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分布式水文模型结合气象预报方法初步探讨——以三峡区间实时洪水预报为例庞树森;许继军【摘要】为了尽量消除因流域空间非均一性引起的水文模拟不确定性,采用基于GBHM分布式水文模型以及具有明确物理意义的模型参数,利用三峡区间2011年5～6月期间的气象预报信息,探讨该区域实时洪水预报方法,以及不同预见期的洪水预报精度.结果表明,分布式水文模型与气象预报数据结合,能够较好地模拟该区间的洪水过程.该方法在一定预见期内能够对实时洪水过程进行预报,预报精度很大程度上取决于降水预报的准确性.【期刊名称】《人民长江》【年(卷),期】2012(043)003【总页数】5页(P55-58,79)【关键词】分布式水文模型;实时洪水预报;降水预报;三峡区间【作者】庞树森;许继军【作者单位】长江科学院水资源所,湖北武汉430010;长江科学院水资源所,湖北武汉430010【正文语种】中文【中图分类】P334.921 研究背景对于三峡水库而言，除了水库上游寸滩站和乌江武隆站的入库洪水以外，来自三峡区间支流的入库洪水所占比例较大，大洪水年份最高能占到整个入库洪水的1/3，而这部分洪水是直接汇入库区水域的，对水库的防洪安全调度影响较大。
目前三峡区间支流上为数不多的水位流量站，能监测的这部分入库洪水信息的时效性较短，且不全面(三峡区间约70%的面积未被水文站控制)，只能采用降雨径流模型，以三峡区间布设的雨量站观测值为输入条件，来进行区间入库洪水预报。
通过改进降雨径流模型或增设更多的雨量站，或利用雷达测雨［1］，来捕获更为全面的降雨信息，只能提高洪水预报精度。
而要想提高洪水预报的时效性，则需要依靠降水预报有效预见期的提前。
因此，本文采用具有物理机制的基于地貌单元的GBHM分布式水文模型［2］，模拟三峡区间复杂地形和水系条件下的降雨径流过程，同时尝试利用气象上不同预见期的降水预报信息，作为模型输入条件［3］。
2 分布式水文模型的建立2.1 GBHM 模型利用流域数字高程模型(DEM)和基础地理信息数据，依据流域的地形地貌特征，建立基于山坡水文过程的分布式水文模型GBHM模型。
SWAT分布式流域水文物理模型的改进及应用研究SWAT分布式流域水文物理模型的改进及应用研究摘要：随着水资源管理需求的提高，分布式流域水文物理模型在水资源管理中发挥着重要的作用。
本文以SWAT分布式流域水文物理模型为研究对象，对其进行改进，并探讨了其在水资源管理中的应用。
1.引言流域水文物理模型是表征流域水循环过程和水资源利用的重要工具。
SWAT（Soil and Water Assessment Tool）是一种常用的分布式流域水文物理模型。
通过模拟和预测流域内不同土地利用类型对水文过程的影响，可以为流域的水资源管理和决策提供重要的参考。
2.SWAT模型的结构和原理SWAT模型是基于物理学原理的模型，它将流域划分为许多亚流域，并通过描述亚流域内水文过程的参数来模拟和预测流域水文循环。
模型的输入包括降雨、温度、蒸散发等气象数据，以及土地利用、土壤信息等地理环境数据。
模型通过计算水文过程，如降雨入渗、地表径流、蒸散发等，来模拟流域的水文过程。
3.SWAT模型的改进为了提高SWAT模型的准确性和适用性，研究者们对其进行了一系列的改进。
首先，针对降雨入渗和土壤蒸发等关键过程，改进了模型的计算方法和参数。
其次，引入了水库组分，增加了水库调节对流域水文过程的影响。
此外，考虑到人类活动对流域水文过程的影响，模型还加入了人类活动组分，如灌溉、排污等，以更准确地模拟实际情况。
4.SWAT模型在水资源管理中的应用4.1.水资源管理决策支持SWAT模型结合现代计算机技术，可以实时模拟和预测流域内的水文过程，为水资源管理决策提供科学依据。
通过模拟不同管理方案对流域水资源的影响，可以评估其潜在的效益和不利影响，为决策者提供参考。
4.2.流域水资源规划与分配SWAT模型可以模拟流域内水资源的时空分布，为流域水资源规划和分配提供科学依据。
