分布式水文模型1讲解
分布式水文模型word
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。
分布式水文模型区域分解并行计算方法及其应用
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。
分布式水文模型-精选
分布式水文模型的参数是一个反映流域下垫面和 气象因素空间变化的数集。它的确定方法包括：
①在单元上采用传统的概念性模型，不改变原有模型的 结构和参数，但每一个单元上水文模型的参数值随空间 变化。参数值的大小根据空间信息图进行分类计算。
②重新设计单元水文模型的结构与参数。尽量选择或者 重新构造那些既反映空间变化，又具有物理意义，且便 于计算的指标作为模型的参数。
9.3.2 TOPMODEL
TOPMODEL（TOPgraphy based hydrological
MODEL）是一个以地形为基础的、基于变源面积概念的半
分布式水文模型。由Beven和Kirkby于1979年提出，经过
20多年的发展，TOPMODEL与DTM（或DEM）相结合在
水文领域得到了十分广泛的应用。
Zuo Qiting
9.2.2.2 模型的结构与参数
基于DEM的分布式水文模型在结构上一般分为三 部分： ① 分布式输入模块，用于处理流域空间分布信息，为 水文模块提供空间输入数据和确定模型参数的信息。 ② 单元水文模型，是坡面产汇流计算的核心部分。 ③ 河网汇流模型。有些基于网格的分布式水文模型忽 略了该部分。
Zuo Qiting
9.2.2 基于DEM的流域分布式水文模拟
9.2.2.1 模型的特点与分类
基于DEM的分布式水文模型具有以下特点：①具有物 理基础，能够描述水循环的时空变化过程。②由于其分 布式特点，能够与GCM（大气环流模式）嵌套，研究自 然变化和气候变化对水循环的影响。③同RS和GIS相结 合，能够及时地模拟出人类活动或下垫面因素的变化对 流域水循环过程的影响。
典型应用包括：流域规划、供水、灌溉和排水、污 染物堆放场的污染物、农业耕作的影响（包括农用化学 品和化肥的使用）、土壤和水资源管理、土地利用变化 的影响、气候变化的影响和生态评价（包括沼泽区域）。
15SHE模型
当树冠完全湿润(CS)时，能得到满意模拟效果。引入比率 C/S，是为了连续地模拟树冠从干燥、到半湿润、到完全 湿润状态。
15.2.2 蒸散发 实际蒸散发受气象条件、冠层含水量、土壤含水量等条件决定 模型用Penman—Monteith公式计算实际蒸散发
Rn Ea
c p e
ra rc ra
计算热通量的两种方法：一是能量平衡方程 二是建立度－日模型 均忽略雪盖参数在垂向上的变动，认为参数不随雪盖深度 的变化而变化 度－日方法：经验模型，当资料缺乏时使用。热通量计算公 式：
H kTam S w Li
k——度日因子 Tam——气温与融点温度的差值 S——雪盖重力 ——水的密度 Li——冰融化的潜热
求解：隐式有限差分
15.2.5 饱和带水流 饱和带子模块：模拟地下水水位、饱和带水流、河道与含水 层之间的相互作用、地下水渗透量以及人工打井等 模拟基础：能量守衡和质量守衡 能量守衡用三维达西定律描述：
h x h vy K y y h vz K z z vx K x
h (uh) (vh) q t x y h Sox S fx x direction x h Soy S fy y direction y
h(x,y)——过水断面水位； t——时间； x,y——坐标轴； u(x,y),v(x,y)——x方向，y方向的流速； q(x,y,t)——净降雨减掉下渗量； Sox(x,y), Soy(x,y)——x，y方向的坡度； Sfx(x,y), Sfy(x,y)——x，y方向的摩擦比降。
Ea——实际蒸散发量； Rn——净辐射； ——饱和蒸汽压—温度曲线的梯度； ——空气密度； Cp ——常压下空气的比热； ——实际水气压与饱和蒸汽压得差值； ra——空气动力学阻力； ——水气压潜热； ——干湿球常数； rc ——植被冠层表面阻力；
分布式水文模型及3S技术简介
模型考虑了蒸散发、植物截留、坡面和河网汇流、土壤非饱和流和饱和流、融雪径流、地表和地下水交换等水文过程。 模型的参数从观测资料中分析得到。 流域特性，降水和流域响应的空间分布信息在垂直方向用层来表示，水平方向采用正交的长方形网格来表示。
