概念水文模型

概念水文模型

概念性水文模型是在一定程度上考慮徑流形成過程的物理過程,在該模型中常用一些物理和經驗參數來概括徑流形成的物理現象。

基本介紹

  • 中文名:概念水文模型
  • 外文名:Conceptual hydrological model
研究意義,模型分類,集總式水文模型,分散式水文模型,參數率定優選,人工試算法,自動搜尋算法,國內外研究進展,

研究意義

水文學是一門古老的學科,15世紀以前的水文學還處於定性描述階段,15世紀初到19世紀末,水文學的學科體系開始形成並逐步完善,20世紀初開始,水文學開始逐漸進入工程套用階段,並為工程實踐運行提供重要技術支撐。
水文模型是水文學發展到一定階段的產物,並伴隨著水文學的發展而發展。按照建模原理來分類,流域水文模型可以分為概念性水文模型和系統理論水文模型,而對於概念性水文模型,根據對流域空間的離散程度,又可細分為集總式概念性水文模型和分散式水文模型。同時,為充分認識水文模型預報性能,增強水文模型的地域適應性,水文模型最佳化率定和不確定性分析也是水文研究領域的重要內容。

模型分類

集總式水文模型

集總式水文模型將流域概化做一個整體,忽略流域內部地質地貌土壤植被等要素局部不均性對水文循環的影響,該類模型模型結構簡單明晰且易於通過計算機編程實現,在科學研究和工程套用領域受到廣泛套用。集總式概念性水文模型的研究最早可追溯到20世紀50年代,比較有代表性的是由Linsley和Crawford提出的Stanford模型,該模型是水文模型研究領域具有里程碑意義的產物;隨後,國內外水文學者相繼提出了眾多概念性水文模型,如美國的Sacrament模型、日本的TANK模型、愛爾蘭的SMAR模型、以及我國的新安江模型

分散式水文模型

流域概念性水文模型是套用最為廣泛的水文模型,然而,隨著人類活動和自然條件變化對水文循環時空過程影響的加劇,對流域水文模擬提出了更高的要求,傳統的將流域當做整體考慮的集總式水文模型難以滿足流域水文水資源精細化最佳化管理和配置,流域分散式水文模型研究逐漸成為水文學科的重點和熱點研究領域之一。
分散式水文模型將流域劃分成若干計算單元,計算單元間通過一定水量交換關係進行關聯,計算單元可反映流域水文條件(氣候、地形、地貌)的時空變異特徵,相比集總式水文模型,分散式水文模型不僅能夠得到流域出口水文計算結果,而且能精細化描述流域局部水文變化過程,為人們深入了解與刻畫水文系統時空演化規律提供了有力的技術支撐。

參數率定優選

不論是概念性集總式亦或是分散式水文模型,均是對真實水文過程的概化模擬,模型通常採用一系列具有明確物理意義的模型參數描述流域水文循環機制。大多數模型參數不可直接測量或通過物理公式推求獲取,尋求高效快速的參數率定優選技術一直是水文模型套用研究的重要課題。
模型參數優選方法包括人工試算法和自動搜尋算法兩類。

人工試算法

在計算機技術不發達的時代,人工試錯法是水文模型中廣泛套用的參數優選方法。然而該方法計算耗時費力,主觀性強,且難以保證所得參數的最優性。

自動搜尋算法

為克服人工試算法針對參數優選問題的缺陷,人們展開了對自動搜尋最佳化方法的探索。自動搜尋算法基本思想是給定初始參數集合,通過一定的搜尋算法按照一定的尋優規則在參數可行域空間內自動搜尋,獲得最優或近似最優參數集。自動搜尋算法有效避免了人工試錯法的主觀性問題,且計算速度有較大提高。
羅森布爾朗科方法(Rosenbrock),單純形法(Simplexmethod)、SCE-UA方法、遺傳算法(GeneticAlgorithm,GA)、粒子群算法(ParticleSwarmOptimization,PSO)、模擬退火算法(SimulatedAnneling,SA)等都是常用的自動搜尋算法。
在水文模型參數率定過程中,一些學者發現僅考慮單一目標的模型參數率定往往不能充分反映實際水文過程的動力學特徵。對此,國內外針對多目標參數率定展開了大量研究。H.Madsen提出了基於SCE算法的多目標參數率定的自動優選方法,並通過平衡聚合函式從SCE得到的pareto解集中確定出單一參數組合;郭俊等提出了一種多目標文化混合復形差分進化算法用於求解水文模型多目標參數優選問題;李致家等結合新安江模型參數率定問題建立了單目標全局最佳化算法SCE-UA與多目標算法NSGA-II耦合的方法。

國內外研究進展

上世紀50年代以來,隨著人們對流域水文循環各要素演化規律的探索和研究,水文學家開始結合系統理論的思想,將流域水文循環各要素視為一個有機的整體,並於50年代提出了“流域模型”的概念,標誌著水文模型系統性研究的開始,隨之水文學者研究並相繼提出了許多著名的概念性水文模型。
Linsley和Crawford於1960年提出了第一個概念性水文模型Stanford模型,該模型耦合了下滲理論、單位線和回歸理論;美國國家天氣局薩克拉門托預報中心的Bernash以及加利福尼亞州水資源部的McCuen於20世紀60年代末至70年代初研究並完善了薩克拉門托(Sacramento)流域水文模型,該模型採用具有物理意義的數學方程描述土壤水分的運動特性,模型中每個參數具有明確的物理含義且根據流域降雨蒸發徑流等水文觀測資料推求;日本國立防災中心的菅原正巳於1961年提出了水箱模型(Tank),並在隨後研究中發展和完善了模型結構,增加了融雪徑流模組,提高了模型適應性;美國環境保護署於1971年開發了暴雨洪水管理模型(SWMM),SWMM模型基於水動力學原理構建的降雨-徑流模型,其主要套用城市暴雨洪水、水質水污染模擬;丹麥水文學家Neilsen和Hansen於1973提出了降雨徑流模型NAM,模型的結構基於自然降雨徑流水文循環過程構建,模型參數物理意義明確;瑞典氣象水文研究所1976年建立了HBV模型,HBV模型結構簡單,且適用於大尺度和小尺度流域,並在隨後的研究中將其完善為分散式水文模型;1984年我國河海大學趙人俊提出了新安江三水源水文預報模型,該模型基於蓄滿產流原理構建,在我國濕潤和半濕潤流域得到廣泛套用。
此外,國內外水文學者也針對不同水文模型的建模原理和預報性能,提出了適應於流域水文特性的改進型水文預報模型,如:江西省水文總站站網科針對江西省地下水比重大且伏旱期存在地下水蒸發的問題,在新安江三水源模型基礎上增加慢速地下水和地下水蒸發兩個結構,提出了四水源新安江模型,並在江西省流域日徑流模擬中得到良好套用;霍勇和張國威建立了適應於烏魯術齊河的薩克拉門托模型結構,並取得了較好的模擬效果;胡效寧等結合山西省流域水文特性改進水箱模型結構,成功套用于山西省半乾旱地區徑流模擬;Hu等提出了一種改進的新安江模型,該模型融合了蓄滿產流超滲產流兩種產流機制,能有效提高模型在乾旱和半乾旱地區的模擬精度。

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