SWAT分布式水文模型在黑河干流山区流域的改进及应用

在集成地理信息系统(GIS)和遥感(RS)技术的SWAT(Soil and Water Assessment Too1)分布式水文模型改进的基础上，对黑河干流山区流域出山径流进行了模拟。SWAT-GIS按不同的地形、土壤类型、土地利用或覆盖类型将整个流域划分成157个具有相似水文特征的水文响应单元(HRU)。通过模拟结果比较，表明浅层蓄水层回归因子(基流回归因子)、海拔高度带的划分分别对黑河干流山区流域地下径流和融雪径流过程有重要的影响，是该模型模拟精度高低的关键。通过参数的调整，1990～2000年月平均径流模拟结果显示，莺落峡站出山径流模型效率系数R^2达到0．88，相关系数r^2接近0．91。     

基于新安江水文模型的东江流域枯水径流模拟

为了探讨新安江流域水文模型模拟流域枯水径流的可行性及精度,采用该模型对东江流域中的4个子流域进行日径流过程模拟.在采用常规的评价指标对模拟结果进行初步分析的基础上,以描述枯水径流特点的枯水特征值,例如连续多日最小平均流量、基流分割结果、枯水期模拟结果和流量历时曲线等为研究对象,探讨该模型模拟枯水径流的能力.4个子流域的研究结果表明,不论对于常规的评价指标,还是枯水特征值,用新安江流域水文模型来模拟枯水期的流量均能达到较高的精度,因此可采用该模型进行东江流域枯水径流的预测.     

淮河上游地区降雨径流分析及模拟

为了掌握淮河流域的水情信息,对淮河干流王家坝以上流域的降雨径流进行分析和模拟。采用流域内1985-2007年的站点历史资料对降雨径流进行分析,并且应用分布式SWAT模型,采用SCE-UA算法进行参数自动校准并进行检验,建立降雨径流月尺度模拟模型。分析发现流域年降水量50%集中在6-8月,并且淮南山区息县及潢川子流域的月平均径流和径流系数都大于属于淮北平原区的班台子流域。息县、潢川、班台及王家坝月径流的模拟结果确定性系数分别达到0.77、0.81、0.69和0.80。淮河上游地区的降雨存在明显的季节集中性,并且淮南山区和淮北平原区因地势不同使产流特征不同。流域中水利工程设施的应用对天然降雨径流过程的改变产生很大影响,使班台子流域的模拟结果差于其他子流域。研究区属于径流资料短缺地区,分布式水文模型的建立充分反映了下垫面的已知信息,弥补了径流资料短缺的不足之处。     

雅鲁藏布江奴下水文站以上流域水文过程及其对气候变化的响应

以雅鲁藏布江奴下水文站以上流域为研究对象,针对缺资料流域的水文计算和预测问题,采用流域水文模型THREW,用地面气象观测、遥感植被覆盖和积雪面积等资料,基于断面水文监测数据对模型进行率定,应用CMIP5数据对径流演变进行预估。结果表明:对于雅鲁藏布江奴下水文站以上流域,THREW模型对1991—1995年率定期月径流模拟的纳什效率系数为0.75,对1996—2000年验证期月径流模拟的纳什效率系数为0.76;IPCC AR5所设置在CO2排放量最大的情况下,径流明显增加。     

石羊河流域无观测资料地区径流模拟

基于水文模型管理和调配石羊河流域无资料地区的水资源,首先要解决模型的参数问题.为了使模拟结果更贴近实际观测值,基于变异系数法量化流域水文相似度,选取参证流域,构建SWAT水文模型,移植其模型参数进行水文模拟.以西营河为参证流域,将金塔河作为验证流域,移植参数进行径流模拟,结果表明模拟值与实测值平均相对误差、相关系数及效率系数分别为9.3%、0.80、0.78,其拟合精度满足模拟要求.在此基础上,构建无观测资料东大河流域的SWAT模型,移植西营河流域的模型参数进行径流模拟.结果表明,东大河多年平均径流量模拟值为3.345×108 m3,与实际观测值的平均相对误差为3.38%,可满足径流模拟的要求.有效地提高了西北内陆河流域无观测资料地区水文模拟精度,较好地解决了径流模拟中的不确定性问题.     

