基于雷达测雨的实时洪水预报模型

基于雷达测雨的实时洪水预报模型
刘金涛1,李致家2
散布式水文模型需要将流域划分为子单元,与传统的集总式水文模型相较，它能够更好地与地理信息数据(如DEM)和遥感数据相结合,同时也能够更好地研究流域下垫面(地形、土壤及植被等)、水文气象(降雨、蒸发等)等环境要素的空间转变对水文进程的阻碍。

散布式水文模型在流域离散完成后,通常在子单元内部别离成立单元水文模型.
依照单元水文模型的构建方式,散布式水文模型又可划分为两类:一类是数学物理模型;另一类是概念型模型.数学物理型散布式水文模型在所研究范围的每一个子单元都要求有不同的模型参数,而且对参数的标准性要求很严格。

由于概念型散布式水文模型一样把流域划分为子单元,它在必然程度上能够反映出流域下垫面及水文气象等环境要素的空间转变对水文进程的阻碍.另外,这种散布式水文模型结构与计算进程都比较简单,对资料要求较低,因此适合于面积较大的流域
散布式水文模型的进展及展望
王书功, 康尔泗, 李新
(中国科学院寒区旱区环境与工程研究所,甘肃兰州730000)
. 1 引言
水文模型是描述水文进程的数学模型,是水文循环规律研究的必然结果.水文模型能够分为确信性模型和随机性模型:确信性模型应用有限的物理学规律描述水文进程,其预测结果不存在不确信性[1];随机模型应用概率理论和随机性进程描述水文环节,其预测结果多
为条件概率的形式.确信性模型依照模型对流域的描述是空间集总式的仍是散布式的描述,和对水文进程是体会性描述、概念性描述仍是完全物理描述进一步划分为黑箱模型、概念模型和基于物理学的散布式模型.
水文模型是描述水文进程的数学模型，是水文循环规律研究的必然结果.也能够说是水
文进程的符号化。