至今，国内外的水文学家们相继提出了一系列的分布式水文模型，SHE模型就有不同的版本，如MIKESHE、SHETRAN等，较为常见的还有TOPKAPI、DHSVM。
（2）获得大范围空间信息和资料的方法—卫星遥感；
（3）计算机与计算技术；
分布式水文模型的技术支撑
（1）地理信息系统（GIS)技术 GIS 是一种融合现代计算机图形学和数据库管理技术为一体，对现实世界各类空间数据及描述这些空间数据的属性进行采集、储存、管理、运算、分析、显示和描述的技术系统。 基本的信息源——
分布式模型的技术支撑
目前人们把数字高程模型资料，作为地理信息系统数据库的基本信息来源。常用的ARC/Iofo GRID可提供基本的地形分析算法，另外还可生成一些反映流域水文特性的地貌参数。 遥感观测资料：同步卫星、轨道卫星、MODIS等。
（1）建立分布式水文模型的平台——地理信息系统；
3 分布式水文模型
不同的集总式流域水文模型虽然各自具有不同的结构和参数，但最基本的特征是将流域作为一个单元体模拟，在产汇流等环节上采用概念性模拟或经验函数关系的描述，对模型输入的空间分散性和不均匀性没有充分考虑。
分布式流域水文模型PPT精选文档
2020/5/25
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模型分类
建模角度
建模手段
集总式水文模型 分布式水文模型
物理模型 电子模型 数学模型
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流域 水文模型
▼定义:
其英文名Hydrologic Model of Basin ，以流域为研究对象,对 流域内发生的降雨径流这一特定的水文过程进行数学模拟计算 所建成的数学模型。
分布式流域水文模型:
全面考虑降雨和下垫面空间不均匀性的模型,能够充分反映流域内降雨和 下垫面要素空间变化对洪水形成的影响。模型能全面地利用降雨的空间分 布信息;模型参数的空间分布能够反映下垫面自然条件的空间变化;模型的输 出具有空间不均匀性。
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技术支撑
分布式流域水文模型之所以能成为近来具有吸引力的水
雷达 测雨
分布式流域水文模型
地理信息 统计
计算机系统
分布式流域水文模型的系统框架图
2020/5/25
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分类
紧密耦合型分布式流域水文模型
紧密耦合型分布式流域水文模型,又称分布式数学物理流域水文模型.此种模 型主要的水文物理过程均采用质量、能量和动量守恒的偏微分方程描述(如坡面 洪水波、不饱和、饱和渗流等方程).相邻网格单元之间的时、空间关系用 水动力学的连续方程来建立，采用有限差分方法对方程求解；同时模型也 采用了一些通过实验得到的经验关系。
文学研究热点之一，其原因有以下几个方面：
1.地理信息系统（ GIS）技术的不断完善，使得描述下垫面 因子复杂的空间分布有了强有力的工具;
2.计算机技术和数值分析理论的进一步发展，为用数值方法 求解描述复杂的流域产汇流过程的偏微分方程奠定了基础;
3.雷达测雨技术和卫星云图技术的进步，为提供降雨量实 时空间分布创造了条件。
分布式流域水文模型[优质PPT]
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考虑了流域内降雨的空间分布,但是没有或很少考虑下垫面不均匀性的模型。 这种模型只是进行了分散(分单元)计算，没有考虑各单元模型参数随其下垫面条 件的不同而变异。
半分布式流域水文模型:
考虑下垫面的空间不均匀性,但是没有考虑降雨的空间分布,其模型输入仍为面平 均雨量;或考虑降雨的空间分布,没有全面考虑下垫面的空间不均匀性的模型。
2019/6/26
松散耦合型分布式流域水文模型
这类模型在每个单元网格上应用现有的集总式概念性流域模型 推求净雨，并进行汇流演算,推求出口断面的流量过程。汇流演算 一般采用水文学或水力学方法。模型参数主要根据历史洪水资料分析 率定,并结合地形和地貌数据量测和分析得到。
优缺点
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紧
优点
1.能涉及水文现象的本质或物理机制; 2.模型参数的确定对洪水历史资料依赖不大.
