流域水文模型研究进展
流域水文模型研究进展综述
流域水 文模型可 以生成年 、 日径流 系列以及流 月、
量过程线 ， 还可 以求得流域的实 际蒸散发 系列 。因此它
２ 常用 的 流域 水 文模 型 及 其特 点
阶段大约为随后 的 ８ ０年代 。从 ２ 世 纪 ９ ０ ０年代至今是 的应用范围是非常广泛的。
该阶段 由于地理信息系统和卫星遥感技术的广泛应用 ，
件规定 ， 时发出赶工指令 ， 及 要求 其按照既定 的 日期完 划编排 的基础上 ， 及时对 各分项工程的进度执行情况进
成工程 。只有分项工程的工期 目标实现 了， 才能有力地 行跟踪核算 ， 发现工期滞后 的项 目， 分析其产生的原 因 ，
保证 总工 期 目标 的实 现 。 尽 快整 改 。
在 ２ ０世纪 ５ 年代 中期 ， ０ 随着计算机 的出现 ， 界 世
于外部环境的 ，要及时与有关部门和单位进行协调 ， 及 因素造成的 ， 具有很 大的不可预 见性 ， 也会 影响到局部 时解 除障碍 ； 属于工程 内部施工拖 后 的， 要依 据合 同文 各分 项工期 目标 的实现 ， 因此 ， 在施 工组织设计工 期计
４ 抓进度 的跟踪核算与反馈 ． ２
在编排施工组织设 计 ４ 抓 整 改 ． ３
在分析 出某些分项工程工期滞后 的原因
时编排 的工期计划 只是一种 比较理想的 ， 在工 程施工 过 后， 根据实际情况 ， 提出弥补工期的合理措施 ， 将各分项 目
程中 ， 会遇到种种难 以预料 的因素 ， 响工程 的施工进 标有机结合起来 ， 影 对不合理和不切实际的目标进行必要调 度， 这些因素 ， 除了 自身 内部施工管理 、 人员和设备 的影 整 ， 同时 ， 对某些分项工程 的工期通过人员、 设备等的合理 响外 ， 大部分来 自于外部施工环境 的干扰 ， 是不 可抗力 调动， 加快施工进度， 实现对总工期的 从而 控制。 ＿ Ｉ
流域水文模型研究现状及发展趋势
流域水文模型研究现状及发展趋势摘要：地球上的水文事件，是一种诸多因素相互作用的结果，在尚未找到复杂水文现象的科学规律之前，通过建立水文模型来仿真有关水文事件是一种合理、可行的途径。
随着计算机技术和一些交叉学科的发展，分布式物理模型被广泛提出，并逐渐成为21世纪水文学研究的热点课题之一。
基于此，本文主要对流域水文模型研究现状及发展趋势进行分析探讨。
关键词：流域水文模型；研究现状；发展趋势1、前言流域水文模型是为模拟流域水文过程所建立的数学结构，在进行水循环机理的研究和解决生产实际问题中起着重要的作用，能有效应用于水文分析、水文预报、水资源开发、利用、保护和管理等方面。
目前，国内外开发研制的流域水文模型众多，结构各异，按照不同的分类方法可划分为不同类型的流域水文模型。
2、模型的发展及现状流域水文模型的研究始于20世纪50年代，早期主要依据传统产汇流理论和数理统计方法建立数学模型，应用于水利工程规划设计和洪水预报等领域。
其间系统理论模型和概念性水文模型得到了快速充分的发展，国外曾出现了几个著名的概念性水文模型。
比如，最简单的包顿模型和最具代表性的第Ⅳ斯坦福模型。
包顿模型是澳大利亚的包顿（W.C.Boughton）先生于1966年研制成功的一个以日为计算时段的流域水文模型，在澳大利亚、新西兰等国有着广泛的应用，比较适用于干旱和半干旱地区。
由N.H.克劳福特先生和R.K.林斯雷先生研制的第Ⅳ斯坦福模型（SWM-IV）是世界上最早也是最有名的流域水文模型，此模型物理概念明确，结构层次分明，为以后许多模型的建立提供了基础。
此后比较有名的还有萨克拉门托模型和水箱模型。
水箱模型是对水文现象的一种间接模拟，模型中并无直接的物理量，参数简单，操作简便，在我国湿润地区的水文计算和水文预报中采用较多。
水箱模型由菅原正已先生在20世纪50年代提出，对我国流域水文模型的发展影响较大。
国内的流域水文模型在20世纪70年代至80年代中期也得到蓬勃的发展，其中典型代表为赵人俊教授等于70年代提出的新安江模型。