基于SWAT的涟水河上游流域非点源污染模拟

以涟水河娄底水文站上游流域为研究区域,应用SWAT模型对该区域的径流、泥沙及非点源氨氮、总磷污染负荷进行模拟计算.将1998年设置为模型启动期,即＂模型预热＂,利用娄底水文站1999～2002年的实测月径流、氨氮及总磷的实测数据进行模型参数确定,运用2003～2005年实测的月径流、氨氮及总磷数据对调参后的模型进行模型验证,验证结果表明模型基本合理可行,可用于涟水河上游流域的非点源污染模拟计算.运用率定后的模型,去除点源污染,重新进行模拟得到最终的非点源污染氨氮、总磷.根据模拟结果对该区域的径流、泥沙、氨氮及总磷污染负荷的时空分布特点进行了分析,为涟水河娄底水文站上游流域非点源污染的综合防治规划提供了参考和依据.     

CASC2D模型与GSSHA模型在栾川流域的径流模拟

为研究半干旱半湿润流域复杂产流机制下不同模型结构对于径流模拟的影响,选取栾川流域为研究对象,在采用相同的DEM、土地覆盖以及土壤资料的前提下,利用基于超渗产流机制的CASC2D模型以及在其模型结构基础上改Green-Ampt方程为理查德方程计算下渗并增加地下水径流的GSSHA模型对1964—2000年间的8场洪水进行径流模拟。结果表明,GSSHA模型在栾川流域获得较好的模拟效果,除峰现时差外,GSSHA模型在洪峰、径流深模拟以及确定性系数方面均比CASC2D模型有较大提升。     

赣江流域径流模拟分析研究

为了分析赣江流域径流对1980-2013年以来土地利用变化的响应以及气候变化对其的影响,以外洲水文站控制的流域范围为研究对象,建立SWAT模型,对赣江流域径流进行模拟研究分析。研究结果表明:1)SWAT模型对赣江流域模拟精度较高,其中Ens均大于0. 84,R2均大于0. 85,模拟效果较好; 2)不同土地利用情境下模拟的赣江流域月径流略有变化; 1980-2000年,月径流变化率最大为1. 16%,最小为0. 41%; 2000-2015年,月径流变化率最大为0. 17%,最小为0. 01%; 1980-2015年,月径流变化率最大为1. 33%,最小为0. 42%。总体来说,3个时期的变化率均在1. 5%以内; 3)降水量与气温对流域径流影响较大,其中降水量与径流呈正相关性,气温与径流呈负相关性,且在夏季,径流对温度敏感性最大。     

东江流域土地利用变化对径流的影响分析

将流域水文模型HSPF与元胞自动机-马尔科夫(CA-Markov)土地利用预测模型结合,定量评价了东江流域未来土地利用变化的径流响应;并且模拟分析了不同降雨情景下土地利用变化的水文响应。结果表明:HSPF模型可以较好的模拟东江流域的月径流过程,可用于东江流域长期水文变化的评价与研究;未来土地利用变化引起的总径流的改变较小但是地表径流的变化较显著;未来土地利用变化情景下高、低流量值都有所增长,随着城镇建设用地面积比例的进一步增加高流量值随之增长而低流量减少;随着降雨量的增加,径流对于未来土地利用变化的响应程度减弱,降雨量减少,未来土地利用变化的水文效应增强;总的来说,4种降雨情景下未来土地利用变化对总径流的影响都不大,但是对地表径流有较显著的影响。研究过程和结果可为东江流域水资源规划及相关管理决策提供参考。     

用TOPMODEL模型模拟流域枯水径流

TOPMODEL模型是以地形为基础的半分布式流域水文模型，被广泛地应用于流域水文模拟中．用该模型对东江流域中的四个流域进行枯季日径流过程模拟，在对模拟结果进行初步分析的基础上，着重以连续多日最小平均流量、基流分割结果等描述枯水径流特点的枯水特征值为研究对象，分析用TOPMODEL模型所模拟出来的枯水流量的模拟精度．综合研究结果表明，采用该模型来模拟枯水期的流量过程可以达到较高的模拟精度．     