水文模型能够分为确信性模型和随机性模型。

随机模型应用概率理论和随机性进程描述水文环节,其预测结果多为条件概率的形式.确信性模型依照模型对流域的描述是空间集总式的仍是散布式的描述,和对水文进程是体
会性描述、概念性描述仍是完全物理描述进一步划分为黑箱模型、概念模型和基于物
理学的散布式模型.
黑箱模型基于传输函数,几乎没有任何物理意义;概念模型处于完全物理描述和体会式黑箱分析的中间位置;基于物理的水文模型成立在人们对操纵流域响应的水文进程的物理
熟悉的基础上.由于流域的水文异质性,物理模型必需对流域进行离散化,使得模型计算单元内的水文性质知足物理学的均一性要求,因此,物理模型是空间散布式的模型.散布式物理模型能够模拟整个径流进程,能够预测多个水文变量(如径流量、土壤含水量和蒸散发等)的时空格局.
纳了散布式水文模型的一样结构、应用领域和与地理信息系统和遥感技术的关系及其
存在的问题,论述了散布式水文模型以后进展方向.
水文模型能够分为确信性模型和随机性模型:确信性模型应用有限的物理学规律描述水
文进程,其预测结果不存在不确信性;随机模型应用概率理论和随机性进程描述水文环节,其预测结果多为条件概率的形式.确信性模型依照模型对流域的描述是空间集总式的仍
是散布式的描述,和对水文进程是体会性描述、概念性描述仍是完全物理描述，进一步划分为黑箱模型、概念模型和基于物理学的散布式模型.
黑箱模型、概念模型和物理模型别离代表确信性水文模型的不同进展时期.黑箱模型基于传输函数,几乎没有任何物理意义;概念模型处于完全物理描述和体会式黑箱分析的中间位置;基于物理的水文模型成立在人们对操纵流域响应的水文进程的物理熟悉的基础上.由于流域的水文异质性,物理模型必需对流域进行离散化,使得模型计算单元内的水文
性质知足物理学的均一性要求,
模拟整个径流进程,能够预测多个水文变量(如径流量、土壤含水量和蒸散发等)的时空格局.在散布式模型中,物质、能量和动量的传输直接应用操纵微分方程描述,例如应用St. Venant方程描述坡面漫流、应用Richard方程描述包气带水分运移和应用Boussinesq方程描述地下水流运动.散布式模型中的偏微分方程多采纳数值解,如有限单元法和有限差分法,因此,相对集总式概念模型,散布式模型需要更多的计算时刻和性能更好的运算机.
散布式水文模型是近20 a来水文建模领域的热点, 20世纪80年代以来,运算机的普遍应用和计算能力大幅度提高,为散布式水文模型的进展摊平了技术道路;流域对自然和人为因素的响应研究和流域治理决策人员的需求,极大地推动了散布式水文模型的进展. 1986年丹麦水力学研究所、英国水文研究所和法国的SOGREAH合作开发的系统水文欧洲SHE是最先为人所知的散布式水文模型,它致力于模拟水文循环的所有重要环节.Famigliettiet al.[2]将修改的TOPMODEL[3]和一个表面能量平稳模型耦合在一路,计算整个流域范围内的蒸散发空间转变. Wigmostaet al.[4]成立了一个散布式的水文植被模型,研究复杂地形条件下的流域水文进程.本文立足于散布式水文模型的研究功效,
归纳了散布式水文模型的一样结构、应用领域和与地理信息系统和遥感技术的关系及其存在的问题,论述了散布式水文模型以后进展方向.
2 散布式水文模型的一样结构
散布式水文模型结构能够从两个角度进行分析,第一是功能结构,即依照系统内部功能的聚集程度,把模型划分成功能相对独立的子系统,每一个子系统实现了对水文循环某一环节的数学描述.散布式水文模型的通用功能模块有:1)一维降水冠层截留模型; 2)一维辐射传输模型; 3)一维蒸散发模型; 4)一维融雪模型; 5)一维包气带水分垂向运移模型; 6)二维表面漫流模型; 7)一维河流/渠道模型; 8)二维饱和壤中流/地下水模型;9)二维浇灌模型.若是模型考虑水质和土壤侵蚀问题,还应包
散布式水文模型的一样结构
散布式水文模型结构能够从两个角度进行分析,第一是功能结构,即依照系统内部功能的聚集程度,把模型划分成功能相对独立的子系统,每一个子系统实现了对水文循环某一环节的数学描述.散布式水文模型的通用功能模块有:1)一维降水冠层截留模型; 2)一维辐射传输模型; 3)一维蒸散发模型; 4)一维融雪模型; 5)一维包气带水分垂向运移模型; 6)二维表面漫流模型; 7)一维河流/渠道模型; 8)二维饱和壤中流/地下水模型;9)二维浇灌模型.若是模型考虑水质和土壤侵蚀问题,还应包括: 1)一维包气带内溶质运移和化学反映进程模型; 2)三维饱和带内溶质运移和化学反映进程模型; 3)土壤侵蚀和沉积物运移模型.散布式水文模型通过上述子系统描述水文进程的各个重要环节,如融雪进程、冠层截留、蒸散发、地表漫流、渠道汇流、不饱和与饱和土壤水分运动等.
括:
1)一维包气带内溶质运移和化学反映进程模型; 2)三维饱和带内溶质运移和化学反映过程模型; 3)土壤侵蚀和沉积物运移模型.散布式水文模型通过上述子系统描述水文进程的各个重要环节,如融雪进程、冠层截留、蒸散发、地表漫流、渠道汇流、不饱和与饱和土壤水分运动等.
散布式水文模型从程序实现的角度,其结构能够分解为计算单元上的一维通量进程和计算单元的能量、物质空间集总进程.一维通量进程包括功能结构划分中的各个一维模型,即在计算单元上,散布式水文模型要实现降水截留计算、蒸散发计算、边界层短波辐射传输和长波辐射计算、降水下渗计算和产流计算.在计算单元空间集总进程中,要实现功能模块中的二维和三维模型,如表面漫流模拟、饱和带土壤水/地下水运移模拟,若是模型涉及水质问题,还需要模拟空间上溶质和沉积物的运移.模型单元的计算结果通过空间集总,最终通过一维河流/渠道模型,给出流域出口断面的流量.
散布式水文模型的功能结构通过子程序设计实现,其程序结构通过量重循环实现,模型单元的计算进程位于多重循环的最里层.
3 GIS和遥感在散布式水文模型中的角色
GIS(Geographical information system,地理信息系统)是搜集、存储、分析和显示空间信息的运算机系统,是处置和分析地理数据的通用技术. GIS关于散布式水文模型的作用要紧体此刻两个方面:散布式水文模型的相关数据处置和散布式水文模型的系统集成.依照GIS在水文模型运转进程中发挥作用的时刻,其数据处置功能又能够划分为两类:前处置和后处置.所谓前处置指的是将不同投影和比例尺的数字地形数据转换为标准格式的数据并提供复杂的地图叠加分析和空间分析功能为水文模型处置输入数据;后处置指的是将水文模型输出可视化和再分析.