雷达 测雨
2019/6/26
分布式流域水文模型
计算机系统 分布式流域水文模型的系统框架图
地理信息 统计
分类
紧密耦合型分布式流域水文模型
紧密耦合型分布式流域水文模型,又称分布式数学物理流域水文模型.此种模 型主要的水文物理过程均采用质量、能量和动量守恒的偏微分方程描述(如坡面 洪水波、不饱和、饱和渗流等方程).相邻网格单元之间的时、空间关系用 水动力学的连续方程来建立，采用有限差分方法对方程求解；同时模型也 采用了一些通过实验得到的经验关系。
文学研究热点之一，其原因有以下几个方面：
1.地理信息系统（ GIS）技术的不断完善，使得描述下垫面 因子复杂的空间分布有了强有力的工具;
2.计算机技术和数值分析理论的进一步发展，为用数值方法 求解描述复杂的流域产汇流过程的偏微分方程奠定了基础;
基于SWAT的灌区分布式水文模型——Ⅰ模型构建的原理与方法
河灌区内的一个闭合小流域为例。对构建的灌区分布式水文模型进行校正和验证，模拟结果显示，该模型适合于水 稻灌区水分循环的模拟。
关键词：ＳＷＡＴ；分布式水文模型；灌区；稻田；水量平衡
中图分类号：Ｔｖｌｌ
文献标识码：Ａ
随着节水灌溉研究的不断深入，节水的尺度效应、节水潜力、节水型生态灌区等问题日益引起人们 的关注。在这些问题的研究中，灌区的水量平衡及其转化的定量描述是关键。由于受人为活动特别是 灌溉的影响较大，灌区水分循环过程十分复杂。田间试验可以准确获取水量平衡关系，然而对于灌区等 大尺度的水分循环，难以通过传统的试验方法进行研究，需要借助于模型化的方法。而目前的灌区水文 模型研究多为集总式的水平衡模型，无法分析灌区内部自然因素的时空分布和水管理措施对灌区水文 过程的影响，水文学研究的分布式水文模型没有充分考虑灌区的水文特点。因此，针对灌区水文特点构 建灌区分布式水文模型显得十分重要。
河流渗漏的计算方式一样，即：
ｒｔｔｌｃ＝ｃｈｋ·ｔ·Ｌ·Ｐ
（９）
式中：ｒｔｔｌｃ为主沟道输水损失量，ｍ３；ｃｈｋ为主沟道底部的导水率，ｍｍ／ｈ；ｔ为水流时间，ｈ；Ｌ为主沟道长
度，ｋｍ；Ｐ为湿周，Ｉｌｌ。
式（９）没有考虑地下水位对沟道渗漏损失的影响。而且原模型假定沟道渗漏损失补给的是深层地
下水（承压水），而不是浅层地下水（潜水）。为了使模型更适合于灌区的特点，本文采用经验法计算排水
型研究了３种不同种植模式下集水区的地下排水过程。Ｇｏｓａｉｎ等［４１应用ＳＷＡＴ研究了流域内因渠道灌 溉而引起的地下水回归水量。焦锋等ｂ３应用ＳＷＡＴ模型模拟了水田的水分循环。胡远安等№１曾对模型
模拟水田蓄水的情况进行过修改。因此，ＳＷＡＴ模型可以用来进行灌区水分循环的模拟研究。
分布式水文模型区域分解并行计算方法及其应用
分布式水文模型区域分解并行计算方法及其应用分布式水文模型区域分解并行计算方法及其应用分布式水文模型区域分解并行计算方法是近年来在水文领域备受关注的研究方向。
在水文模型的应用中，对于大规模复杂水文系统进行计算和模拟往往需要耗费大量的时间和计算资源。
传统的串行计算方法已难以满足大规模水文系统的快速准确模拟需求，因此分布式水文模型区域分解并行计算方法成为一种重要的研究方向。
在本文中，我们将对分布式水文模型区域分解并行计算方法进行深入探讨，并结合实际应用案例，展示其在水文领域的重要性和价值。
一、分布式水文模型区域分解并行计算方法概述分布式水文模型是一种基于地理信息系统和数学模型相结合的水文模拟方法，能够对流域内的水文过程进行精细化描述和模拟。
而区域分解并行计算方法则是将复杂的水文模型系统分解成多个子模型，每个子模型分别进行并行计算，最后将结果整合得到最终的模拟结果。
通过这种并行计算方法，可以显著提高水文模型的计算效率和模拟精度。
二、分布式水文模型区域分解并行计算方法的关键技术1. 分布式水文模型的网格化划分分布式水文模型需要将流域进行网格化划分，将流域划分成多个网格单元，并对每个网格单元进行水文过程模拟。
针对不同的水文过程模拟需求，可以采用不同的网格化划分方法，如等距网格划分、基于地形的网格划分等。
2. 区域分解并行计算方法的任务分配在区域分解并行计算方法中，需要将计算任务合理地分配给不同的子模型进行并行计算。
通常可以采用静态任务分配或动态任务分配的方法，根据实际情况动态调整计算任务的分配，以实现负载均衡和计算效率的最大化。
3. 子模型之间的信息交换和整合在分布式水文模型区域分解并行计算过程中，不同的子模型之间需要进行信息交换和结果整合，以确保模拟结果的一致性和准确性。
