Free Search算法率定的Sacramento模型在东北寒旱区的应用

采用模型对比研究方法,以萨克拉门托(Sacramento,SAC)模型为研究对象,以新安江模型为参考,采用基于动物群体的自由搜索(Free search,FS)算法作为率定水文模型的优化算法,选取松花江水系和辽河水系的3个集水区为实证流域,通过对比FS算法率定的SAC模型和新安江模型在3个流域的模拟效果,验证SAC模型在东北寒旱区流域的适用性。研究结果表明,FS算法迭代计算过程简单,需要设置的算法参数较少,在率定SAC模型和新安江模型时效率较高;在相同的模拟条件下,FS算法率定的SAC模型模拟效果更好,其Nash模型效率系数高于新安江模型,表明SAC模型适用于东北寒旱区流域;但SAC模型在东北寒旱区的模拟精度还有待提升,模型尚需进一步发展和完善。

Sacramento模型的多步骤参数估计方法及应用

为了解决传统优化算法在Sacramento模型参数估计中存在早熟、收敛速度慢、容易陷入局部最优和传统求解过程出现模型模拟吻合度较差等问题。对于人工生成的理想水文资料,分别采用SCE-UA算法、并行遗传算法(PGA)、改进粒子群算法(SMSE-PSO)和提出的免疫克隆选择算法(ICSA)进行参数率定,比较结果选出最优算法,同时,将最优算法与多步骤参数估计方法结合进行实测资料的洪水预报,并比较单步骤与多步骤方法的预报效果。结果表明:ICSA收敛结果更好,效率和精度更高,将其与多步骤参数估计结合提高了洪水预报精度。ICSA算法和多步骤参数估计方法结合为Sacramento模型参数估计提供了一条新途径。

新安江模型、TOPMODEL和萨克拉门托模型的应用比较

通过ArcView软件对英那河流域进行了流域信息的提取,并利用VB编程提取出该流域的地形指数与河网等流时线,使之成为TOPMODEL的客观参数。为了客观表示流域的初始状态,还建立了初始土壤缺水量与地形指数之间的关系式;并选用TOPMODEL、萨克拉门托模型和新安江模型对英那河上史家堡流域和英那河水库流域的产汇流规律及洪水预报进行了应用研究,对三个模型在研究区域应用的结果进行了比较分析。

扩展的萨克拉门托模型在寒冷地区的应用

依据北方寒冷湿润半湿润地区水文特性,对萨克拉门托模型进行了必要的改进扩充,使之能够用于多年连续径流过程模拟,通过在牡丹江长汀站以上流域验证,这种模型是有效的。

四个概念性水文模型在黑河流域上游的应用与比较分析

首先结合新安江模型、TopModel、HBV模型和Sacramento模型机理,从模型结构的土层划分、土壤水分计算、蒸散发计算、产流区不均匀性的考虑、产流机制、下渗机制等多个方面进行了理论上的比较,然后选择黑河流域上游为研究区,结合模拟结果对这四个概念性水文模型在黑河上游山区流域应用情况,从土壤水分、蒸散发、径流过程和各径流组分四个方面进行了分析比较。结果显示,概念性水文模型对黑河干流上游山区径流模拟有较好的模拟效果,但是对土壤水分、蒸散发等水文过程只能描述其变化趋势,难以定量,同时,我们还可以得出在所用四个模型中,HBV模型在黑河干流上游山区出山口的径流拟合中有和其他3个模型相当的Nash-Sutcliffe效率系数,并且在枯水期的表现也好,适用性最好。

萨克拉门托模型参数初值分析方法研究

萨克拉门托（Ｓａｃｒａｍｅｎｔｏ）流域模型参数较多，关系比较复杂，要有效地率定其参数，首先应该确定参数的物理范围。按影响土壤蓄水状态和径流变化的敏感程度对参数进行分类，阐述了利用流量过程线或流域特性初步分析估计萨克拉门托土壤蓄水量模型参数初值的方法。在实例中提供了参数优选中的实际处理经验。

土地覆被变化对径流量影响的GSAC模型分析

针对我国高寒区水文模型研究中基础数据缺乏、现有数据时空分辨率不高、蒸散发和积雪融雪难于定量计算等问题,选择基于栅格的萨克拉门托(GSAC)模型,通过设定不同的土地覆被变化情景,定量分析土地覆被变化对径流量的影响,并推求了宝清站枯水期流量。结果表明:率定参数后的GSAC模型在模拟位于寒区的宝清河流域日流量过程中,率定期和验证期的决定系数平均值为0.732 9,较好地再现了该流域1997—2001年逐日的流量过程;退耕还草、还林均会引起年径流量的增大,增幅在3.09%~44.85%之间,且退耕还草对流量的影响更大;退耕还草、还林的坡度与流域出口断面的流量具有负相关性,即坡度越小,流量越大;坡度超过15°的耕地还草后的平均流量与该区域的生态需水量最为接近。

气候变化对钱塘江常山港流域极端径流的影响

以HadCM3气候模式在A1B气候情景下对未来2020s(2011—2030年)时期的气候预测结果进行降尺度计算,预测钱塘江常山港流域未来2020s的降雨和气温,而后使用萨克拉门托模型模拟A1B情景下气候变化对流域出口断面径流量的影响。研究结果表明:2020s的日降雨和日蒸发的年最大均值较之基准期有增大趋势,其中降雨的年最大平均值增大15.9%,潜在蒸发增大4.2%,然而模拟得到的常山站出口径流有减小的趋势。使用线性矩方法计算常山站基准期和2020s的设计洪水,出口断面的设计洪水有一定的减小趋势,五年一遇的设计洪水相对变化值达到36.04%。