SWAT模型研究进展
SWAT模型研究进展SWAT模型（Soil and Water Assessment Tool）是一种流域水文模型，广泛应用于水资源管理和水环境保护领域。
该模型能够模拟流域内的水文过程、气象过程、土壤侵蚀、农田管理等，并提供决策支持工具，用于评估不同土地利用和水资源管理方案对流域水资源的影响。
SWAT模型的开发始于上世纪80年代末，目前已经发展成为全球范围内应用最广泛的流域水文模型之一。
通过模拟流域内的水量平衡、水质变化、土壤侵蚀等过程，SWAT模型能够为大规模的流域提供全面的水资源管理和保护方案。
在模拟水文过程方面，SWAT模型主要基于水文循环模拟流域内的水量变化。
模型通过计算降水、蒸发蒸腾、径流、地下水流等各个过程的变化，得出流域内水量的平衡。
在模拟农田管理方面，SWAT模型可以模拟不同土地利用类型以及不同农田管理措施对流域水文过程的影响。
通过对农田水文过程的模拟，可以评价不同农田管理措施对流域水资源利用和保护的效果，为农业可持续发展提供决策支持。
在模拟土壤侵蚀方面，SWAT模型基于RUSLE（Revised Universal Soil Loss Equation）模型，可以模拟流域内土壤侵蚀的过程。
流域内不同土地利用类型、坡度、土壤类型等因素对土壤侵蚀的影响，可以通过SWAT模型进行模拟分析。
1. 模型参数优化：SWAT模型需要估计大量的参数，包括土壤参数、植被参数、水文参数等。
为了提高模型的模拟精度，研究者们通过观测数据和模拟结果的比较，不断优化模型参数，提高模型的模拟能力。
2. 模型应用扩展：SWAT模型最初是用于农田和小流域的研究，但后来研究者们将其应用于大流域和全球范围的研究。
通过扩展模型的空间尺度和时间尺度，可以更好地理解和管理大规模流域的水资源。
3. 多模型集成：SWAT模型通常与其他模型相结合，进行综合模拟。
将SWAT模型与气象模型、水质模型、生态模型等进行集成，可以更全面地模拟流域的水资源和生态系统。
SWAT模型研究进展
SWAT模型研究进展SWAT是水文模型之一，全称为“Soil and Water Assessment Tool”，是美国农业部（USDA）和环境保护署（EPA）联合研发的一种大型分布式、连续时间模型，主要用于水资源管理和土壤侵蚀评估。
SWAT模型的研究进展主要涉及模型改进、应用与推广以及模型评估等方面。
针对SWAT模型自身的不足和问题，研究人员进行了系列的模型改进。
通过优化模型参数，改进模型的模拟精度和稳定性。
还添加了一些新的功能模块，例如对市区雨水径流模拟、水库水质模拟和水库运营模拟等方面的改进。
模型改进的目的在于提高模型的可靠性和适用性，进一步拓展模型的应用范围。
SWAT模型的应用和推广也是研究的重点之一。
这方面的研究主要包括不同类型流域的模拟应用研究、水资源管理和土壤侵蚀评估等方面。
有研究者运用SWAT模型对整个大流域的水文过程进行模拟，以评估不同管理措施对流域水资源的影响。
也有人将SWAT模型应用于小流域的水土保持评估，探讨不同土地利用方式对水资源的影响等。
SWAT模型还被广泛应用于流域水环境问题的分析和决策支持。
对于SWAT模型的评估研究也是不可忽视的一部分。
模型评估主要是指对模型的准确性、预测能力和稳定性等进行验证和检验。
常见的方法包括了观测数据与模型模拟结果的对比、敏感性分析等。
通过模型评估的研究，可以进一步探讨模型改进的方向和方法。
SWAT模型的研究进展主要包括模型改进、应用与推广以及模型评估等方面。
这些研究的成果不仅能够提高SWAT模型的模拟精度和应用水平，也为水资源管理和环境保护提供了有力的科学依据。
随着技术的不断发展和需求的不断增长，SWAT模型的研究也将继续深入。
流域水文模型研究进展综述
流域水文模型研究进展综述摘要：介绍了流域水文模型的发展，总结了常用的流域水文模型及特点，最后对流域水文模型的发展进行展望。