散布式水文模型对流域水文进程的物理描述要求模型的输入数据能够充分反映流域空间的水文异质性,另外,散布式水文模型的输出结果也远远的超过了传统的降水径流模型,其输出更多的是如流域内不同深度的土壤含水量、地下水埋深或污染物浓度等空间散布式信息,这些都不是传统的数据制备和处置方式所能解决的,只有GIS能够胜任.
GIS在散布式水文模型中的以下几个方面发挥着重要作用: 1)空间数据治理. GIS能够统一治理与散布式水文模型相关的大量空间数据和属性数据,并提供数据查询、检索、更新和保护等方面的功能; 2)提取水文特点.如利用地形数据计算坡度、坡向、流域划分和河网提取等;3)模型数据预备.如利用GIS的空间分析和数据转化功能,制备散布式水文模型要求的流域内土壤类型图、土壤深度图、植被散布图和地下水埋深图等空间散布性数据; 4)模型输出结果的可视化与再分析.如上所述,散布式水文模型的输出结果更多的是空间散布型信息,这些结果或是以模型特定的数据格式,或是以某些GIS系统的数据格式,例如ArcView的ASCII-GRID格式或GRASS的GRID数据格式输出,只有应用GIS,才能对这种结果进行显示、查询和再分析.
GIS(Geographical information system,地理信息系统)是搜集、存储、分析和显示空间信息的运算机系统,是处置和分析地理数据的通用技术.GIS提供的空间分析功能,如空间数据的叠加分析、缓冲区分析、表面分析和数字地形分析等功能[5],在水文建模中已经取得了普遍应用.散布式水文模型的进展极大地得益于GIS的成熟和日趋壮大的功能.
总的来讲, GIS关于散布式水文模型的作用要紧体此刻两个方面:散布式水文模型的相关数据处置和散布式水文模型的系统集成.
3.1 GIS的前处置和后处置
依照GIS在水文模型运转进程中发挥作用的时刻,其数据处置功能又能够划分为两类:前处置和后处置.所谓前处置指的是将不同投影和比例尺的数字地形数据转换为标准格式的数据并提供复杂的地图叠加分析和空间分析功能为水文模型处置输入数据;后处置指的是将水文模型输出可视化和再分析[6].散布式水文模型对流域水文进程的物理描述要求模型的输入数据能够充分反映流域空间的水文异质性,另外,散布式水文模型的输出结果也远远的超过了传统的降水径流模型,其输出更多的是如流域内不同深度的土壤含水量、地下水埋深或污染物浓度等空间散布式信息,这些都不是传统的数据制备和处置方式所能解决的,只有GIS能够胜任.具体地说, GIS在散布式水文模型中的以下几个方面发挥着重要作用: 1)空间数据治理. GIS能够统一治理与散布式水文模型相关的大量空间数据和属性数据,并提供数据查询、检索、更新和保护等方面的功能; 2)提取水文特点.如利用地形数据计算坡度、坡向、流域划分和河网提取等;3)模型数据预备.如利用GIS 的空间分析和数据转化功能,制备散布式水文模型要求的流域内土壤类型图、土壤深度图、植被散布图和地下水埋深图等空间散布性数据; 4)模型输出结果的可视化与再分析.如上所述,散布式水文模型的输出结果更多的是空间散布型信息,这些结果或是以模型特定的数据格式,或是以某些GIS系统的数据格式,例如ArcView的ASCII-GRID格式或GRASS的GRID数据格式输出,只有应用GIS,才能对这种结果进行显示、查询和再分析.
3.2 GIS与散布式水文模型系统集成
3.2 GIS与散布式水文模型系统集成
散布式水文模型和GIS的耦合方式阻碍着模型的稳固性和可应用性.依照紧密程度,散布式水文模型和GIS之间有三个水平的集成耦合方式[7]:松散耦合、紧密耦合与完全集成.松散耦合指的是散布式水文模型和GIS彼此独立,彼此通过中间数据文件互换信息.散布式水文模型DHSVM和VIC与地理信息系统的耦合方式就属于松散耦合, GIS的作用仅限于为水文模型提供数据的前处置和后处置.与GIS松散耦合的水文模型稳固性较好,而易用性很差.紧密耦合是指GIS为散布式水文模型提供图形用户界面(GUI),用户能够通过那个界面操作模型.通常情形下,与GIS紧密耦合的水文模型由多个模块组成, GIS 一样作为各个模块的共享接口,用于调度其它相对对立的模块. ArcView GIS提供了友好的图形用户界面和简单易用的脚本开发语言Avenue[6],是散布式水文模型紧密耦合的理想GIS平台.散布式水文模型与GIS的紧密耦合,增加了模型本身的复杂性,使得模型稳固性有所降低,可是提高了模型的可操作性,降低了模型应用的难度.完全集成指的是散布式水文模型作为GIS的一个组成部份存在,这种耦合方式,需要在开放性体系架构的GIS平台基础上进行.所谓开放性体系的GIS平台,要求GIS系统提供二次开发语言或支持某种第三方开发语言,并提供系统扩展机制. ArcView GIS提供了Avenue开发脚本,用户能够应用脚本语言扩展ArcView的专题分析功能;GRASS GIS提供了C语言的开发接口; ArcGISDesktop不但本身提供了Visual Basic for Application开发环境,还支持第三方语言扩展[7].这3种GIS平台都属于开放式系统,都是经常使用的散布式水文模型完全集成平台.散布式水文模型Arc.Water.Fea与Casc2d都有在GRASS系统下完全集成的案例,并作为GRASS GIS的一部份提供给用户. Arc.Water.Fea是应用ArcView提供的Avenue开发设计,用户能够像利用ArcView自身扩展模块一样方便地使Arc.Water.Fea.尽管目前尚未散布式水文模型通过ArcGIS Desktop集成,但由于Ar-cGIS Desktop卓越的二次开发性能,它必然会成为以后集成的选择.与GIS完全集成的散布式水文模型稳固性和易用性都是最优秀的,可是其开发难度也是最大的.关于研究型散布式水文模型,可能同时存在多种集成方式,例如非点源水污染模型AG-NPS存
在与ArcView GIS三个层次的系统集成.具体的集成方式选择取决于模型的用户和开发人员的技术能力和开发本钱等因素。