因此需要设计高效的信息交换和整合算法，以降低通讯开销和提高计算效率。
三、分布式水文模型区域分解并行计算方法的应用案例分布式水文模型区域分解并行计算方法已在多个水文模拟系统中得到了成功的应用，极大地提高了水文模型的计算效率和模拟精度。
分布式水文模型
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。
分布式水文模型1
基于DEM DEM的流域分布式水文模型 9.2 基于DEM的流域分布式水文模型 9.2.1 流域水文过程及其数学模拟
9.2.1.1 流域水循环过程
流域是陆地系统中最为重要的自然集水区域。流域 流域是陆地系统中最为重要的自然集水区域。 水循环主要包括降水、冠层截留、径流（坡面流、 水循环主要包括降水、冠层截留、径流（坡面流、壤中 流和地下径流）、下渗、蒸发（包括土壤蒸发、 ）、下渗 流和地下径流）、下渗、蒸发（包括土壤蒸发、水面蒸 发、植被蒸腾、潜水蒸发）等几个环节。在这几个环节 植被蒸腾、潜水蒸发）等几个环节。 伴随着水量的转化和物质及能量的交换， 中，伴随着水量的转化和物质及能量的交换，同时还受 到气候变化、大气降水动力学过程及流域地形、地貌、 到气候变化、大气降水动力学过程及流域地形、地貌、 人类活动等多种因素的影响。因此， 人类活动等多种因素的影响。因此，流域水循环是一个 十分复杂的过程。 十分复杂的过程。
Zuo Qiting
9.3.2 TOPMODEL
TOPMODEL（TOPgraphy based hydrological MODEL） TOPMODEL（ MODEL） 是一个以地形为基础的、 是一个以地形为基础的、基于变源面积概念的半分布式水 文模型。 Beven和Kirkby于1979年提出 经过20 年提出， 20多年的发 文模型。由Beven和Kirkby于1979年提出，经过20多年的发 TOPMODEL与DTM（ DEM） 展，TOPMODEL与DTM（或DEM）相结合在水文领域得到了十 分广泛的应用。 分广泛的应用。 TOPMODEL的显著特点是利用易于获取的地形信息 的显著特点是利用易于获取的地形信息（ TOPMODEL的显著特点是利用易于获取的地形信息（如 地形指数 、土壤－地形指数等）来描述流域产流及源面积 土壤－地形指数等） 的变化与分布，简化流域降水径流过程的模拟。 的变化与分布，简化流域降水径流过程的模拟。模型具有 结构简单、优选参数少、物理概念明确、模拟精度高、 结构简单、优选参数少、物理概念明确、模拟精度高、易 于与GIS相结合等特点，无论在径流、泥沙、 GIS相结合等特点 于与GIS相结合等特点，无论在径流、泥沙、水质的模拟研 究中，还是在气候、 究中，还是在气候、土地植被变化研究和水资源管理等领 域都具有很好的应用前景。 域都具有很好的应用前景。
分布式水文模型研究与应用进展
一、分布式水文模型的优势
一、分布式水文模型的优势
分布式水文模型相对于传统集中式水文模型，其优势主要体现在以下几个方 面：
一、分布式水文模型的优势
1、精细化模拟：分布式水文模型可以针对流域内的不同区域，如地形、土地 利用、土壤类型等因素，建立独立的模型子系统，实现水文过程的精细化模拟。
一、分布式水文模型的优势
三、分布式水文模型的应用领域
2、干旱评估：分布式水文模型能够模拟流域内的水分平衡过程，预测不同气 候条件下的干旱发生概率和影响范围。例如，SWMM-PET模型将SWMM模型与蒸散发 能力计算相结合，能够评估不同气候条件下的干旱风险。
四、分布式水文模型未来研究方 向
四、分布式水文模型未来研究方向
随着计算机技术、数据科学和数值计算方法的发展，分布式水文模型的未来 研究将集中在以下几个方面：
四、分布式水文模型未来研究方向
1、模型参数的估计：针对分布式水文模型参数估计的问题，未来研究将探索 更为高效和准确的参数估计方法，如利用机器学习和人工智能技术进行参数优化。
四、分布式水文模型未来研究方向
四、分布式水文模型未来研究方向
4、跨学科交叉：未来研究将加强跨学科交叉合作，推动分布式水文模型与环 境科学、地球科学、社会科学等领域的交叉融合，拓展其应用范围和领域。
四、分布式水文模型未来研究方向
总之，分布式水文模型作为重要的水文模拟工具，将在未来的水资源管理和 防灾减灾等领域发挥越来越重要的作用。随着科学技术的发展，相信分布式水文 模型的研究和应用将会取得更为显著的进展。
