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第六章分布式水文循环模型近年来，水文模型研究的重点已从集总式流域水文统计模型转向分布式水文模型的研究，分布式水文机理过程模型的开发成为人们关注的焦点。
分布式水文模型的研制首先需要获得大量的流域空间分布数据，目前的水文模拟技术则趋向于将水文模型与地理信息系统（GIS）的集成，以便充分利用GIS在数据管理、空间分析及可视性方面的功能。
而数字高程模型（DEM）是构成GIS的基础数据，利用DEM可以提取流域的许多重要水文特征参数，如坡度、坡向、水沙运移方向、汇流网络、流域界线等。
因此，基于DEM 的流域分布式水文模型是水文模拟技术发展的必然趋势，也是本文水资源量可再生性的理论与评价研究的重要基础。
6.1 流域数字高程模型DEM及在水文中的应用数字高程模型DEM(Digital Elevation Model)是由美国麻省理工学院Chaires ler教授于1956年提出来的，其目的是用摄影测量或其他技术手段获得地形数据，在满足一定精度的条件下，用离散数字的形式在计算机中进行表示，并用数字计算的方式进行各种分析。
DEM作为地理信息系统的基础数据，已在测绘、地质、土木工程、水利、建筑等许多领域得到广泛应用。
本节将介绍DEM的基本知识及其在水文中的应用。
6.1.1 DEM的基本知识(1) 地形的数字描述20世纪中叶，随着计算机科学、现代数学和计算机图形学等的发展，各种数字的地形表达方式得到迅猛的发展。
1958年Miller和Laflamme提出了数字地形模型DTM(Digital Terrain Mold)的概念，并给出了以下的定义：数字地形模型是利用一个任意坐标场中大量选择的已知X、Y、Z的坐标点对连续地面的一个简单的统计表示。
实际上，数字地形模型DTM是通过地表点集的空间直角坐标(x,y,z)并视需要进一步伴随若干专题特征数据来表示地形表面的。
它的更通用的定义是描述地球表面形态多种信息空间分布的有序数值阵列，从数学的角度，可以用以下二维函数系列来概括地表示数字地形模型的丰富内容和多样形式：()),,3,2,1;,,3,2,1( ,n p m k v u f K p p k p === （6.1.1）式中：K p ——第p 号地面点（可以是单一的点，但一般是某点及其微小邻域所划定的一个地表面元）上的第人类地面特性信息的取值；u p ,v p ——第p 号地面点的二维坐标，可以是采用任一地图投影的平面坐标，或者是经纬度和矩阵的行列号等；m ——地面特性信息类型的数目（m ≥1）；n ——地面点的个数。
dhsvm原理DHsvm是一种用于水文模拟的模型，全称为Distributed Hydrology Soil Vegetation Model。
它的原理是基于水文循环的模拟，通过对流域内水分平衡的计算，模拟不同时间尺度和空间分布下的水文过程。
DHsvm模型是一个分布式模型，可以细致地模拟流域内的水文过程。
它将流域划分为多个小单元，每个小单元内的水文过程可以独立计算。
这种分布式的方法使得模型能够准确地模拟流域内的水文变化，捕捉到不同地形、土地利用和气象条件下的水文响应。
DHsvm模型的核心是水文循环的模拟。
它包括了降水、蒸散发、渗透和径流等过程的计算。
首先，模型会根据流域的气象数据和地形条件，计算出每个小单元的降水量。
然后，根据土壤特性和植被状况，模型会计算出土壤中的水分蒸发量。
接着，模型会根据土壤的渗透能力，计算出水分的渗透量。
最后，模型会根据流域的水文特征，计算出径流的生成和汇入。
DHsvm模型的优势在于它能够考虑到流域内不同地形和土地利用条件对水文过程的影响。
在模拟过程中，模型会根据地形的高程和坡度，调整地表径流和地下径流的生成和汇入。
同时，模型还会根据土地利用的类型和覆盖率，调整蒸散发和渗透的计算。
这样，模型能够更准确地模拟流域内的水文过程，为水资源管理和洪水预报提供重要的参考。
除了流域内的水文过程，DHsvm模型还考虑了气象条件对水文过程的影响。
模型会根据气象数据，计算出降水和蒸散发的量。
通过与实际观测数据的比较，可以评估模型对气象条件的模拟能力。
这样，模型不仅可以用于历史资料的回溯分析，还可以用于未来气候情景的模拟预测。
DHsvm模型的应用范围广泛，可以用于不同类型的流域和水资源管理问题。
例如，它可以用于研究不同土地利用和植被状况对水资源的影响，评估不同管理措施对水文过程的调控效果。
同时，模型还可以用于洪水预报和水资源规划，为决策提供科学依据。
DHsvm模型是一种基于水文循环的模拟模型，通过对流域内水分平衡的计算，模拟不同时间尺度和空间分布下的水文过程。
文章标题：深度剖析分布式水文模型区域分解并行计算方法及其应用在当今信息时代，大数据和并行计算技术已经成为科学研究和工程应用中不可或缺的重要工具。
在水文领域，分布式水文模型是对地表水文过程进行精细化模拟和预测的关键工具之一。
而区域分解并行计算方法，则是高效实现分布式水文模型的关键技术之一。
本文将深度剖析分布式水文模型区域分解并行计算方法及其应用，带您了解这一领域的最新进展和未来发展趋势。
一、分布式水文模型简介分布式水文模型是以地理信息系统（GIS）为支撑评台，通过将流域划分为若干个小单元，并在每个小单元内解算水文过程，最终整合为整个流域水文过程的模拟方法。
