常见水文模型参数率定

水文模型率定研究水文模型是一种数学模型，用于描述水文过程，包括降雨、蒸发、径流等。

水文模型的建立和率定是水文学研究的重要内容之一。

本文将介绍水文模型的基本概念和建立方法，并以一个实例来说明水文模型的率定过程。

一、水文模型的基本概念水文模型是一种描述水文过程的数学模型，它可以用来预测水文变量的变化，如降雨、蒸发、径流等。

水文模型通常包括两个部分：输入和输出。

输入是指模型所需的数据，如降雨量、蒸发量、土地利用类型等；输出是指模型预测的结果，如径流量、地下水位等。

水文模型可以分为两类：分布式模型和集中式模型。

分布式模型是指将流域划分为若干个小区域，每个小区域都有自己的输入和输出。

集中式模型是指将整个流域看作一个整体，只有一个输入和一个输出。

分布式模型通常比集中式模型更准确，但也更复杂。

水文模型的建立需要考虑多种因素，如流域的地形、土地利用类型、降雨量、蒸发量等。

建立水文模型的过程通常包括以下几个步骤：1. 收集数据：收集流域的地形、土地利用类型、降雨量、蒸发量等数据。

2. 建立模型：根据收集到的数据，建立数学模型，描述流域的水文过程。

3. 参数估计：根据实测数据，估计模型中的参数。

4. 模型率定：将模型预测的结果与实测数据进行比较，调整模型参数，使模型预测结果更加准确。

5. 模型验证：使用另外一组数据来验证模型的准确性。

二、水文模型的建立方法水文模型的建立方法有很多种，常用的方法包括统计模型、物理模型和组合模型。

1. 统计模型：统计模型是根据历史数据建立的模型，它通常基于统计学原理，如回归分析、时间序列分析等。

统计模型的优点是简单易用，但缺点是对数据的要求较高，需要有足够的历史数据支持。

2. 物理模型：物理模型是基于物理原理建立的模型，它通常包括流体力学、热力学等方面的知识。

物理模型的优点是准确性高，但缺点是建模过程较为复杂，需要大量的实验数据支持。

3. 组合模型：组合模型是将统计模型和物理模型结合起来建立的模型，它既考虑了历史数据的影响，又考虑了物理原理的影响。

SWAT水文模型介绍1概述SWAT（Soil and Water Assessment Tool）模型是美国农业部（USDA)农业研究局（ARS）开发的基于流域尺度的一个长时段的分布式流域水文模型。

它主要基于SWRRB模型，并吸取了CREAMS、GLEAMS、EPIC和ROTO的主要特征.SWAT具有很强的物理基础,能够利用GIS和RS提供的空间数据信息模拟地表水和地下水的水量和水质，用来协助水资源管理，即预测和评估流域内水、泥沙和农业化学品管理所产生的影响。

该模型主要用于长期预测，对单一洪水事件的演算能力不强,模型主要由8个部分组成:水文、气象、泥沙、土壤温度、作物生长、营养物、农业管理和杀虫剂。

SWAT模型拥有参数自动率定模块，其采用的是Q.Y.Duan等在1992年提出的SCE-UA算法。

模型采用模块化编程，由各水文计算模块实现各水文过程模拟功能，其源代码公开,方便用户对模型的改进和维护。

2模型原理SWAT模型在进行模拟时，首先根据DEM把流域划分为一定数目的子流域,子流域划分的大小可以根据定义形成河流所需要的最小集水区面积来调整，还可以通过增减子流域出口数量进行进一步调整。