基于HWSD的GSAC模型网格化产流参数估计与校正

针对基于网格的萨克拉门托模型(GSAC)产流参数难以估计的问题,提出利用世界和谐土壤数据库(HWSD)土壤属性数据估计和校正该模型产流参数的方法。首先,采用HWSD土粒百分含量和土壤质地分类数据估算流域各网格顶层(T层)与底层(S层)土壤的凋萎系数、田间持水量、饱和含水量等土壤水分常数;再采用一个气候指数和HWSD的T层张力水容量、田间持水量及凋萎系数推求GSAC模型上层厚度,继而利用上层厚度将流域各网格的HWSD土壤水分常数转换为GSAC模型上、下层土壤水分常数;最后利用GSAC模型上层厚度与转换了的土壤水分常数估计流域各网格的产流参数;在估计产流参数的同时,采用12个系数对这些产流参数进行校正,所有的校正系数通过自由搜索(FS)算法率定GSAC模型确定。呼兰河流域的应用结果表明:基于HWSD土壤属性数据估计GSAC模型网格化产流参数的方法简便易行,利用校正产流参数驱动的GSAC模型在率定期与验证期的纳什效率系数(NSEC)分别为0.81和0.83,与不校正产流参数情况相比,校正产流参数的GSAC模型能够取得更高的模拟精度。

基于全球陆面数据同化系统蒸散量的GSAC模型率定

在识别缺资料流域水文模型参数时,目前常采用的区域化方法存在相似流域间降雨径流关系差别较大、模型参数与流域属性间的相关性不明显、在大范围缺资料地区难于选取参考流域等问题。本文从全球陆面数据同化系统(GLDAS)获取流域蒸散量数据,提出利用GLDAS蒸散量率定GSAC模型的方法。首先,通过合并网格建立GSAC模型模拟的蒸散量与GLDAS蒸散量在时间和空间方面的对应关系;其次,基于纳什效率系数的定义构建了一个模型率定指标,以评价GSAC模型模拟的蒸散量对GLDAS蒸散量的拟合效果;最后,依据GLDAS蒸散量与GSAC模型模拟蒸散量之间的拟合关系率定GSAC模型。呼兰河流域应用结果表明,GLDAS提供的蒸散量能够较好反映流域实际蒸散量的变化情况,为率定GSAC模型提供了一种有效的输入数据;在率定期与验证期,利用GLDAS蒸散量率定的GSAC模型对流量模拟的纳什效率系数分别为0.81和0.77,与利用流量数据率定的GSAC模型模拟结果相近。

萨克拉门托模型的改进应用

依据敦化水文站以上流域具有北方湿润半湿润水文特性 ,将改进的萨克拉门托流域水文模型在该流域的应用进行了分析研究 ,通过多年资料的参数分析及论证 ,对于模型多年连续演算是可行的 。

黄河源区玛曲至唐乃亥区间水文模型适用性研究

黄河源区是黄河流域重要产流区,该区域的洪水预报对龙羊峡、刘家峡等黄河上游梯级水库群的防洪调度,乃至整个黄河流域的水旱灾害防御具有举足轻重的作用。以黄河源区主要产流区玛曲至唐乃亥区间为研究对象,研究了萨克拉门托模型、陆浑模型及垂向混合产流模型在该区域的适用性,结果表明:3种模型模拟的洪峰流量、次洪水量的合格率均大于85%,确定系数均值都在0.7以上,各模型都能较好地模拟该区域的洪水过程;3种模型均不能对所有场次洪水的模拟精度达到满意的效果,因此黄河源区的洪水作业预报应采用多模型组合的集合预报方法。

萨克拉门托水文模型在天生桥洪水预报的应用

南盘江天生桥一级电站坝址以上流域位于云贵高原的东南斜坡，高原、丘陵、盆地错综其间，流域面积５０１３９，流域内岩溶较发育，洪水受溶洞、暗河的调蓄影响较严重，暴雨呈多中心分布，雨强分布不均，洪水过程以复峰矮胖型居多。因此，选用具有超渗和蓄满产流特性的萨克拉门托水文模型来建立天生桥一级电站入库洪水预报数学模型，比选用其它水文模型来进行洪水预报的效果更佳。

栅格分布式水文模型在高寒区日流量模拟中的应用

针对我国高寒区水文模型研制中基础数据缺乏、现有数据时空分辨率不高、蒸散发和积雪融雪难于定量计算等问题,联合应用降水量、流量、气象、DEM、NDVI、土地覆盖等多源数据,汲取Shuttleworth-Wallace模型双源蒸散发计算优势以及Sacramento模型产流计算思想,通过搭建蒸散发模块、积雪融雪模块、产流模块和汇流模块,兼顾蓄满机制和下渗过程,构建了基于栅格的分布式水文模型。实例应用结果表明,基于栅格的分布式水文模型在模拟欧根河流域日流量时确定性系数较高,为高寒区的水文模拟提供了一种新的流域水文模型。

气候变化对金华江流域未来枯水的可能影响

枯水水文是水文学的重要组成部分,枯水与人类的生产生活以及生态息息相关。但与洪水相比较,枯水水文的研究并没有得到足够多的重视。气候变化与人类活动对全球和区域水资源的影响是当前研究的一个重点和难点。本文利用统计降尺度的方法来预测气候变化下金华江流域未来的降水和温度,同时结合萨克拉门托模型预测金华江流域的径流,最后对基准期实测径流和未来模拟径流的枯水指标7Q10和30Q10进行了比较,结果表明,在温室气体排放情景A2和B2两种气候情景下,这两个枯水指标都有明显增大的趋势。