HSPF模型在渌水流域洪水预报中的应用

近年来,流域暴雨洪水灾害事件频发,准确、可靠的洪水预报是有效预防和抵御山洪灾害的重要措施。以渌水流域为研究区域,构建HSPF半分布式模型,选取流域2013~2020年洪水资料中代表性较好的场次洪水完成模型参数的率定和验证,并采用确定性系数、相对误差等指标进行洪水模拟精度评价。结果表明,该模型在渌水流域场次洪水模拟中表现良好,15场洪水模拟的峰现时间、洪峰流量合格率分别为100.0%、80.0%,洪量及径流深的模拟合格率均为93.3%,确定性系数均值为0.80,总体预报精度达到乙级,说明构建的HSPF洪水预报模型在渌水流域具有较好的适用性,可为该地区的洪水预报提供依据。

基于HSPF模型的东江流域土地利用变化对径流影响研究

采用HSPF模型模拟了东江流域1980、2000和2008年土地利用情景下的径流过程,并识别了不同土地利用类型水文效应的敏感性。结果表明,HSPF模型模拟的月平均流量的相对误差为-4.6%,Nash-Suttcliffe系数高达0.95,拟合结果良好;气候条件一致下,2008年土地利用情景下模拟的年均径流量较1980年增加了2.36亿m3,增幅为0.97%,且土地利用变化引起的月径流量的增加主要集中5—7月;土地利用变化对流域的洪水过程影响显著。耕地、林地和城镇用地对径流深的贡献系数分别为-0.0118、-0.0237和0.0118mm/km2,耕地的减少和城镇用地的扩张使径流量增加,林地面积的增加使径流量减少。

基于正交极差分析的青龙河流域HSPF模型参数寻优模式

为评价桃林口水库水文水质状况,建立其上游青龙河流域的BASINs/HSPF水文水质模拟模型.以Nash-Sutcliffe效率系数作为评价标准,联合正交设计和极差分析法进行参数寻优研究和可靠性分析.结果表明:BASINs/HSPF模型参数寻优的正交极差联合分析模式可大幅减小参数的寻优次数和寻优区间,是获得模型灵敏度参数和参数满意解的高效模式,可为模型参数寻优算法开发提供借鉴;应用正交极差分析的参数率定结果,以青龙河流域下游桃林口水库监测点2011年实测径流数据对模型进行验证,验证期(2011年)的Nash-Sutcliffe效率系数为0.79,稍低于率定期(2012年)的Nash-Sutcliffe效率系数(0.81)以及PEST自动校准的Nash-Sutcliffe效率系数(0.84),水质模拟结果也基本吻合;针对青龙河流域BASINs/HSPF模型,应用正交极差分析方法识别出6个高灵敏的BASINs/HSPF模型参数(IRC、INFILT、AGWRC、DEEPFR、AGWETP和LZSN);应用正交极差分析方法获得的BASINs/HSPF模型参数满意解取值区间依次为:LZSN[2.0,6.3],INFILT[0.084,0.167],AGWRC[0.90,0.95],DEEPFR[0.209,0.333],BASETP[0.067,0.199],AGWETP[0.067,0.199],CEPSC[0.14,0.27],UZSN[1.35,2.00],IRC[0.392,0.483].

降雨输入对青龙河流域HSPF模型模拟结果的影响

为评价降雨输入对青龙河流域BASINs/HSPF模型模拟结果的影响,改善HSPF模型模拟精度,应用趋势成分建模、周期成分建模、相依随机建模和独立随机建模(白噪声)等随机建模程序和蒙特卡洛计算机模拟方法,获得200组降雨随机模拟序列,分别作为青龙河流域BASINs/HSPF模型的输入,以Nash-Sutcliffe效率系数(E NS)作为模型模拟效果的评价标准,获得如下结论:采用趋势成分、周期成分与ARMA建模以及正态随机模拟获得降雨随机模拟序列是量化降雨输入随机性的可行方法;在模型参数优化的条件下,降雨随机模拟序列HSPF模拟E NS值的变化区间为[71.09%,74.96%],波动幅度达3.87%,表明降雨输入随机性对于HSPF模拟结果具有显著影响;当考虑每年的日降雨量极大值时,E NS值变化区间为[75.35%,78.81%],波动幅度达3.46%,且结果均优于没有考虑降雨极大值点的降雨随机模拟序列,表明降雨时间序列的极大值点对于HSPF模拟效果具有显著影响;随着降雨时间序列中所考虑极大值点数量的逐渐增多,HSPF模拟效果出现下降趋势,表明HSPF模拟应特别关注若干最大极值点的影响;降雨输入的不确定性是HSPF模型模拟结果不确定性的重要来源,改善HSPF模拟效果需要考虑降雨时间序列随机性和极值点因素的影响.本研究可为量化降雨输入对HSPF模型模拟的影响以及HSPF模拟的降雨情景优选提供借鉴.