然后在每一个子流域内再划分为水文响应单元HRU。

HRU是同一个子流域内有着相同土地利用类型和土壤类型的区域。

每一个水文响应单元内的水平衡是基于降水、地表径流、蒸散发、壤中流、渗透、地下水回流和河道运移损失来计算的。

地表径流估算一般采用SCS径流曲线法。

渗透模块采用存储演算方法，并结合裂隙流模型来预测通过每一个土壤层的流量,一旦水渗透到根区底层以下则成为地下水或产生回流。

在土壤剖面中壤中流的计算与渗透同时进行.每一层土壤中的壤中流采用动力蓄水水库来模拟。

河道中流量演算采用变动存储系数法或马斯金根演算法。

模型中提供了三种估算潜在蒸散发量的计算方法—Hargreaves、Priestley-Taylor和Penman-Monteith。

HEC-HMS水文模型参数初损率和波速率定的循环渐近法刘传铭;陈兴伟;吴杰峰【摘要】初损率(λ)和波速(V)是HEC-HMS洪水模型的两个关键参数,其率定对于提高水文模型的模拟精度具有重要意义.针对这两个参数的特点,提出对其率定的循环渐近法,以福建晋江西溪流域为例,率定相应参数,构建HEC-HMS洪水模型.结果表明:①循环渐近法可以较好地率定初损率和波速,参数率定结果合理,模型模拟精度整体较高;②起涨流量与初损率密切相关,起涨流量越大,初损率就越小;降雨强度对洪水波波速具有显著影响,降雨强度越大,波速也越大;这两组经验关系的建立有助于拓展模型在洪水预报等工作中的应用.%Initial abstraction ratio and flood wave velocity are two key parameters in HEC-HMS model.Their values determinated reasonably during the calibration are of great significance to improve the simulation accuracy of the model.Approximate circulating method is proposed and Xixi watershed is selected as a study area to set up the HEC-HMS model.Results showed that:(1) Values of initial abstraction ratio and flood wave velocity were properly determinated and the accuracy of the model is high with the application of Approximate Circulating method in the calibration of the model.(2) Regression analysis indicated that the initial abstraction ratio was closely related to the initial discharge and flood wave velocity was depending on rainfall intensity.The establishment of two empirical formulas is helpful for the model's application in flood forecast.【期刊名称】《灾害学》【年(卷),期】2017(032)004【总页数】5页(P219-223)【关键词】参数率定;循环渐近法;洪水;HEC-HMS;西溪流域【作者】刘传铭;陈兴伟;吴杰峰【作者单位】福建师范大学地理科学学院,福建福州350007;福建师范大学地理科学学院,福建福州350007;福建省陆地灾害监测评估工程技术研究中心,福建福州350007;湿润亚热带山地生态国家重点实验室培育基地,福建福州350007;福建师范大学地理科学学院,福建福州350007【正文语种】中文【中图分类】X43;TV122洪水是指由于降水或冰雪融化，大量径流汇入河道，导致水量激增，水位快速上涨的现象[1]。

SWMM模型作为一个城市雨洪管理模型已经被越来越广泛地使用，但是建立一个精度良好的模型并不容易，往往需要花费相当精力来进行参数率定工作。

参数率定或者说调参的前提条件是模型已经基本搭建好，降雨与管网这些基础数据具有一定的精度以及在此基础上的各种概化处理相对合理，否则的话调参就没有多少意义。

SWMM模型的参数很多且又是一个分布式的，所以调参是一件很复杂的事情，需要有一定经验才能完成好，盲目地调整不仅浪费时间，有时还浪费表情，因为不是每次调整都会出现预期的结果。

深入了解SWMM模型各个参数的含义和敏感性对率定工作还是相当有好处的，至少能够明确调整的方向。

一般来讲，对于径流系数或者产流量来讲，不透水率、流域的面积以及特征宽度还有坡度是影响最大的几个参数，其余参数的影响几乎可以忽略不计。

对于洪峰流量，一般来说影响最大的几个参数依次是流域面积，特征宽度，不透水率，透水区洼蓄量，不透水区曼宁系数，坡度。

当然，不同区域不同情形下，这个参数的排序会略有差别，但也不会有较大的出入。

至于每个参数的具体影响，这里就不详述了，如果知道模型计算原理的话是很容易推导出来的。

需要说明的是有人也许会说降雨量是对结果影响最大的一个参数，这话也没有错，但这里没有将降雨当作一个参数来分析。

有时会碰到这样一个问题，当我们把结果调得很接近现实或者说实测数据时，却发现有些参数已经被调得很离谱了，早就不满足其物理意义了或者说离实际差好远了，出现这种情况怎么办？我的观点是如果这样一套参数能把大部分场次暴雨洪水都模拟得很好，那么是可以接受的，毕竟我们关注的主要还是结果，不管白猫黑猫，抓到老鼠的就是好猫。