通过模拟不同规划方案对流域水资源的需求和供应进行评估，可以帮助决策者制定合理的水资源分配方案。
分布式流域水文模型原理与实践一、引言随着水资源管理的重要性日益凸显，流域水文模型成为了研究流域水循环和水资源管理的重要工具。
传统的流域水文模型通常基于集中式的计算框架，但随着计算能力的提升和云计算等技术的广泛应用，分布式流域水文模型逐渐成为研究的热点。
本文将介绍分布式流域水文模型的原理与实践。
二、分布式流域水文模型原理分布式流域水文模型是一种将流域划分为多个子流域，并在每个子流域内进行水文过程模拟的方法。
其原理是通过将流域划分为多个小区域，每个小区域内考虑地形、土壤、植被等因素的空间变异性，以及降雨、蒸发等水文过程的时间变异性，从而更准确地模拟流域水循环的各个环节。
分布式流域水文模型通常基于物理过程描述和统计学方法，通过建立水文模型方程组来模拟流域内的水文过程。
三、分布式流域水文模型实践1. 数据准备：分布式流域水文模型需要大量的输入数据，包括降雨数据、地形数据、土壤参数、植被参数等。
这些数据可以通过观测站点、遥感技术等手段获取，并进行预处理和插值处理，以满足模型的要求。
2. 子流域划分：将流域划分为多个子流域是分布式流域水文模型的核心步骤之一。
常用的方法包括根据地形的坡度、地貌的特征、土地利用类型等进行划分。
划分后的子流域应具有相对独立的水文特征，以便进行独立的水文模拟。
3. 模型参数估计：分布式流域水文模型需要估计一系列的模型参数，包括土壤水分保持能力、蒸发抑制因子、径流产生系数等。
这些参数可以通过实地观测、实验室试验等手段获得，并结合模型的优化算法进行估计。
4. 模型求解：在得到模型输入数据和参数后，可以使用数值方法求解分布式流域水文模型方程组。
常用的求解方法包括有限元法、有限差分法、蒙特卡洛方法等。
通过迭代计算，可以得到各个子流域的水文过程模拟结果。
5. 模型评估与应用：对分布式流域水文模型进行评估是验证模型可靠性的重要步骤。
常用的评估指标包括径流系数、水平分布误差、峰值流量误差等。
在模型得到验证后，可以应用模型进行流域水资源管理、洪水预报、干旱监测等工作。
分布式水文模拟模型在流域水资源管理中的应用为了促进我国的流域水资源管理综合效益的提升，需要根据分布式流域水文模拟模型展开分析，以实现对其内部模式总体结构的深入应用，促进其特点的深入了解，保证流域水资源管理综合效益的提升。
为了实现对流域水文模拟模型的有效应用，需要流域水资源的相关管理人员做好相关的分析工作。
标签：水文模拟；管理应用；研究深化；探究1 关于分布式降雨径流模拟模型及其TOPMODEL模型的分析1.1 国外的分布水文模式的发展历史比较长的，其经历了一个比较长的历史发展阶段，逐渐实现了该模型分析理论系统的健全。
该模型的研究理论起源于一篇关于物理基础数值模拟理论的文章。
随着时代经济的不断发展，美国的关于SWAT模型的理论体系不断得到健全，出现了THALES模型模式，该模式是一种分布式的参数模型，其具备一定的矢量高程数据。
随着经济模式的不断深化，国际科学经济技术的不断发展，其分布式水文模式诞生，该模式实现了对各个环节的综合比如空间参数校准、河流演算环节等。
无论是PRM模型还是SLURP 模型其都属于分布式水文模型。
比较典型的地表分布式水文模拟模型包括SWAT 模型及其TopModel模型。
TopModel模型的发展是符合时代的发展潮流的，该模式是以变源产流是基础条件的。
通过对地形空间变化的深入了解，来实现其结构模式的优化，促进其DEM推求地形指数的有效应用。
在地形指数应用过程中，可以通过对相关数据信息的应用，来剖析流域水文的循环现象，实现其水流趋势的深入分析，该模式可以实现对相关环节的水源面积变动情况的模拟。
TOPMODEL模型结构和概念比简单，优选参数少，充分利用了容易获取的地形资料，而且与观测的物理水文过程有密切联系。
模型已被应用到各个研究方面，并不断发展、改进，反映了降雨径流模拟的最新思想。
但TopModel并未考虑降水、蒸发等因素的空间分布对流域产汇流的影响。