MODIS在青藏高原大范围积雪制图中的应用及存在的问题

积雪是地球表面重要的组成部分之一,精确监测积雪覆盖及其动态变化是地球科学的一个重要研究方向。本文以我国主要积雪区之一的青藏高原作为研究区域,研究了MODIS数据在青藏高原大范围积雪制图中的应用。使用基于NDSI阈值法的积雪像元识别方法,对2002-2003年度青藏高原的积雪状况进行了监测。对监测结果的分析表明,虽然这种算法目前还存在一些不足,但对青藏高原大区域的积雪监测仍是一种极为有效的方法。     

温带草原放牧场积雪灾害分级评价的遥感分析

冬春季持续性大面积过厚积雪是造成温带草原放牧场积雪灾害的主要致灾因子．以积雪灾害频繁发生的内蒙古锡林郭勒草原的部分地区为研究区域，分析了该区域的孕究环境和影响积雪灾害危害程度的因子系统．同时应用陆地资源卫星Ｌａｎｄｓａｔ－ＴＭ影像对承灾体，即放牧草场的类型；ＮＯＡＡ－ＡＶＨＲＲ资料对致灾因子和积雪的分布及深度状况进行了监测．在积雪深度遥感信息提取时，与接收ＮＯＡＡ气象卫星资料准同步，通过将研究区草场类型图和雪深图叠加，得出１９９２年冬季以积雪掩埋牧草高度的百分比共分四级，即无白灾，轻度白灾，中度白灾和严重白灾，并量算出各雪灾等级的面积．最后提出了今后应进一步加强关于减灾抗灾措施的几点建议．     

一种新型造雪核子器的数值模拟研究

基于造雪机核心部件核子器，建立了核子器物理模型与内流域模型，利用数值模拟方法对核子器的内流场进行了计算，针对该核子器重要参数混合室长度、核子器出口直径的变化，首先采用VOF模型研究了核子器内部气液两相分布情况，并使用DPM模型研究了上述参数对核子器雾化粒径的影响，分析了雾化粒径大小及其出现频率的规律，研究核子器受关键几何参数的影响规律，为核子器结构优化提供科学依据。模拟结果表明：核子器混合室长度对其雾化效果有较大的影响，出口直径对其雾化效果有一定的影响，该核子器达到较好雾化效果的结构为混合室长度30 mm、出口直径1.1 mm。     

应用机器学习技术预测强雨雪天气过程中的积雪

2017年12月～2018年2月冬季,在中国长江中下游流域发生了两次强度强、范围广的强雨雪冰冻天气。在第一次强降雪天气中,由于2018年1月3～4日和5～8日两阶段降雪在中国东部落区高度重叠,导致了较为严重的灾害。为了预测日积雪深度,利用2017年12月～2018年2月和2007年12月～2008年2月这两个时间段上的国家测站日值数据,利用CART决策树算法根据各气象要素生成一个预测当天是否有积雪的二元判别决策树模型。从决策树结构中可以看出,前一日的积雪深度、日最高气温、日平均气温、日最低相对湿度等要素对预测结果的影响重大。且两决策树的结构相似度极高,故该模型对是否有积雪的预测存在普适性。随后利用深度学习方法训练两个时间段上所有预测为有积雪的个例,建立预测积雪深度的回归模型,结果表明,利用该模型训练得到的误差较小,但不足之处在于,预测极端降雪个例的误差大于普通降雪个例。将决策树模型与深度学习模型串接,便能得到预测当天是否有积雪,及积雪深度的模型。相比于前人的研究,该模型能拟合更复杂的特征,得到更精确的预测,使用2018年的数据也能更好地模拟当前的气候背景。     