但是，如果这样一套参数只是能将某一两场洪水模拟好或者说只有一两场实测数据用来调参，然后调整成了这样，那最好还是不要采用了。

当然，这个问题还是要具体情形具体分析了，上述只是我个人的一些看法。

记得几年前，在一个学术会议上，一个外国佬说他们连降雨量都调。

利用计算机技术解决率定水文预报模型参数所需历史资料问题利用洪水预报模型进行洪水预报是防洪减灾的有效措施之一，现有的多种模型，如：马斯京根分段连续演算模型、降雨径流相关模型、三水源蓄满产流模型等等，都已经发展得比较成熟，并为各国水文工作者所普遍接受。

但因下垫面条件的不同，所以模型应用的好坏，关键在于能否根据本地的实际情况通过历史资料率定与之相应的模型参数。

而率定这些参数所需要的资料，只能从浩如烟海的大量历史水文资料中获取，以往这项工作多由人工从积累的年鉴资料中查询获得，工作难度大，历时长，而且一旦需要资料发生变化或者人为的疏忽大意，大部分工作将要重做。

鉴于目前全国水文系统已经建成统一的水文数据库，因此可以充分利用计算机这种高科技手段，并结合现有的水文数据库编制应用软件，处理类似的重复性劳动以提高工作效率和质量，解决率定模型参数所需的大量历史水文资料工作难度大的问题。

１．软件的灵活性处理1.1数据库的灵活性处理由于用水文数据库取代了以往的年鉴资料，所以资料处理软件将面对该数据库进行操作，这是最为方便灵活的操作方式。

但考虑到目前网络的发展状况和实际工作情况，使用者不可能随时随地对水文数据库进行操作，因此，需另建一本地数据库。

可以采用微软的Ac(1ESS作为本地数据库，其主要优点是操作简单、易于维护，主要是为单机用户开发的，虽然稳定性和安全性标准低一些，但处理我们的工作完全可以胜任。

我们要求新建的数据库表结构与水文数据库完全一致(可以只建需要的库表，如冰情表暂不需要就可不建)，并导人数据。

这样即使离开办公室，仍可以随时从本地的Ac(：ESS数据库中查询需要的资料，在条件允许时，甚至可以连到外省的数据库，检索需要的资料。

对于用户来讲，只需在配置服务器时输入相应的0DBC名和数据库名，就可以根据用户的权限使用。

1.2数据库表的灵活性处理在历史资料的处理过程中，往往要面对两个或更多的数据库进行操作，这样，对于各数据库中结构功能完全相同的表，其表名却不一定相同(要求表中字段名一定要相同)，为解决这个问题，在该程序的处理中把表名放在一初始化文件Data~[’ran．ini中的[DBTABLE]段说明，格式如下图所示，等号后面分别代表日降水资料、日蒸发资料、日水位资料、日流量资料、降水摘录和洪水摘录资料的库表名称。

三种水文模型的比较新安江模型是一个概念性水文模型，新安江水文模型在我国已经应用多年，且效果显著，随着水文学和信息技术的不断发展，萨克拉门托（SAC）模型、TOPMODEL模型也逐渐在我国得到应用。

本文主要从产流机制、适用范围、参数以及汇流过程对三种水文模型进行了对比和总结。

下面结合表格从几方面来具体说明三个模型的相同点和不同点。

从产汇流原理及计算模式来说，新安江模型在每个子流域先进行蒸散发和产流计算，计算出子流域总产流量后通过自由水蓄水库结构进行三水源划分，对已经划分好的三种水源（地表径流、壤中流、地下水径流）分别按照各自的退水规律进行汇流计算（比如采用线性水库），得到子流域出口流量过程，对子流域出口的流量过程进行出口以下的河道汇流计算（比如马斯京根法）得到子流域在全流域出口的流量过程，然后将每块单元流域在全流域出口的流量过程同时刻线性叠加，即得到全流域出口总的流量过程，因此综合来看，是一个总—分—总的计算模式。