2、动态性考虑：分布式水文模型能够充分考虑气候变化、土地利用变化等因 素对水文循环的影响，具有更强的动态性。
一、分布式水文模型的优势
EcoHAT(分布式水文生态模型)
系统介绍发布时间：2015-03-05EcoHAT系统以生态水文过程机理研究为基础，从基本的水循环过程入手，在水循环过程中加入营养物质迁移转化过程，综合考虑陆水生态系统中植被/生物生长与水循环要素、营养物质的相互影响，EcoHAT系统的模型结构如图1所示。
EcoHAT系统的模型构建在综合国内外具有物理化学机制的生态水文过程模型优点基础上，自主创新与国际前沿，经过对模型调整，采用适合中国自然条件的参数，建立本地化的数据库。
EcoHAT系统通过区域空间网格参数的输入，实现基于象元的模型运算，因此EcoHAT系统是一个完全分布式的生态水文过程综合模拟的新系统。
EcoHAT系统包括水分循环、营养元素循环、植物生长及水生物环境响应四大组成部分，其中水分循环是系统的核心，并贯穿其它三部分的始终。
EcoHAT系统中水分循环模拟包括降雨入渗、地表径流、蒸散发、根系吸水和土壤水分五个过程；营养元素循环主要包括土壤中硝化反应、反硝化反应和氨挥发过程模拟，土壤中盐基阳离子循环模拟，以及伴随土壤侵蚀过程产生的吸附态磷元素定量的模拟等；植物生长包括植被生态用水模拟、植被NPP(净第一性生产力)模拟、生产力分配过程模拟和植被营养元素吸收模拟。
EcoHAT 系统中各个生态水文过程的子模块组成和主要的方程如表1所示。
图1 EcoHAT系统的模型结构表1 EcoHAT系统生态水文过程的主要方程EcoHAT系统紧密集成了参数管理工具、RS参数反演工具、模型定制工具、GIS分析工具，在这些模块的辅助下实现分布式的区域生态水文模拟，从而为生态效益评价、生态流域建设和生态设计等一系列流域可持续管理问题提供科学分析工具。
EcoHAT系统的结构框架如图2所示。
图2 EcoHAT系统结构的框架适应大量的空间参数管理、地表空间参数获取、分布式生态水文过程模拟、分布式模型的网格运算、模拟结果可视化等问题，EcoHAT系统的开发突出以下功能模块：(i) 参数管理模块由于生态水文过程涉及到的参数众多，数据类型包括数据库和文本格式数据，点、线、多边形等矢量数据，影像的栅格格式数据，因此EcoHAT系统利用数据库管理系统建立本地化的数据库，实现各种数据的融合管理。
分布式水文模型的介绍
• 分布式水文模型对流域水文过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,此外,分布式 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 水埋深或者污染物浓度等空间分布式信息,这些都不是传 统的数据制备和处理方法所能解决的,只有GIS能够胜任. • GIS在分布式水文模型中的以下几个方面发挥着重要作用: 1)空间数据管理. GIS能够统一管理与分布式水文模型相关 的大量空间数据和属性数据,并提供数据查询、检索、更 新以及维护等方面的功能; 2)提取水文特征.如利用地形数 据计算坡度、坡向、流域划分以及河网提取等;
GIS和遥感在分布式水文模型中的角色
• GIS(Geographical information system,地理信息系统)是 采集、存储、分析和显示空间信息的计算机系统,是处理 和分析地理数据的通用技术. GIS对于分布式水文模型的作 用主要体现在两个方面:分布式水文模型的相关数据处理 和分布式水文模型的系统集成. • 根据GIS在水文模型运转过程中发挥作用的时间,其数据处 理功能又可以划分为两类:前处理和后处理.所谓前处理指 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 模型处理输入数据;后处理指的是将水文模型输出可视化 和再分析.
• 3)模型数据准备.如利用GIS的空间分析和数据转化功能,制 备分布式水文模型要求的流域内土壤类型图、土壤深度图、 植被分布图以及地下水埋深图等空间分布性数据; 4)模型 输出结果的可视化与再分析.如上所述,分布式水文模型的 输出结果更多的是空间分布型信息,这些结果或者是以模 型特定的数据格式,或者是以某些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,才能对这类结果进行显示、查询和再分析 .