1.2 SWAT模式是一种应用范围比较广泛的流域水文模型，该模式具备比较常的物理机制性，在某些发达国家中实现了广泛的普及，比如加拿大及其相关北美洲地区。
基于分布式模型和多源降水的中小河流洪水预警预报方法基于分布式模型和多源降水的中小河流洪水预警预报方法摘要：中小河流洪水是城市和农村地区常见的自然灾害之一，给人们的生产生活带来了巨大威胁。
为了提高中小河流洪水预警预报的准确性和及时性，本文基于分布式模型和多源降水数据，提出了一种新的中小河流洪水预警预报方法。
1. 引言中小河流洪水的预警预报对于减少洪水灾害的损失具有重要作用。
由于中小河流的特殊性，常规的洪水预警预报方法在如何准确地预测中小河流洪水方面存在一定的局限性。
因此，研究如何利用分布式模型和多源降水数据进行中小河流洪水预警预报，成为当下研究的热点和难点。
2. 分布式模型分布式模型是一种基于物理流域过程的数学模型，能够对地表径流过程进行模拟和预测。
在中小河流洪水预警预报中，采用分布式模型可以更准确地刻画流域内的水文过程和河道流量变化。
分布式模型将流域划分为多个子流域，每个子流域内都建立了水文模型，并通过流域元素间的通道进行信息交换，实现了全流域水文过程的模拟。
3. 多源降水数据降水是引发洪水的主要因素之一，而且往往是导致洪水爆发的关键。
传统的中小河流洪水预警预报方法常常只利用站点观测的降水数据作为输入，但由于站点间距离较远，降水分布的时空不均匀性无法得到很好的反映。
因此，本文采用多源降水数据，包括卫星降水数据、雷达降水数据和站点降水数据，通过数据融合的方法获取了更全面、更准确的降水信息，提高了中小河流洪水预警预报的准确性。
4. 基于分布式模型和多源降水的预报方法本文基于分布式模型和多源降水数据，提出了一种综合预报方法。
具体步骤如下：(1) 利用分布式模型对流域内的水文过程进行建模，包括降雨径流转化、蓄水汇流等过程。
(2) 利用卫星降水数据、雷达降水数据和站点降水数据，通过数据融合的方法得到流域内的降水分布。
(3) 将融合后的降水数据作为输入，驱动分布式模型，预报流域内的径流量和河道水位。
(4) 根据历史资料建立预报模型，将实时预报结果和历史数据进行比对，校正预报结果。
具有物理机制的分布式水文模型分布式水文模型是一种基于物理机制的方法，用于模拟和预测水文过程在流域内的空间分布。
这种模型可以帮助我们更好地理解和管理水资源，以及预测洪水和干旱等水文灾害事件。
分布式水文模型基于流域内的物理地貌特征和水文学原理，将流域划分为多个小流域单元。
每个小流域单元都有自己独特的地貌特征和水文过程。
通过模拟每个小流域单元内的水文过程，可以最终得出整个流域的水文响应。
例如，在一个山区流域中，分布式水文模型可以考虑土壤类型、地形坡度、植被覆盖和降雨等因素，模拟土壤水分的动态变化、地表径流的形成过程以及河流的洪峰流量。
分布式水文模型的核心是水文学方程，如土壤水分平衡方程、地表径流方程和河流水量平衡方程等。
这些方程描述了水文过程中的水量输入、输出和转移过程。
通过将这些方程应用到每个小流域单元中，可以计算得出每个单元内的水文变量，如土壤水分含量、地表径流和河流水量等。
分布式水文模型还需要考虑气象数据、土壤属性和植被参数等输入。
这些输入数据可以通过遥感和气象观测等方法获取。
通过将这些数据与水文学方程结合，可以计算得出每个小流域单元内的水文变量的时间和空间分布。
此外，分布式水文模型还可以模拟人类活动对水文过程的影响。
例如，农田灌溉和城市排水等活动会改变土壤水分的分布和径流的形成过程。
通过在模型中考虑这些人为因素，可以更准确地预测流域内的水文变化。
分布式水文模型常用于水资源管理和洪水预报等领域。
通过模拟和预测流域内的水文过程，可以辅助决策者制定合理的水资源利用方案，以及及时采取措施应对洪水等水文灾害。
总之，具有物理机制的分布式水文模型是一种基于物理原理的方法，用于模拟和预测水文过程在流域内的空间分布。
这种模型可以帮助我们更好地理解和管理水资源，以及预测洪水和干旱等水文灾害事件。
随着遥感和气象观测等技术的不断发展，分布式水文模型将在未来发挥更大的作用，并对水资源管理和水灾防治等领域产生积极的影响。