渌水流域水沙演变规律及其对土地利用变化的响应研究

【目的】探究渌水流域土地利用变化对水沙变化的影响。【方法】基于遥感影像数据及实测水沙数据,分析渌水流域水沙变化趋势及其对土地利用变化的响应,进一步构建CA-Markov城市扩张模型及水文模拟模型(hydrologic simulation program-Fortran,HSPF),量化土地利用变化和气候变化对水沙的影响;基于模型开展渌水流域未来土地利用情景预测及未来水沙过程模拟。【结果】1980年以来渌水流域内建设用地面积持续增长,渌水流域实测径流量呈增加趋势,输沙量呈减少趋势,两者的突变点分别在1988年及1998年;气候变化和人类活动对径流增加的贡献率分别为49.53%、50.47%,对输沙减少的贡献率分别为3.45%和96.55%;实施耕地保护政策的2030年土地利用情景在保障耕地面积的同时,并未明显加剧水土流失问题,还能兼顾社会经济发展和城市化建设。【结论】1988年之后渌水流域径流量增加是土地利用变化和气候变化共同作用的结果;而1998年之后流域输沙量显著减少的主要原因为土地利用变化。

基于不同气候变化情景的东江流域水资源量预测研究

采用半分布式水文模型HSPF,结合1978-1998年东江流域实测气象数据和5个气候模式在3种RCP气候情景(RCP8.5,RCP4.5,RCP2.6)下基准期(1960-2000年)和未来时期(2020-2070年)降水、蒸发情景模拟结果,在对东江流域径流模拟检验基础上,对2020-2070年东江流域水资源量做了深入分析。结果表明,HSPF模型能很好模拟东江流域年、月径流以及洪水期径流变化,博罗站的NASH系数均超过0.81,PBIAS低于10%,RSR低于0.45;所选取气候模式能很好的反映研究流域气象数据在年内分布情况。对未来气候和东江流域水资源量模拟结果表明:1 2020-2070年不同气候变化情景下东江流域降水及蒸发量在RCP2.6和RCP4.5情景下均呈上升趋势,而在RCP8.5情景下,东江流域蒸发量则呈现下降趋势;2未来东江流域多年月均径流量呈增加趋势;3未来东江流域不同频率下的洪水和枯水流量均呈不同程度的增长。相对于基准期,未来时期的洪水天数呈增长趋势,洪水灾害有加剧态势。

沩水流域中上游径流对不透水面扩张的响应

为研究径流对不透水面扩张的响应,通过建立沩水流域中上游HSPF模型,构建研究区2000-2015年不透水面扩张情景,探究该区域径流对不透水面扩张的响应。结果表明:HSPF模型月流量模拟精度较高,在本研究区有良好的适用性;在2000-2015年研究区不透水面扩张情景下,研究区不透水面扩张会引起年径流深小幅增长,不透水面扩张对枯水期径流深的影响大于对汛期径流深的影响,且不透水面扩张对枯水年径流深的影响最大,平水年次之,丰水年最小;相较于整个研究区,主城区与研究区不透水面扩张对径流深的影响在趋势上是一致的,但是主城区的影响程度比研究区大。

妫水河流域未来气候变化下的水文响应研究

通过HadCM3降尺度数据与HSPF水文模型耦合,探讨了未来气候变化情景下妫水河流域日最高、最低气温与降水量的变化情况。基于统计降尺度模型SDSM,将1961—2099年数据降尺度到各站点,生成了两种气候变化情景下的日最高气温(T max)、最低气温(T min)和降水量(P)数据。同时,构建了HSPF水文模型,分别用2005—2006年、2007—2008年数据进行了有效率定和验证,模拟了该流域在未来气候变化下的水文响应。结果表明:妫水河流域未来90 a的气温总体呈升高趋势,而降水量和地表流量呈减小趋势;高温室气体排放情景下日最高气温、最低气温、降水量和地表流量的10 a变化率分别为0.462℃、0.453℃、-0.010 mm、-0.051 m3/s,低温室气体排放情境下分别为0.263℃、0.264℃、-0.014 mm、-0.044 m3/s,流域干旱加剧的可能性进一步加大。

TMDL管理模式用于农村小流域水环境治理

为了改善巢湖水质,选取巢湖流域典型农村小流域——石茨河流域作为研究对象,在对该流域进行水文和水污染分析的基础上,构建HSPF流域模型对其负荷和水质进行计算,根据确立的污染分配原则对负荷进行削减,以满足考核断面水质达标要求,并计算得到石茨河流域最大日负荷总量(TMDL),同时提出流域水质管理建议。结果表明,石茨河干流各水质指标(COD、NH_(3)-N与TP)均超出考核标准(地表水Ⅲ类标准);流域污染源中点源除明确排口管控外,还需重点关注镇区难以收集的散排点源,面源需重点关注集镇、村庄、工业用地与稻田等地块单元。经计算,在满足石茨河考核断面水质达到地表水Ⅲ类标准时,COD、NH_(3)^-N与TP允许排放的污染物量分别为1 196.31、30.25、2.43 kg/d;同时,从空间和时间角度提出分区和分阶段管理模式,以实现水质稳定达标。