气候变化对鄱阳湖流域径流的影响

为研究未来气候变化对鄱阳湖流域径流的影响,构建了0.1°分辨率VIC水文模型,采用均匀设计法率定参数。应用CMIP5多模式气象数据结果驱动VIC模型,对RCP2.6、RCP4.5和RCP8.5情景下的鄱阳湖流域径流变化进行评估。结果表明,在RCP2.6和RCP4.5情景下未来期(2026—2040年)较基准期(2006—2020年)径流呈增加趋势,在RCP8.5情景下径流呈减少趋势。各种模式都在汛期径流有增加趋势,枯季径流有减小趋势,发生水文极端事件的态势更加明显。     

基于实地勘测的城市雨洪模型研究

针对目前内涝分析采用的计算模型缺乏实地勘测数据,准确性难以验证这一问题,将实地勘察结果与雨洪模型的建立过程相结合,以合肥高校校园为例进行了实地勘测、模型构建和模拟结果分析。通过构建基于实测数据的SWMM模型,模拟不同降雨重现期情景下的地表径流、节点溢流等情况,结合实地调查结果进行分析,找出了导致校园发生内涝的具体因素。可推广应用于城市其他易涝区的研究,具有一定工程意义。     

流域数字水文模型研究

探讨了数字水文模型的基本内涵和基本框架，首先利用数字高程数据自动提取流域水系，构建数字高程流域水系模型，主要包括数字高程模型中凹陷区域的识别和处理，平坦部位水流流向设定，子流域集水单元勾划，河网生成，河网与子流域编码及网结构拓扑关系的建立；然后在每一集水单元上建立数字产流模，再根据河网结构扼扑关系建立了数字河网汇流模型，从而形成数字水文模型，通过淮河流域能量与水分循环试验强化观测资料的检验，结果表     

面向复杂情景的SWMM水质参数敏感性分析

为了研究多种降雨情景下不同下垫面类型的水质参数敏感性,采用修正Morris筛选法解析了SWMM的水质参数敏感性总体特征,阐明了不同降雨强度和下垫面类型对水质参数敏感性的影响程度,揭示了各水质指标的高敏感参数分异特征。结果表明:高敏感及敏感参数数量及敏感性随降雨强度增大而增加,暴雨条件下道路和绿地水质参数敏感性水平显著升高,而降雨峰现时间滞后会导致部分高敏感水质参数的敏感性降低,敏感性从高到低依次为径流指数、最大积累量、冲刷系数、速率常数、半饱和常数；下垫面类型对高敏感及敏感水质参数数量的影响程度高于降雨条件；屋顶的敏感性参数数量及其敏感性总体较大,主要受下垫面面积占比和透水性影响,农田氨氮的径流指数敏感性显著高于化学需氧量、总磷、总氮,与肥料水解及氨氮流失过程有关。     

改进的KNN实时校正方法在山区中小流域的应用

为提高山区中小流域实时洪水预报精度,提出了一种基于历史洪水学习的KNN实时校正方法(KNN-H法),并选择陕北黄土高原地区2个山区中小流域为研究区域,将其与传统KNN法和AR法进行对比,验证该方法的校正效果。结果表明:KNN法和KNN-H法的校正精度总体高于AR法；KNN法和AR法不能有效降低预报结果的峰现时间误差,而KNN-H法校正结果峰现时间误差比校正前有明显降低；KNN-H法通过对历史洪水预报误差的学习,可有效解决KNN法在实时校正中因为预热期资料不足导致的校正精度不高问题；当预报洪水过程处于涨洪或退水阶段时,KNN-H法能够快速定位到历史洪水的相同阶段,分析历史预报误差后迅速对当前预报值做出校正；总体上KNN-H法校正精度高于传统KNN法。