SAC模型中流域被划分为透水、不透水及变动不透水面积三部分，透水面积为主体；在透水面积上，根据土壤垂向分布不均土层分为上下两层；根据水分受力特征，上下土层蓄水量分为张力水蓄量和自由水蓄量，自由水可以补充张力水，但张力水不能补充自由水，上下土层通过下渗曲线连接，下渗计算是整个模型的核心。

径流来源于永久不透水面积和可变不透水面积上的直接径流，透水面积和可变不透水面积上的地面径流，透水面积上的壤中流、浅层与深层地下水。

汇流计算分为坡面汇流和河网汇流两部分，计算出的直接径流和地面径流直接进入河网，而壤中流、快速地下水和慢速地下水可用线性水库模拟。

各种水源的总和扣除时段内的水面蒸发4E ，即得河网总入流。

河网汇流一般采用无因次单位线。

总的来看是一个分—总的过程。

新安江模型在每个子流域先进行蒸散发和产流计算，计算出子流域总产流量后通过自由水蓄水库结构进行三水源划分，对已经划分好的三种水源（地表径流、壤中流、地下水径流）分别按照各自的退水规律进行汇流计算（比如采用线性水库），得到子流域出口流量过程，对子流域出口的流量过程进行出口以下的河道汇流计算（比如马斯京根法）得到子流域在全流域出口的流量过程，然后将每块单元流域在全流域出口的流量过程同时刻线性叠加，即得到全流域出口总的流量过程，因此综合来看，是一个总—分—总的计算模式。

基于均匀设计法的VIC模型参数率定朱悦璐;畅建霞【摘要】[目的]用新方法对大尺度分布式水文模型VIC的参数进行率定,为水文模型参数率定提供新的思路.[方法]采用均匀设计理论对传统的率定区间进行重构,确定最优组合,并对渭河流域的林家村、张家山以及流域出口断面水文站的径流进行模拟调试.[结果]将基准期需要率定的6个参数转化成一个6因素10水平的组合,仅通过10次率定就使各站的Nash系数达到0.85以上,总量精度误差控制在5％以内,能够满足工程精度要求.[结论]与其他参数率定方法相比,均匀设计原理在保证模拟效果的同时可以极大地减少工作量.【期刊名称】《西北农林科技大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2015(043)012【总页数】8页(P217-224)【关键词】VIC模型;参数率定;均匀设计;优选方案【作者】朱悦璐;畅建霞【作者单位】西安理工大学水利水电学院,陕西西安710048;西安理工大学水利水电学院,陕西西安710048;河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室,江苏南京210098【正文语种】中文【中图分类】P333水文模型参数是水文模型的重要组成部分，参数率定过程是水文模型是否建立成功的关键，参数率定好则模型模拟就准确，反之模拟结果无法应用于工程实际，因此水文模型的参数率定研究是进行后续水文工作的基础，具有十分重要的意义。

参数率定问题，就是找到模拟和实测曲线最优解的问题，很多学者对各种水文模型参数率定进行了大量研究并取得了丰富的成果[1]。

张洪刚等[2]以概念性水文模型为研究对象，综合考虑了水量平衡、确定性系数、洪峰、枯水流量过程等目标函数，提出了多目标函数参数自动优选法。

章四龙等[3]、包为民[4]设计了一种将优选方法与模型参数相耦合的自动率定函数，可以通过计算机运算找到目标函数的耦合图形。

在Duan等[5]的研究基础上，马海波等[6]对半分布式水文模型TOPMODEL在江西修水万家埠流域的模拟采用了SCE-UA算法，对模型的参数进行了优化并取得了较好的成果。

四种水文模型的比较摘要：水文模型是用数学的语言对现实水文过程进行模拟和预报，在进行水文规律的探讨和解决水文及生产实际问题中起着重要作用。

本文分别介绍了新安江模型、萨克拉门托（SAC）模型、SWAT模型以及TOPMODEL模型，并对这四种水文模型的蒸发计算、产流机制、汇流计算、适用流域、参数以及模型特点等不同方面进行了比较分析。