3.3 遥感数据在散布式水文模型中的应用
遥感数据(航空照片和卫星影像)能够提供流域空间特点信息,是描述流域水文变异性的最为可行的方式,尤其是在地面观测缺乏地域.在散布式水文建模中,遥感数据的应用能够归纳为[8]:作为模型输入数据和用作模型参数估量,具体有7个方面: 1)降水强度观测和空间格局; 2)蒸散发计算和土壤湿度反演; 3)雪被覆盖面积; 4)地下水埋深; 5)土地覆盖与土地利用分类; 6)水体特点;7)植被参数提取.相对GIS,遥感技术在散布式水文模型中的应用水平比较低,其缘故要紧由于: 1)遥感数据空间分辨率和时刻分辨率的矛盾,即空间分辨率较高的数据,其时刻分辨率较低,反之亦然,如此限制了遥感数据的应用; 2)缺乏普遍可用的从遥感数据中提取水文变量的方式; 3)缺乏必要教育与技术培训[9]
3.3 遥感数据在散布式水文模型中的应用
遥感数据(航空照片和卫星影像)能够提供流域空间特点信息,是描述流域水文变异性的最为可行的方式,尤其是在地面观测缺乏地域.在散布式水文建模中,遥感数据的应用可以归纳为[8]:作为模型输入数据和用作模型参数估量,具体有7个方面: 1)降水强度观测和空间格局; 2)蒸散发计算和土壤湿度反演; 3)雪被覆盖面积; 4)地下水埋深; 5)土地覆盖与土地利用分类; 6)水体特点;7)植被参数提取.相对GIS,遥感技术在散布式水文模型中的应用水平比较低,其缘故要紧由于: 1)遥感数据空间分辨率和时刻分辨率的矛盾,即空间分辨率较高的数据,其时刻分辨率较低,反之亦然,如此限制了遥感数据的应用; 2)缺乏普遍可用的从遥感数据中提取水文变量的方式; 3)缺乏必要教育与技术培训[9]
4 散布式水文模型的参数标定
散布式水文模型在用于科学研究或生产实践之前,必需进行参数标定.所谓参数标定,指的是通过在适当范围内,调整模型参数,使模型的预测结果加倍接近观测数据.相对集总式模型,散布式水文模型的参数标定有以下特点: 1)模型需要标定大量空间位置的多个参数,而观测数据超级有限,例如降水和流量都是有限点观测; 2)模型的参数取值受到模型计算单元尺寸的阻碍,例如水力学粗糙系数; 3)模型参数具有明确物理意义,尽管难于确信精准值,可是易于估量转变范围[10],例如土壤水力学性质; 4)参数优化计算强度大,一些传统的优化方式不能胜任。