分布式水文模型理论与方法研究
分布式水文模型理论与方法研究一、本文概述Overview of this article随着全球气候变化和人类活动对水文循环的深刻影响，传统的水文学研究方法已经难以满足日益复杂的水资源管理需求。
分布式水文模型作为一种新兴的水文学研究方法，以其对流域空间异质性的精细刻画和对复杂水文过程的深入模拟，逐渐成为国内外水文学研究的热点和前沿。
本文旨在全面系统地探讨分布式水文模型的理论基础、方法体系、应用实践及其未来发展，以期为水文科学研究和水资源管理工作提供新的思路和方法。
With the profound impact of global climate change and human activities on hydrological cycles, traditional hydrological research methods are no longer able to meet the increasingly complex water resource management needs. Distributed hydrological models, as an emerging method of hydrological research, have gradually become a hot topic and frontier in domestic and international hydrological research due to their precise characterization of spatial heterogeneity inwatersheds and in-depth simulation of complex hydrological processes. This article aims to comprehensively and systematically explore the theoretical basis, methodological system, application practice, and future development of distributed hydrological models, in order to provide new ideas and methods for hydrological science research and water resource management.本文将首先回顾分布式水文模型的发展历程，阐述其产生背景和基本原理。
分布式水文模型-精选
第九章 分布式水文模拟技术
主要内容
9.1
分布式水文模型的发展
9.2 基于DEM的流域分布式水文模型 9.3 几个典型分布式水文模型的介绍
2020/5/26
9.1 分布式水文模型的发展
9.1.1 分布式水文模型的研究进展
9.1.1.1 研究进展
分布式水文模型的研究可以认为起始于1969年Freeze 和Harlan发表的《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。
2020/5/26
分布式水文模型的参数是一个反映流域下垫面和 气象因素空间变化的数集。它的确定方法包括：
①在单元上采用传统的概念性模型，不改变原有模型的 结构和参数，但每一个单元上水文模型的参数值随空间 变化。参数值的大小根据空间信息图进行分类计算。
②重新设计单元水文模型的结构与参数。尽量选择或者 重新构造那些既反映空间变化，又具有物理意义，且便 于计算的指标作为模型的参数。
2020/5/26
流域水循环过程示意图
蒸腾 冠层截留
下渗
壤中流
2020/5/26
基流
降水 蒸发
蒸散发
坡面流
降雨 冠层截留 地表调蓄 土壤调蓄 地下调蓄
河 网 调 蓄
径流
河流
9.2.1.2 流域水循环的数学模拟
由于流域水循环过程极其复杂，在建立水文模型时 通常对复杂水文现象进行抽象和概化。目前，水文模型 的种类繁多，按模型的性质和建模技术可分为：实体模 型（如比例尺模型）、类比模型（如用电流欧姆定律类 比渗流达西定律的模型）和模拟模型。其中，数学模拟 模型是人们最常用的一类水文模型。
2020/5/பைடு நூலகம்6
9.2 基于DEM的流域分布式 水文模型
分布式水文模型1讲解
Zuo Qiting
流域分布式水文模型的一般框架
Zuo Qiting
目前，基于DEM的分布式水文模型主要有两 种建模方式：
①应用数值分析来建立相邻网格单元之间的时空 关系，如SHE模型等。 ②在每一个网格单元（或子流域）上应用传统的 概念性（或系统理论）模型来推求净雨，再进行 汇流演算，最后求得出口断面流量，如SWAT模型 等。
第九章 分布式水文模拟 技术
Zuo Qiting
第九章 分布式水文模拟技术
主要内容
9.1 9.2 9.3
分布式水文模型的发展
基于DEM的流域分布式水文模型
几个典型分布式水文模型的介绍
Zuo Qiting
9.1 分布式水文模型的发展
9.1.1 分布式水文模型的研究进展
9.1.1.1 研究进展
分布式水文模型的研究可以认为起始于1969年Freeze 和Harlan发表的《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。 后期比较具有代表性的水文模型包括SHE模型、IHDM模 型、SWAT模型、THALES模型以及DTVGM模型等。 进入20世纪90年代以后，随着计算机技术、GIS/RS技术、 信息技术和通讯技术的发展与普及，分布式水文模型也因此 获得了长足发展。
Zuo Qiting
SWAT模型结构示意图
降 灌 溉 降 雨 水 降 雪 融 雪 盖 雪
下
渗
地 表 径 流 输 移 损 失 池塘/水库调蓄 池塘/水库蒸发 河 流
