喀斯特流域分布式水文模型及植被生态水文效应

根据喀斯特流域多孔介质与裂隙水流特征,建立了达西流、裂隙渗流与槽蓄汇流演算相结合的混合汇流演算模式,实现了对分布式水文-植被-土壤模型(DHSVM)的改进。利用贵州普定喀斯特生态水文试验站陈旗小流域观测资料,对模型计算的流量过程及植被截流、蒸散发及土壤含水率时空分布进行验证。结果表明,模型能较好地模拟喀斯特流域陡涨、陡落的流量过程。同时,模型能模拟出土壤含水率、实际蒸散发与降雨、下垫面岩溶裂隙、植被覆盖的响应关系,对分析中国南方喀斯特地区下垫面变化条件下的生态水文效应具有重要意义。

森林动态计算机模拟模型研究

综述了国内外目前广泛应用的6种森林动态计算机模型:森林收获模型、生态林窗模型、生态分室模型、过程模型、植被分布模型和混合模型。在介绍每种森林动态模型时,分别选取几个典型的计算机模拟模型,来评述每种森林动态模型的优缺点,并在此基础上探讨今后森林动态模型的发展趋势。

基于分布式水文模拟的流域土壤水分时间稳定性分析

针对大范围地面土壤水监测会耗费大量人力物力等问题,为了获取密度较高同时又准确可靠的流域土壤水数据用于时间稳定性分析,寻找可以反映流域土壤水平均状况的代表性点,利用分布式水文土壤植被模型(DHSVM)模拟淮河黄泥庄水文站以上小流域293个采样网格上、中、下三层土壤含水量数据。结果显示:垂向方向上,黄泥庄流域土壤水分时间稳定性随深度递减;流域上层和中层具备时间稳定性特征的代表性点具有较高的一致性,易发生于流域主要土壤和植被类型覆盖区域,在此区域布设测点观测土壤水,可以更准确快速地捕获代表黄泥庄流域上层和中层平均土壤水分特征;采样点7、17和215可作为上、中层土壤的流域平均土壤水代表性点,利用它们预测流域土壤水平均值,可降低观测成本。研究成果可为流域土壤水监测方案设计提供参考。

岩溶裂隙对坡面饱和水流汇集的影响研究

针对传统基于松散介质特性建立的分布式水文模型难以模拟喀斯特流域的水文过程,在分布式水文—土壤—植被模型(DHSVM)基础上引入裂隙渗流立方定律,考虑裂隙导水介质各向异性对坡面饱和水流汇集的影响,实现了对DHSVM的改进,以适用于喀斯特流域的水文过程模拟。结果表明,喀斯特裂隙对坡面饱和水流路径及汇集产生影响,对水流汇集的影响由流域上游至下游逐渐减弱,为进一步研究喀斯特流域的水文过程提供了科学依据和理论基础。

基于降雨温度偏差纠正的金华江流域未来地表径流预估

利用区域气候模式PRECIS与分布式水文模型DHSVM进行耦合,并用金华江流域实测水文数据对水文模型参数进行了率定,将PRECIS模拟的A1B情景下基准期(1961-1990年)及未来期(2011-2040年)的气象数据作为DHSVM模型的输入,模拟出相应时期金华江流域的径流,然后对这两个时期的径流量进行比较、评估。由于PRECIS模拟的降雨和温度等较实测数据有较大误差,在利用PRECIS数据驱动水文模型前先对降雨和温度数据进行了偏差纠正。结果表明,偏差纠正可以较好的消除PRECIS模拟的降雨和温度等数据的误差;A1B情景下未来期(2011-2040年)金华江流域的地表径流量、极端径流值等较基准期(1961-1990年)略有减少,地表径流量减少约3.86%,变化不显著。

耦合降水预报和多目标参数优化的洪水预报方法

为了提高洪水预报的精度和预见期,本文提出了一种耦合数值天气预报和多目标参数优化的洪水预报方法。利用基于ε网格的带精英策略的非支配排序遗传算法(ε-NSGAⅡ)对分布式水文–土壤–植被模型(DHSVM)进行了自动率定,并将欧洲中期天气预报中心(ECMWF)的24小时累积降水预报信息进行等权重加权集合平均,驱动DHSVM模型进行洪水预报。结果表明对于整体流量过程线而言,预见期在8天以内较为可靠,其预报值与实测值的相对平均误差(RME)在20%范围之内。相对于传统的确定性洪水预报,引入集合数值天气预报后能够延长洪水预报的预见期,为发展洪水预报方法提供一种有效途径。