目前,集总式水文模型参数标定的研究和讨论已经相当丰硕,但针对散布式水文模型标定方式的研究,尚处在起步时期[11].散布式水文模型明确的物理意义和微分方程日趋普遍的应用,使得其参数标定研究能够借鉴大气模型的已有工作功效,伴随模型方式、自动微分理论和Kalman滤波方式已经用于散布式水文模型的参数率定和实时更新.伴随模型是描述水文进程的微分方程在已有数据集上的反向表达,并受必然优化条件限制. Vieuxetal.[12]曾经应用伴随方式,计算本钱函数的梯度优化散布式水文模型的参数,取得了专门好成效.
5 散布式水文模型的应用
基于物理学的散布式水文模型大体上能够应用于绝大部份水文学问题,只是针对大多数并非复杂的水文问题,利用结构简单的体会模型、集总式概念模型或统计模型更为经济有效.可是,当水文问题变得复杂时,基于物理学原理的散布式水文模型成为解决这种问题的唯一选择,以下是散布式水文模型的典型应用领域。

5.1 流域条件转变和气候转变响应模拟
流域转变包括自然和人为因素,例如丛林火灾、丛林砍伐及恢复、城市化和农业布局转变致使的流域内部土地利用的转变.气候转变指的是全世界气候变暖,温室气体浓度上升.
散布式水文模型的参数具有明确的物理说明,这意味着在流域对土地利用转变和气候转变的响应发生之前,散布式水文模型就能够够估量出流域体统的以后状态。