它具有对流域内部地形、土地利用、植被覆盖等空间异质性进行精细化描述的优势，能够更准确地模拟和预测降雨径流过程及水文响应。
二、区域分解并行计算方法概述区域分解并行计算方法是一种将整个模拟区域分解为若干个子区域，每个子区域独立进行水文模拟计算，最后通过合并各个子区域的计算结果得到整个模拟区域的水文过程的并行计算方法。
它能够充分利用并行计算的优势，提高计算效率和模拟精度。
三、分布式水文模型区域分解并行计算方法及其应用1. 区域分解算法在分布式水文模型中，通常将流域划分为若干个子区域，每个子区域内部进行水文模拟计算。
区域分解算法是确保子区域之间相互独立，并能够准确合并计算结果的关键。
目前主要采用基于地形特征的分解算法和基于统计特征的分解算法。
2. 并行计算框架区域分解并行计算方法需要一个高效的并行计算框架来将各个子区域的计算结果进行合并。
目前主要采用MPI（Message Passing Interface）和OpenMP（Open Multi-Processing）等并行计算框架。
3. 应用实例分布式水文模型区域分解并行计算方法已经在降雨径流模拟、洪水预测、流域水文响应等方面得到了广泛的应用。
以某某流域为例，通过采用区域分解并行计算方法，成功实现了对该流域的洪水过程进行了高精度、高效率的模拟和预测。
基于分布式水文模型DHSVM的平通河流域水文模拟石超;龚霞;张行南;夏达忠【摘要】Due to lack of hydrological data and the short time of flood's concentration,the traditional hydrolog-ical model is difficult to obtain good simulation results in the prediction of medium and small river basins.To analyze the adaptability of DHSVM in Pingtong Riverbasin,modeling process,modeling method and the structure and parameters of the model are researched.Then the numerical simulation is performed combining with the Pingtong River's hydrological data.Results show that the simulated daily runoff shows general a-greement with the observations;the relative error is all below 10%;the model can be used in the Pingtong River basin.The research work of relative error generated from the simulation results is done.%中小河流域水文预报时，由于流域水文资料缺乏，洪水发生时间短，传统的水文模型难以取得良好的效果。
分布式水文模型水文模型始终是水文科学研究的重要手段与方法之一。
21世纪以来水资源危机日益突出，为了深入探讨自然变化和人类活动影响下的水文循环与水资源演化规律，基于DEM的分布式水文模型成为当今水文界研究的热点。
回顾水文模型的发展历史，不难发现分布式水文模型并不是一个新的概念。
早在20世纪70年代，国外就开始了分布式水文数学模型的研究，1969年Freeze和Harlan发表了《一个具有物理基础数值模拟的水文响应模型的蓝图》的文章。
目前代表性的模型有： SHE模型、IHDM模型、SWAT模型等。
我国在分布式水文模型的研制方面则起步较晚，目前还没有比较成熟或者得到国际上普遍认可的分布式水文模型。
同时国外的模型也不太适用于中国的国情，许多模型在具体引用时还存在很多的问题。
因此，我们急需在借鉴国外先进模型的基础上，利用现代科学技术（尤其是计算机和"3S"技术），研制适合我们国情的分布式水文模型。
"3S"技术的引进，为水文科学注入了新的血液。
目前水文模拟技术趋向于将水文模型与地理信息系统（GIS）集成，以便充分利用GIS在数据管理、空间分析及可视性方面的功能。
而数字高程模型（DEM）是构成GIS的基础数据，利用DEM可以提取流域的许多重要水文特征参数，如坡度、坡向、水沙运移方向、汇流网络、流域界线等。
因此，基于DEM的分布式水文模型是现代水文模拟技术发展的必然趋势。
基于DEM的分布式水文模型，通过DEM可提取大量的陆地表面形态信息，这些信息包含流域网格单元的坡度、坡向以及单元之间的关系等。
同时根据一定的算法可以确定出地表水流路径、河流网络和流域的边界。
在DEM所划分的流域单元上建立水文模型，模拟流域单元内土壤～植被～大气（SVAT）系统中水的运动，并考虑单元之间水平方向的联系，进行地表水和地下水的演算。
概括起来，由于建立在DEM基础之上，分布式水文模型具有以下特色：①具有物理基础，描述水文循环的时空变化过程。