关键词：水文模型；分布式水文模型；概念模型；GIS；展望流域水文模型把流域总体看成是一个系统，输入为降雨等，输出为出流流量等。
流域内的水文过程则是系统的状态，是根据水文概念推理计算出来的。
随着全球性缺水问题日益严重，水污染、水资源分布不均衡等问题的日益突出，就要求人们不断加强水文学的定量化研究，而流域水文模型就是其中发展较为迅速的研究领域。
它有助于我们在利用水资源、分配水资源中提供合理的、科学的依据。
流域水文模型在进行水文规律的研究和解决生产实际问题中起着重要的作用。
因此，掌握常见的流域水文模型是必要的。
1流域水文模型的发展特点随着计算机技术的诞生，流域水文模型应运而生。
20世纪50年代后期，系统理论应用迅速发展，水文学提出了流域水文模型的概念。
随后的二、三十年是流域水文模型的蓬勃发展时期。
当前流域水文模型在洪水预报、流域规划等领域起着越来越重要的作用。
其模型的发展主要呈现以下几个特点：1.1时间上呈阶段性随着电子计算机技术的迅速发展，流域水文模型的发展较快，按照发展的时间大约划分为原始、近代、现代三个阶段。
其原始阶段，即水文模型起步阶段，发展时间大约在20世纪50年代后期至70年代初期。
近代发展阶段大约为随后的80年代。
从20世纪90年代至今是模型发展的现代阶段，也是水文模型突破性发展阶段。
该阶段由于地理信息系统和卫星遥感技术的广泛应用，分布式水文模型成为世界各国水文科学家研究的主流，该模型基于数字高程模型，以流域面上分散的水文参数和变量来描述流域水文时空变化的特性。
1.2模型研究的区域不均衡美国和欧洲等发达国家在流域模型研究方面占有重要的地位，而发展中国家在该方面的研究相对落后，具有一定影响力的模型很少。
在我国，除了新安江模型的发展影响较大外，还没有其它影响较为深远的模型。
水文模型在流域洪水预警中的应用研究
水文模型在流域洪水预警中的应用研究一、引言洪水是一种常见的自然灾害，给人们的生命和财产安全带来了巨大的威胁。
为了有效地减轻洪水灾害的影响，提前进行洪水预警至关重要。
水文模型作为一种重要的工具，在流域洪水预警中发挥着关键作用。
二、水文模型的基本概念与分类水文模型是对流域水文过程的数学描述，它通过模拟降水、蒸发、下渗、地表径流、地下径流等水文要素的变化，来预测流域的产汇流过程和洪水的形成与演进。
根据模型的复杂程度和应用目的，水文模型可以分为经验模型、概念模型和物理模型。
经验模型主要基于历史观测数据建立统计关系，计算简单但适用范围有限。
概念模型将流域水文过程进行概化，用一系列概念性的参数来描述，具有一定的物理基础。
物理模型则基于水文学和物理学的基本原理，对流域的地形、土壤、植被等进行详细的描述和模拟，精度较高但计算量大。
三、水文模型在流域洪水预警中的作用（一）洪水预报水文模型能够根据实时的气象数据和流域的初始条件，预测未来一段时间内的洪水流量和水位变化，为洪水预警提供重要的依据。
通过提前预知洪水的发生时间、规模和可能的影响范围，相关部门可以及时采取措施，如疏散人员、转移财产等，降低洪水造成的损失。
（二）风险评估利用水文模型可以评估不同降水情景下的洪水风险，为制定防洪规划和应急预案提供参考。
通过分析洪水可能淹没的区域、受灾人口和经济损失等，合理安排防洪工程的建设和资源的配置，提高流域的防洪能力。
（三）决策支持在洪水预警过程中，水文模型的结果可以为决策部门提供科学的依据。
例如，根据模型预测的洪水流量和水位，决定是否开启泄洪闸、启用蓄滞洪区等，以最大限度地减轻洪水灾害的影响。
四、常见的水文模型及其在洪水预警中的应用实例（一）新安江模型新安江模型是我国应用较为广泛的概念性水文模型，它考虑了降水、蒸发、产流、汇流等过程，在湿润和半湿润地区的洪水预报中取得了较好的效果。
例如，在长江流域的洪水预警中，新安江模型被用于预测洪水的发生和演进，为防汛决策提供了有力支持。
SWAT模型研究进展
SWAT模型研究进展SWAT模型（Soil and Water Assessment Tool）是一种广泛应用于流域水文学研究和水资源管理领域的数学模型。
