑的,MODIS LAI的曲线有明显的波动性。3种LAI反映的各种植被的季节变化具有较好的一致性,MODIS和GLASS LAI的相似程度比CYCLOPES LAI高。

空间插值气象数据在Shuttleworth-Wallace潜在蒸散发模型中的应用

基于Kriging空间插值气象数据、IGBP土地覆盖和AVHRR NDVI数据,利用Shuttleworth-Wallace模型估算韩江流域2000—2006年的潜在蒸散发(PET)。结果表明:流域PET空间分布呈显著的非均匀性,其值在496.6~1741.8 mm/a范围内变化,标准差为165.9 mm/a,主要受区域的气候和植被类型影响;PET随气候的变化和植被的生长呈季节性变化;低分辨率的输入数据会使PET模拟结果在相同尺度的范围内被一定程度地均化;气象站点密度对PET的计算结果有影响,Kriging插值气象数据的站点密度远大于CRU数据,两种数据计算的PET结果的空间分布和季节变化的对比显示,前者计算的PET精度高于后者。

关于DL5108—1999和SL319—2005《混凝土重力坝设计规范》的讨论

基于电力与水利行业的DL 5108—1999和SL 319—2005《混凝土重力坝设计规范》,对混凝土重力坝设计的几个问题进行探讨,得到以下结论:非溢流重力坝基本断面顶点的位置应结合上、下游坝坡的选择,综合考虑安全和经济因素,通过断面的优化设计来确定;DL 5108—1999关于挑流水舌挑距的定义较SL 319—2005合理,但计算公式值得商榷;分项系数极限状态设计法在混凝土重力坝设计中的应用仍需解决分项系数的取值问题;采用混凝土强度等级代替坝工混凝土标号作为混凝土的强度指标,必须解决它们间的转换问题。

基于HYDRO1K、SRTM3和ASTER GDEM的韩江流域水文地形信息对比

基于HYDRO1K、SRTM3和ASTER GDEM 3种DEM数据,对BTOPMC地形子模型提取的韩江流域地形信息进行了对比分析。结果表明:SRTM3最能精微地反映流域地形特征和土壤水分空间分布格局,ASTER GDEM次之,低分辨率的HYDRO1K则过度坦化了流域地形,使得基于地形指数的流域土壤水分分布趋于均匀,在产流表现上易于饱和,从水文意义上达不到刻画像韩江这一尺度流域的山地、丘陵地形。当水平分辨率达到一定精度时,与水平分辨率相比,DEM的垂直精度对提取地形信息的真实性起控制作用。ASTER GDEM的水平分辨率虽最高,但垂直精度不如SRTM3,所以提取的地形信息不如SRTM3精确。地形信息提取精度与DEM的填洼算法和流向算法有关。BTOPMC采用随区域地貌倾斜度而变化的小高程增量逐步填洼,填洼过程对区域地形信息的扰动较小。在采用D8单流向算法确定栅格水流方向时,沿最陡坡度流向比沿最大落差流向更容易产生水平和垂直流向。但由于HYDRO1K DEM生成时融合了DCW河网信息,2种流向算法对地形指数的影响只限于那些不具有河网信息的源头区域。

遥感反演植被叶面积指数的不确定性来源综述

叶面积指数(LAI)是表征冠层结构的关键参数,影响植被光合、呼吸、蒸腾、降水截留、能量交换等诸多生态过程。目前利用不同的卫星遥感数据和反演方法,已经生成了多种全球LAI产品。然而,遥感反演LAI存在着主要由输入数据和反演算法引起的不确定性。本文从地表反射率的光谱特征和大气校正、土地覆盖分类、数据时空分辨率等方面论述了LAI反演输入数据的不确定性;从经验或半经验模型、物理模型以及模型对植被集聚效应方面论述了LAI反演模型的不确定性;最后总结了评价遥感反演LAI不确定性的方法,以及控制、减少不确定性的新途径。

华南丘陵地区典型流域的土壤水分时空变化及其驱动机制

流域土壤水分分布是水文学研究重要课题之一,采用地统计学半变异函数分析广东省泗合水流域旱季和雨季2 m深土壤剖面含水率,结果表明:流域土壤剖面水分可划分为表土层(0~20 cm)、根系层(20~70 cm)、基质势层(70~120 cm)、地下水位影响层(120~200 cm)和地下水位层(>200 cm)5个土层区间。表土层直接受降雨和大气蒸发强烈作用,同时受枯枝落叶持水和林下植被根系吸水影响,土壤水分季节和层间变化剧烈。林木根系主要分布在20~70 cm,这层的土壤水分补充主要为根系边隙流,消耗主要为根系吸水,土壤基质势梯度起调整分配作用,土壤水分季节和层间变化都较大。基质势层根系分布较少,大孔隙流较少,土壤水分主要受土壤基质势梯度影响,季节变化比上层土壤小,且随深度变化减小;在120 cm深基质势梯度作用消失,土壤水分季节间及土层间都不再变化,形成零通量层。山坡下部、山坳和低洼地区,地下水位季节变化,对120~200 cm区间的土壤水分产生影响。流域有效包气带厚度是从地面到土壤水分零通量面的深度,在泗合水流域约为120 cm;流域土壤蓄水容量即为这一区间土壤剖面含水量的季节差,计算结果为42 mm;该结果为华南丘陵地区无资料流域的水文模拟提供参数支持。

分布式流域水文模型BTOPMC/SCAU地形模块的可视化

操作简单、显示直观、逻辑组织好的可视化界面,可有力促进水文模型的研发、应用、推广和普及。根据分布式水文模型系统BTOPMC/SCAU中地形模块对输入的DEM数据进行填洼、数字河网提取、子流域划分等工作内容,开发了一个简单直观、互动性好的用户操作界面,界面后台采用可扩展的系统架构,使地形模块工作直接面向用户。经验证,BTOPMC/SCAU系统的地形模块可视化、人机互动性强、运算速度快,在韩江流域水文模拟应用中取得了较好的效果,为模型系统后期整体开发奠定了基础。

基于AVHRR NDVI的Shuttleworth-Wallace模型在韩江流域的应用

基于AVHRR NDVI(归一化植被指数)、IGBP土地覆盖及CRU气象数据,利用Shuttleworth-Wallace(S-W)模型估算韩江流域1981-2000年的潜在蒸散发(PET)。结果表明,流域PET空间分布呈显著的非均匀性,从714.8～1 570.7 mm/a,主要受土地覆盖类型和地理位置影响;PET随植被类型和叶面积指数(LAI)季节性变化;输入数据的时空分辨率对PET的估算精度有较大影响;与Thornthwaite公式和FAO-56方法相比,S-W模型能够很好地反映地表变化对PET的影响。BTOPMC模型的应用表明,由S-W模型估算的PET在分布式水文模拟中取得了较好的效果。

泗合水流域径流变化趋势及其影响因素分析

采用Mann-Kendall检验法和重标极差法(R/S)分析了泗合水流域1965～2010年全年及年内各时期的降雨量、蒸发量和径流量时间序列变化趋势及其持续性,分离和估算了气候变化和人类活动对径流的影响。结果表明,径流变化受人类活动的影响,但不足以颠覆最大月和旱季两个极端时期的降雨变化趋势。以径流系数突变年份2003年为界,显著变化期与平顺变化期相比,多年平均降雨量和蒸发量分别减少了73、34mm,径流量却减少200mm;并根据平顺变化期的降雨—径流相关关系,估算出显著变化期气候变化与人类活动对径流减少的贡献率分别为33.5%、66.5%。