基于BP神经网络的公路风吹雪雪深预测模型

公路风吹雪雪深预测作为国际雪冰学领域的研究热点和难点问题一直未能很好解决.以白茫雪山防雪走廊段安装的自动气象站和当地气象局提供的气象资料为基础,提取了对公路风吹雪雪深有影响的4种因素(降雪量、大气温度、风速和湿度)的指标值,建立了基于BP(back propagation)神经网络的公路风吹雪雪深预测模型.对研究区5次降雪过程中所记录的199组数据进行训练学习,用20组数据来验证建立的模型,验证结果表明20h累计雪深预测值的误差在10%以内,85%的雪深预测值误差在20%以内,因此所建立的模型具有很强的泛化能力和较高的精度.并对降雪量、大气温度、风速和湿度这4个因素进行了敏感性分析,表明雪深与降雪量成正比,与其他3个因素成反比,其中降雪量对雪深的影响最大,风速次之,湿度最小.     

诗词中的冰雪意象

“意象”是诗人审美创造的结晶和情感意念的载体。“冰雪”这一自然现象蕴涵了人类的文化情感,因此“冰雪”具有了一定的原型意义,并成为诗词中常见的意象之一,我国诗词中“冰雪”意象的营构方法主要是赋、比、兴。这一意象具有独特的审美意蕴,成为冰雪文化的重要组成部分。     

不同产地雪莲花中重金属含量分析

雪莲花是一种名贵的藏药,也是青藏高原最受国内外游客青睐的土特产之一。雪莲花作为一种药用植物,其中有毒有害的重金属含量也是广大消费者关注的问题之一,更是该药材出口销售的绿色标准指标之一。本研究采用ICP-MS和氢化发生—AFS法,对西藏拉萨市场内来自西藏、青海和新疆3个产地的雪莲花样品进行了重金属含量分析。结果表明：①3个产地中西藏雪莲花重金属含量较高,青海次之,新疆最低;②雪莲花药材重金属含量由高到低的顺序为：Cr〉As〉Pb〉Cd〉Hg,按照《药用植物及制剂进出口绿色行业标准》,重金属As超标较明显。     

实时信息下除雪车辆优化调度分析

降雪严重影响城市道路交通系统的正常运行,除冰雪已经成为城市冬季道路养护工作的一项重要任务。城市道路网络复杂,合理的除雪车辆调度方案仅仅依靠人工经验无法实现。本文考虑冬季道路养护中的服务水平、车队规模等约束条件,建立了实习信息下除雪车辆优化调度的整数规划模型。该问题属于一个NP-完全问题,因此设计了构造启发式算法对模型近似求解。算例结果表明,该算法能够求解一定车队规模的除雪车辆调度问题,能够提高冬季道路养护的水平,为实际应用奠定了基础。     

实时信息下除雪车辆优化调度分析

降雪严重影响城市道路交通系统的正常运行,除冰雪已经成为城市冬季道路养护工作的一项重要任务.城市道路网络复杂,合理的除雪车辆调度方案仅仅依靠人工经验无法实现.考虑冬季道路养护中的服务水平、车队规模等约束条件,建立了实习信息下除雪车辆优化调度的整数规划模型.该问题属于一个NP-完全问题,因此设计了构造启发式算法对模型近似求解.算例结果表明,该算法能够求解一定车队规模的除雪车辆调度问题,能够提高冬季道路养护的水平,为实际应用奠定了基础.     

杭州大雪的成因和预报指标分析

为了提高大雪天气的预报准确率,利用2008—2018年冬季美国国家环境预报中心( National Center of Environmental Prediction,NCEP) 1° × 1°逐6 h再分析资料、NCEP/NCAR再分析资料以及常规气象观测和降雪加密观测资料。挑选出杭州地区9次典型的大雪天气过程,从大尺度环流背景和水汽、动力以及热力因子等物理量场结构方面展开研究,同时与多年冬季平均的相关特征进行了比较分析,最终给出了杭州典型大雪天气发生时的概念模型和预报指标,大致概括如下:首先需要具备能够产生降雪的大尺度环流背景,其次,需满足大雪产生的水汽和动力等具体物理量条件,最后,必须达到特定的温度和厚度指标条件。该大雪预报模型可为杭州开展的精细化业务预报提供参考依据。