该模型能够模拟流域内的水循环过程，包括降雨、蒸发、径流以及土壤水分平衡等，并可以评估人类活动对水资源的影响。
以下是SWAT模型在近年来的研究进展。
1. 模型参数优化：SWAT模型具有大量的参数，不同的参数设置会对模拟结果产生显著的影响。
近年来，研究者们通过使用多准则优化算法和敏感性分析方法来优化模型参数，提高了模型的模拟能力和精度。
2. 模型应用扩展：SWAT模型在不同流域的应用得到了广泛地扩展。
研究者们不仅将该模型应用于农业管理和水资源规划方面，还将其用于水质模拟、河流蓄积湖规划和气候变化研究等领域，提高了模型的适用性和可靠性。
3. 模型耦合和集成：SWAT模型已被广泛用于与其他模型的耦合和集成，以进一步提高对流域水文过程和水资源管理的理解。
研究者们将SWAT模型与水动力学模型、生态模型和全球气候模型等相结合，以探讨流域的水文生态系统响应和全球气候变化的影响。
4. 模型不确定性分析：SWAT模型的应用需要对各种不确定性进行分析，以提高模拟结果的可靠性和准确性。
研究者们使用蒙特卡洛模拟、贝叶斯统计和基于信息熵的方法等，来评估模型结果的不确定性，并找出模型输入数据和参数的主要驱动因素。
5. 模型改进和发展：SWAT模型的改进和发展仍然是当前研究的热点之一。
研究者们不断研究和改进模型的各个方面，如改进蒸发和蒸腾机制的模拟、增加水质过程模块、考虑不同土地利用类型的动态变化等，以提高模型的准确性和适用性。
SWAT模型在流域水文学研究和水资源管理方面具有广泛的应用前景。
随着不断的研究和改进，该模型将能够更好地模拟流域内的水循环过程，并为流域的水资源管理提供更准确的科学依据。
SWAT模型研究进展
SWAT模型研究进展SWAT模型是一种水文模型，在水资源管理方面得到了广泛的应用。
SWAT模型是Soil and Water Assessment Tool的缩写，中文名为土地利用与水文过程模拟模型。
SWAT模型通过模拟流域的水文过程，可以预测流域的水文循环和水质变化。
SWAT模型不仅可以预测水文循环，还可以模拟流域内各种土地利用的影响。
通过SWAT模型可以进行不同水文场景的模拟分析，帮助决策者更好地管理地表水和地下水，预测水资源的供需情况，并制定相应的保护和管理策略。
目前，SWAT模型在多个水文领域都得到了广泛的研究和应用，包括地下水循环、水土保持、农业水资源管理、水库管理等。
以下是SWAT模型在不同领域的研究进展。
1. 地下水循环SWAT模型可以预测流域地下水循环，并评估不同用途对地下水的影响。
近年来，SWAT 模型在地下水管理中的应用越来越重要，尤其是在水资源短缺的地区。
利用SWAT模型可以评估不同地下水管理策略的效果，并制定相应的管理措施。
2. 水土保持SWAT模型可以评估不同土地利用方式对水土保持的影响，并预测洪水和水土流失的情况。
通过SWAT模型可以确定优化土地利用的方案，减轻土地的侵蚀和脆弱性，同时提高水资源利用效率。
3. 农业水资源管理SWAT模型可以模拟农业水循环过程，并评估不同农业管理措施对水资源的影响。
通过SWAT模型可以优化灌溉策略，减少农业用水的损失，并提高农业生产效率。
4. 水库管理总之，SWAT模型在水文的研究和应用方面已经取得了许多重要的成果。
未来，随着SWAT模型的不断发展和完善，它将在水资源管理领域中起到越来越重要的作用。
基于HSPF模型的流域水文水质模拟研究进展
２ ０ １ ５年 ３月
华 东 师范大 学学 报 （ 自然科 学版 ）
Ｊ ｏ ｕ ｒ ｎ ａ ｌ ｏ ｆ Ｅａ ｓ ｔ Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ Ｎｏ ｒ ｍａ ｌ Ｕｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ（ Ｎａ ｔ ｕ ｒ ａ ｌ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ ）