土 壤 水 土壤水分层（10层）
灌溉用水 输移损失 河段出流量
土壤水蒸发
灌
溉
植物蒸散发
池塘/水库出流 池塘/水库渗透
壤 中 流 浅层地下水 渗 漏 灌 溉 潜水蒸发 渗 透 回归流
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Zuo Qiting
第九章 分布式水文模拟技术
主要内容
9.1 9.2 9.3
分布式水文模型的发展
基于DEM的流域分布式水文模型
几个典型分布式水文模型的介绍
Zuo Qiting
9.1 分布式水文模型的发展
9.1.1 分布式水文模型的研究进展
9.1.1.1 研究进展
分布式水文模型的研究可以认为起始于1969年Freeze 和Harlan发表的《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。 后期比较具有代表性的水文模型包括SHE模型、IHDM模 型、SWAT模型、THALES模型以及DTVGM模型等。 进入20世纪90年代以后，随着计算机技术、GIS/RS技术、 信息技术和通讯技术的发展与普及，分布式水文模型也因此 获得了长足发展。
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.3 几个典型分布式水文模型的介绍
9.3.1 MIKE SHE模型
MIKE SHE是对SHE模型的发展和完善，它能够模拟 水循环陆面过程中主要的水文过程包括水量、水质及 沉积物输移。它能用于解决与地表水和地下水相关的 资源和环境问题，以及地表水和地下水之间的动态相 互作用关系。 典型应用包括：流域规划、供水、灌溉和排水、污 染物堆放场的污染物、农业耕作的影响（包括农用化学 品和化肥的使用）、土壤和水资源管理、土地利用变化 的影响、气候变化的影响和生态评价（包括沼泽区域）。
目前，基于模块的分布式水文模拟系统的研制在国 内还较为少见。在国外，USGS （美国地质调查局）在 MMS (Modular Modeling System)的基础上已联合欧洲等 国着手开发OMS (Objective Modeling System)，以JAVA 为开发语言，基于Internet实现网络数据共享。此外， USGS与BOR（复垦局）合作开展流域与河流系统管理计划 （WARSMP），目标是发展操作性强、以数据库为中心、 面向复杂的资源管理问题的决策支持系统。 总体上看，集成不同的水循环模型，基于模块化结构， 构建面向多目标的水文模拟系统是现代水文模拟技术发展 的又一个重要方向。
Zuo Qiting
MIKE SHE的水循环及模拟示意图
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MIKE SHE模型的核心是描述研究区域水分运动 的MIKE SHE WM模块。MIKE SHE WM模块的主结构包 括六个部分，分别描述了六个水文物理过程：截留 /植物蒸散发(ET)、坡面和河道径流（OC）、不饱 和层（UZ）、饱和层（SZ）、融雪（SM）和蓄水层 与河道间的交换。
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9.3.3 SWAT模型
SWAT（Soil and Water Assessment Tool ）模型是在 SWRRB（Simulater for Water Resources in Rural Basins）模型（Williams et al.,1985; Arnold et al., 1990）基础上发展起来的一个长时段的流域分布式水文模 型。它具有很强的物理基础，适用于具有不同土壤类型、 不同土地利用方式和管理条件下的复杂大流域，并能在资 料缺乏的地区建模，在加拿大和北美寒区具有广泛的应用。 SWAT属于第二类分布式水文模型，即在每一个网格单 元（或子流域）上应用传统的概念性模型来推求净雨，再 进行汇流演算，最后求得出口断面流量。
9.3.2 TOPMODEL
TOPMODEL（TOPgraphy based hydrological MODEL） 是一个以地形为基础的、基于变源面积概念的半分布式水 文模型。由Beven和Kirkby于1979年提出，经过20多年的发 展，TOPMODEL与DTM（或DEM）相结合在水文领域得到了十 分广泛的应用。 TOPMODEL的显著特点是利用易于获取的地形信息（如 地形指数 、土壤－地形指数等）来描述流域产流及源面积 的变化与分布，简化流域降水径流过程的模拟。模型具有 结构简单、优选参数少、物理概念明确、模拟精度高、易 于与GIS相结合等特点，无论在径流、泥沙、水质的模拟研 究中，还是在气候、土地植被变化研究和水资源管理等领 域都具有很好的应用前景。
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MIKE SHE WM模块的结构图
融雪
贡献于网格降雨
网格降雨
截留
潜在蒸散发
网格降雨
实际截流容量
蒸散发
水面蒸发
根带土壤含水量
蒸腾/土壤蒸发
下渗
坡面和河道径流
不饱和层
水位
基流/河 道损失 浅层地下水面
排泄 流量
浅层地下水面
补给/ 排水
交换模块
基流/河道损失
饱和层
Zuo Qiting
深层地下水 灌 溉
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SWAT采用类似于HYMO（Hydrologic Modeling） 模型（Williams and Hann,1973）的命令结构来控 制径流和化学物质的演算。通过子流域命令，进行 分布式产流计算；通过汇流演算命令，模拟河网与 水库的汇流过程；通过叠加命令，把实测的数据和 点源数据输入到模型中同模拟值进行比较；通过输 入命令，接受其他模型的输出值；通过转移命令， 把某河段（或水库）的水转移到其他的河段（或水 库）中，或直接用作农业灌溉。SWAT模型的命令代 码能够根据需要进行扩展。