5.2 缺乏前期观测的流域模拟
散布式水文模型参数的物理意义使其在模拟缺乏前期观测的流域之前,只需要开展短时间高强度的野外观测和实验,就能够取得模型标定和运转所需的数据及参数,而不像传统的水文模型,需要有长时刻序列的观测资料来标定模型参数。

5.3 空间异质性模拟
流域性质空间异质性普遍存在,相对集总式水文模型,散布式模型更能够反映空间异质性对流域水文进程的阻碍,并能够给出散布式定量化的结论,而不是集总式模型给出的流域状态平均值.
5.4 污染物和沉积物的运移模拟
流域内水流运动是污染物扩散和沉积物运移的大体机制,因此,为了模拟污染物和沉积物的空间运移,第一必需散布式模拟流域内部的水流进程.散布式水文模型能够提供流域内水体运动的大体信息,是模拟水质转变的最适合选择.
6 散布式水文模型面临的问题
散布式水文模型进展至今,其面临的问题具有明显的时期技术特点.在20世纪70—80年代散布式水文模型的进展要紧受到运算机进展水平的限制,进入90年代以后,运算机迅速进展,计算能力已经不是散布式水文模型进展的瓶颈,而对水文系统的深刻熟悉、复杂系统建模和多学科交叉等问题成为散布式水文建模必需面对的难点. Beven[13]将散布式水文模型面临的问题归纳为5个方面:非线性问题、尺度问题、唯一性问题、等效性问题和不确信性问题,其中,前两个问题属于水文学机理熟悉方面,表现最为突出.另外,多学科建模人员的有效组织和交叉是制约散布式水文模型进展的重要因素.
非线性问题是散布式水文建模所面临的大部份问题的核心.水文系统是非线性系统,所有散布式水文模型都会涉及到描述非线性水文进程,例如描述散布式水文模型计算单元内
的产流进程,不管是应用Richard方程仍是SCS曲线数方式,都属于非线性方程.散布式
水文模型的物理特点之一确实是其参数能够通过实地测量取得,但是测量结果仅仅是点
尺度上的参数化特点,将如此的实测参数直接应用到模型计算单元(具有必然的形状和面积)必然会产生误差. Reggianiet al.[14]曾试图在子流域和亚网格尺度上直接应用物质、能量和动量守恒方程描述水文进程以解决这种参数化问题,可是没有成功.非线性问题的另外一个方面是非线性系统对模型的初始条件和边界条件超级灵敏,而在散布式水文模
型中难于确信这两个条件.
散布式水文模型的尺度问题和非线性问题有着紧密的联系.尺度问题要紧包括操纵方程
和参数化的尺度扩展和散布式水文模型和气象模型,如GCM和MM5的尺度耦合.针对尺度问题的解决,目前存在这两种不同的观点, Beven[15]以为尺度问题最终将被证明是不可解决的,必需同意散布式水文模型的尺度依托性; Bl schl[16]以为尺度问题正在慢慢被解决,而且以后必然在水文学理论和实践中取得重要进展。

7 展望
咱们要紧从散布式水文模型的一样结构、与GIS和RS的关系、应用领域和面临问题
等方面论述了散布式水文模型目前的进展水平,能够看出散布式水文模型是流域水文机
理研究的必然时期,作为水文科学研究的新兴领域,它有着普遍的应用前景,可是同时也面临着问题与挑战.笔者以为,为了推动我国散布式水文模型的应用和进展,需要在以下几个方面着重开展研究: 1)增强水文进程的机理研究,通过增大观测密度,改善观测手腕,力求
从物理学的角度和深度,熟悉流域水文进程,解决散布式水文模型中的非线性问题和尺度问题.这一点,关于像中国如此水文基础设施相对缺乏,研究水平相对掉队的地域尤其重要;
2)借鉴国外成熟体会,增强散布式水文模型与地理信息系统的耦合研究,内容包括散布式。