并结合对着4种模型之间的比较，作出了总结分析和展望。

关键词：新安江模型；SAC模型；SWA T模型；TOPMODEL模型；模型比较引言流域水文模型在进行水文规律研究和解决生产实际问题中起着重要的作用。

新安江模型是一个概念性水文模型，1973年由赵人俊教授领导的研究组在编制新安江预报方案时，汇集了当时在产汇流理论方面的成果，并结合大流域洪水预报的特点，设计出的我国第一个完整的流域水文模型，至今仍在我国湿润和半湿润地区的洪水预报中得到广泛应用；萨克拉门托水文模型，简称SAC模型，是R.C.伯纳什（Burnash）和R.L.费雷尔（Ferral）以及R.A.麦圭儿（Mcguire）于20世纪60年代末至70年代初研制的，是一个连续模拟模型，模型研制完成时间相对较晚，其功能较为完善，兼有蓄满产流和超渗产流，广泛应用于美国水文预报中；SWAT模型是美国农业部农业研究中心研制开发的用于模拟预测土地利用及土地管理方式对流域水量、水质过程影响的分布式流域水文模型；TOPMODEL为基于地形的半分布式流域水文模型，于1979年由Beven和Kirkby提出，其主要特征是将数字高程模型（DEM）的广泛适用性与水文模型及地理信息系统（GIS）相结合，基于DEM数据推求地形指数，并以此来反映下垫面的空间变化对流域水文循环过程的影响，描述水流趋势。

本文对这四中水文模型从蒸发计算、产汇流计算、适用流域以及参数等方面进行分析比较，并得出结论。

1模型简介1.1新安江模型新安江模型是赵人俊等在对新安江水库做入库流量预报工作中，归纳成的一个完整的降雨径流模型。

分布式水文模型（日志）分布式水文模型是在分析和解决水资源多目标决策和管理中出现的问题的过程中发展起来的，所有的分布式水文模型都有一个共同点：有利于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。

一、分布式水文模型- 特点与传统模型相比，基于物理过程的分布式水文模型分布式可以更加准确详细地描述流域内的水文物理过程，获取流域的信息更贴近实际。

二者具体的区别在于处理研究区域内时间、空间异质性的方法不一样：分布式水文模型的参数具有明确的物理意义，它充分考虑了流域内空间的异质性。

采用数学物理偏微分方程较全面地描述水文过程，通过连续方程和动力方程求解，计算得出其水量和能量流动。

二、分布式水文模型- 尺度问题、时空异质性及其整合尺度问题指在进行不同尺度之间信息传递（尺度转换）时所遇到的问题。

水文学研究的尺度包括过程尺度、水文观测尺度、水文模拟尺度。

当三种尺度一致时，水文过程在测量和模型模拟中都可以得到比较理想的反应，但要想三种尺度一致是非常困难的。

尺度转换就是把不同的时空尺度联系起来，实现水文过程在不同尺度上的衔接与综合，以期水文过程和水文参数的耦合。

所谓转换，包括尺度的放大和尺度的缩小两个方面，尺度放大就是在考虑水文参数异质性的前提下，把单位面积上所得的结果应用到更大的尺度范围的模拟上，尺度缩小是把较大尺度的模型的模拟输出结果转化为较小尺度信息。

尺度转换容易导致时空数据信息的丢失，这一问题一直为科学家所重视，却一直未能得到真正解决，这也是当今水文学界研究的热点和难点。

尺度问题源于目前缺乏对高度非线性的水文学系统准确的表达式；于是对于一个高度非线性的、且没有表达式的系统，人们用“分布式”方法来“克服” 它。

然而事实上，无论是“ subwatersheds ”是“ rid Cells ”其内部仍然是非线性的且没有表达式。

但是，人们认为他们是“均一”的，于是就产生了尺度问题。

比如，自然界中水文参数存在很大的时间、空间异质性，野外实验证明，传统上认为在“均一”单元，且属于同一土壤类型的小尺度土地上，其水力传导度的变化范围差异可以达到好几个数量级。