Zuo Qiting
SWAT模型结构示意图
降 灌 溉 降 雨 水 降 雪 融 雪 盖 雪
下
渗
地 表 径 流 输 移 损 失 池塘/水库调蓄 池塘/水库蒸发 河 流
土 壤 水 土壤水分层（10层）
灌溉用水 输移损失 河段出流量
土壤水蒸发
灌
溉
植物蒸散发
池塘/水库出流 池塘/水库渗透
壤 中 流 浅层地下水 渗 漏 灌 溉 潜水蒸发 渗 透 回归流
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流域分布式水文模型的一般框架
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目前，基于DEM的分布式水文模型主要有两 种建模方式：
①应用数值分析来建立相邻网格单元之间的时空 关系，如SHE模型等。 ②在每一个网格单元（或子流域）上应用传统的 概念性（或系统理论）模型来推求净雨，再进行 汇流演算，最后求得出口断面流量，如SWAT模型 等。
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9.2.2.2 模型的结构与参数
基于DEM的分布式水文模型在结构上一般分为三 部分： ① 分布式输入模块，用于处理流域空间分布信息，为 水文模块提供空间输入数据和确定模型参数的信息。 ② 单元水文模型，是坡面产汇流计算的核心部分。 ③ 河网汇流模型。有些基于网格的分布式水文模型忽 略了该部分。
Zuo Qiting
ZHENGZHOU UNIVERSITY
Zuo Qiting
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SWAT模型在产流计算上可以采用经验方法 SCS模型或者Green - Ampt下渗概念模型。流域 离散可以采用多种方法，如，子流域、山坡或 网格。SWAT模型的参数大多具有物理概念，但 由于参数繁多，在实际应用时仍然面临很多的 问题。SWAT模型作为第二类分布式水文模型的 典型代表，其模型结构和运行控制方式为构造 流域分布式水文模型（特别是日过程模型）提 供了很好的借鉴。
Zuo Qiting
TOPMODEL通过土壤含水量（或土壤饱和缺水 量）来确定流域产流面积的大小和位置，而土壤 饱和缺水量由地形指数计算得到。对于一个单元 流域TOPMODEL的计算流程为：①基于DEM计算地形 指数，并求出每类地形指数的面积分布；②根据 地形指数逐类进行产流计算，得到单元流域的产 流量；③进行单元流域的汇流计算。
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分布式水文模型的参数是一个反映流域下垫面 和气象因素空间变化的数集。它的确定方法包括 ：
①在单元上采用传统的概念性模型，不改变原有模型的 结构和参数，但每一个单元上水文模型的参数值随空间 变化。参数值的大小根据空间信息图进行分类计算。 ②重新设计单元水文模型的结构与参数。尽量选择或者 重新构造那些既反映空间变化，又具有物理意义，且便 于计算的指标作为模型的参数。 ③将原有模型的参数同易于获取的空间指标（主要是通 过RS影像或者DEM提取的空间指标）建立起某种对应关 系（一般是统计关系），从而得到分布式水文模型的参 数计算方法。
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9.1.1.2 几点讨论
流域分布式水文模型还有待于进一步完善，多 数还存在（或很少考虑）以下几个问题。
①分布式水文模型的真实性问题。
②尺度转换问题（或者模型参数的有效性问题）。
③模型的检验问题。 ④计算时间和数据存储的问题。
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9.1.2 分布式水文模型的发展
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TOPMODEL模型具有参数较少，模拟精度高的 特点。TOPMODEL利用地形指数计算饱和缺水量， 将产流计算与易于获得的地形信息建立联系，这 一点对于构建基于DEM的分布式水文模型具有很好 的启迪作用。但同大多数模型类似，TOPMODEL模 型并不适合所有的流域。这是因为模型的蓄满产 流机制和饱和地下水稳定流的假设在一些流域并 不成立。
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9.2 基于DEM的流域分布式水文模型 9.2.1 流域水文过程及其数学模拟
9.2.1.1 流域水循环过程
流域是陆地系统中最为重要的自然集水区域。流域 水循环主要包括降水、冠层截留、径流（坡面流、壤中 流和地下径流）、下渗、蒸发（包括土壤蒸发、水面蒸 发、植被蒸腾、潜水蒸发）等几个环节。在这几个环节 中，伴随着水量的转化和物质及能量的交换，同时还受 到气候变化、大气降水动力学过程及流域地形、地貌、 人类活动等多种因素的影响。因此，流域水循环是一个 十分复杂的过程。
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9.2.2 基于DEM的流域分布式水文模拟
9.2.2.1 模型的特点与分类
基于DEM的分布式水文模型具有以下特点：①具有物 理基础，能够描述水循环的时空变化过程。②由于其分 布式特点，能够与GCM（大气环流模式）嵌套，研究自然 变化和气候变化对水循环的影响。③同RS和GIS相结合， 能够及时地模拟出人类活动或下垫面因素的变化对流域 水循环过程的影响。