简介:分布式水文模型的模拟精度受空间参数精度的影响。提升空间参数精度能较为精准描述流域空间特征,也会使空间数据量冗增,甚至影响模型运行效率。以分布式水文模型SWAT为例,分析DEM、子流域划分、土地利用、土壤、降水站点等空间数据精度对模型模拟精度的影响。结果表明:1)对不同对象(流量、泥沙、营养元素等)进行模拟时,大多数空间数据分辨率阈值不同,分辨率超出阈值可能降低模型模拟的精度;2)DEM分辨率降低,泥沙和总磷(TP)模拟结果的相对误差明显增加,而流量和硝态氮(NO3-N)模拟结果变化极小;3)DEM分辨率达到一定精度后,进一步提高并不会使地表径流模拟精度得到改善,低分辨率DEM获得的坡度较小,这会降低模型对流量的模拟,模拟的洪峰径流产生滞后现象;4)子流域划分对流域产流模拟影响较小,而对产沙模拟影响较大。子流域和水文响应单元的划分数量对流域上游产沙量影响较大,而对流域出口处泥沙荷载影响较小;5)土地利用和土壤图精度主要通过影响模型中HRU生成的数量而影响模拟结果;6)地表径流模拟上,能够体现对地表径流贡献较大的局地降水事件的分布式的降水数据要比利用气象站点获得的降水数据模拟结果的精度要高。研究结果可以为今后模型开发、利用、改进提供参考,提高模型模拟的精度。
简介:气候变化和人类活动对流域水资源演变的影响程度不断加剧,对传统水资源评价技术方法提出了挑战.针对变化环境下缺资料地区传统水资源评价方法水量“还原”失真、水质水量评价分离、地下水和地表水评价分离等问题,本文采用了基于分布式水文模型SWAT的水资源评价方法,探讨了其评价原理、关键步骤和在缺资料地区的适用性等,并以西北内陆河玛纳斯河流域山区为例,比较了传统水资源评价方法和本文所用方法评价结果的差异.结果表明,本文所用方法在流域水资源评价精度、评价对象和水文要素的完整性、评价时段的灵活性上具有显著的优越性,证明利用具有物理机制的分布式水文模型有望实现水资源的动态、高效和快速评价,其评价原理可为水资源评价方法的改进提供一种新思路和技术支撑.
简介:为了进一步揭示晋江流域土地利用变化的水文效应,基于SWAT模型,分别模拟了1985年和2006年2种土地利用条件下,2002—2010年气象条件时的年、月水文过程,以定量分析土地利用变化对流域年、月的蒸散发、土壤剖面渗漏、地下径流和地表径流的影响。研究表明:与1985年土地利用相比,在2006年土地利用涵养水源能力较好的林草地减少了,而不透水面积的增加,降低了流域的降雨截留能力和土壤下渗能力,地表蒸散发量和地下水随之减少,而减小的水量则转为地表径流直接汇入河道,其中晋江全流域的蒸散发量、土壤渗漏量和地下径流量年平均减少11.86mm、48.86mm和25.62mm,年平均减少幅度分别为2.23%、11.27%和16.69%,而地表径流量年平均增加76.06mm,年平均增幅为26.12%;土地利用变化的水文过程效应与年内降水分布具有密切的关系,降雨量越小,蒸散发和地表径流的效应越显著,而土壤剖面下渗和地下径效应则相反。
简介:应用分布式水文模型进行灌区用水效率多尺度评价,可为灌区节水改造提供技术支持,本文运用SCE-UA算法在大兴试验站对分布式水文模型(SWAT)中的夏玉米-冬小麦轮作作物参数进行率定,对SWAT模型中蒸散发相关参数进行了敏感性分析,综合考虑农业灌溉措施和施肥措施,将模型模拟ET与遥感监测值进行对比验证.结果表明,SWAT模型模拟ET与遥感监测ET的确定性系数和Nash效率系数分别达到了0.91和0.90,模拟精度较高;不同的土地利用形式下,蒸散发变化显著,平均误差为6.9%.利用遥感监测ET数据有助于蒸散发的正确模拟,从而有效地提高水文过程的模拟精度.
简介:准确预报无资料地区的产流产沙,对土壤侵蚀治理具有重要的实践意义。为了研究南方红壤侵蚀区无观测资料流域的产流产沙情况,以福建省长汀县朱溪小流域为研究区,其次一级流域游屋圳子流域和高陂塅子流域分别为参证流域和无观测资料流域。采用相对误差(Re)、决定系数(R2)以及Nash-Sutcliffe效率系数(Ens)评价了SWAT模型在游屋圳子流域的产流产沙模拟的适用性,基于地形指数判定了两子流域的水文相似性。结果表明:SWAT模型适用于游屋圳子流域的产流产沙模拟;游屋圳子流域与高陂塅子流域具有水文相似性,说明两子流域间可以进行模型参数移植;经模型参数移植,模拟得2010年高陂塅子流域年径流量为1.32×107m3,年产沙量为2200t。模拟结果不仅为小流域的水土保持治理提供参考,也为其他无资料流域的产流产沙模拟提供方法借鉴。
简介:打区域是巴基斯坦的一个生物多样性中心。植物种类,特别树,在Swat,区域从全球气候暴露于扑灭威胁变化。用HADCM3A2a全球气候变化情形,种类分发的最大的熵(MaxEnt)建模在未来分发预言了一个可观的变化受苦pindrow(Royle前D.Don)Royle。AUC(在曲线下面的区域)0.972和0.983珍视目前是重要的,未来分发分别地种类当模特儿。象最温暖的季度(bio_10)和年度温度范围(bio_7)的吝啬的温度那样的有关生物与气候的变量显著地作出贡献到模型并且因此影响种类的预言的分发和密度,是清楚的。未来模型预言到一年,2080人口密度将显著地减少。种类的最高的密度在Sulatanr和Mankial的区域在山谷的东方、西方的边阶被记录。在种类的密度和分发的变化能有可观的影响,不是仅仅在树种类本身上,但是在联系subflora上也。
简介:为探索气候变化影响下水文极值的非平稳性和预测方法,建立了水文极值非平稳广义极值(GEV)分布的统计预测模型。利用1952—2010年淮河上游流域累计面雨量和流量年最大值资料、同期500hPa环流特征量资料以及17个CMIP5模式对环流特征量的模拟结果,筛选出对水文极值影响显著的年平均北半球极涡强度指数作为GEV分布参数的预测因子。分析了在RCP2.6、RCP4.5和RCP8.5情景下2006—2050年淮河上游流域水文极值对气候变化的响应。结果表明,10年以下与10年以上重现期的水文极值在非平稳过程中呈现前者下降而后者上升的相反变化趋势;多模型预测的集合平均在未来情景中均呈现上升趋势,情景排放量越大增幅越大,重现期越长增幅也越大。与极值的常态相比,极值的极端态更易受气候变化影响。