ＮＯ ． ２ Ｍａ ｒ ． ２Ｏ１ ５
ｔ ａ ｎｔ ｓ，ａ ｎｄ ｓ ｕ ｍｍａ ｒ ｉ ｚ ｅ ｄ ｔ ｈｅ ｌ ａ ｔ ｅ ｓ ｔ ｄ ｅ ｖ ｏｌ ｅ ｐｍ ｅ ｎ ｔ ｓ ｉ ｎ ｔ ｈｅ ｍ ｏｄ ｅ ｌ ｉ ｎｇ ｏ ｆ ｔ ｈｅ ｒ ｕ ｎｏ ｆ ｆ ，ｔ ｈ ｅ ｍｉ ｇｒ ａ ｔ ｉ ｏｎ ｏ ｆ ｐ ｏ ｌ ｌ ｕｔ ａ ｎｔ ｓ， ｔ ｈｅ ｉ ｎｆ ｌ ｕｅ ｎ ｃ ｅ ｏ ｆ ｌ ａ ｎ ｄ ｕｓ ｅ ｏｒ ｌ ａ ｎｄ ｃ ｏｖ ｅ ｒ ｃ ｈａ ｎ ｇｅ ａ ｎｄ ｃ ｌ ｉ ｍａ ｔ ｅ ｃ ｈａ ｎｇ ｅ ｏ ｎ ｗａ ｔ ｅ ｒ ｓ ｈ ｅ ｄｓ ． Ｂｅ — ｓ ｉ ｄｅ ｓ， ｔ ｈｅ ｒ ｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ｄｉ ｒ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏｎ ｓ ｏｆ ｃ ｏ ｍｐ ｌ ｅ ｔ ｅ ｔ ｈｅ ｍ ｏ ｄｅ ｌ ｗ ｅ ｒ ｅ ｄｉ ｓ ｃ ｕｓ ｓ ｅ ｄ， ｉ ｎ ｃ ｌ ｕ ｄｉ ｎｇ ｔ ｈｅ ｍ ｉ ｇｒ ａ ｔ ｉ ｏｎ
摘 要 ：ＨＳ Ｐ Ｆ 模 型 是基 于 Ｂ ＡＳ Ｉ Ｎ Ｓ平 台 的半 分 布 式 的综 合 水 文 模 型 ， 能 够 准 确模 拟流 域 水 文 水 质状况 ， 并 已在 水 资 源 和 水 环 境 领 域 中 得 到 广 泛 的 普 及 和 应 用 ． 介 绍 了 ＨＳ Ｐ Ｆ模 型对 水 文 、 泥 沙 侵 蚀 及 污 染 物 的迁 移模 拟机 理 ， 对其在径流 、 污染物迁移 、 土 地 利 用 覆 被 变 化 及 气 候 变 化 对 流 域
黄河流域水文模型最新研究应用与进展
选取对径 流 量 模 拟 产 生 黄河上游宁蒙河段 [ 9]
较大影响 的 参 数 进 行 敏
感性分析
2019 径流预报模型
采 用 EEMD-ANN 组 合 黄河上游龙羊峡水 [ 6]
方法
库入库径流
2019 SWAT 模型
采 用 CMADS 数 据 集 黄河上游
驱动
2019 SWAT 模型
模拟渠系水的利用系数 黄 河 上 游 青 铜 峡 [ 5]
法、研究极值理论( EVT) 法等进行模拟,衍化完善出更
多改进模型,从而更好地模拟水文现实状况。 由于现
题,急需加强黄河 治 理 与 保 护,同 时 积 极 构 建 多 元 素
行模拟方法众多,加之前人已对各种模型进行过归纳
结合的水文模型,用以切实分析模拟黄河流域在各种
总结,本文仅研究近两年的最新研究应用成果,以期对
梳理在黄河流域已被应用模型的模拟情况,参考了 2018—2019 年 有 关 黄 河 流 域 水 文 模 型 的 科 研 成 果,并 进 行 了 归 纳
总结。 总结发现,现有模型只有少数能深入结合水文要素、土壤要素、气象要素与下垫面等要素进行水文模拟,其 他 多
数模型只停留在表面模拟应用上。 根据现有实际情况,提出了两点关于未来黄河流域水文模型发展趋势的认识。
2. 1 黄河流域上游主要水文模型研究及应用
量的模拟。 黄河流域中游主要面临水土流失、防洪等
近两年国内学者在黄河上游水文模型的构建多
突出问题,因流经黄土高原,泥沙大量入河,使黄河成
以用来模拟径流量的变化,其中近两年应用最广的是
为世界上含沙量最大的河流,同时中游也是重要的大
SWAT 模 型 ( 表 2 ) 。 周 帅 等 [ 4] 通 过 拉 丁 超 立 方 法
SWAT模型研究进展
SWAT模型研究进展SWAT模型（Soil and Water Assessment Tool）是一种用于模拟水文过程和土壤侵蚀的流域水文模型，被广泛应用于流域管理、气候变化研究、土地利用规划等领域。
自1990年首次发布以来，SWAT模型已经成为流域水文模拟领域的重要工具之一。
随着对气候变化和水资源管理要求的增加，SWAT模型的研究和应用也在不断拓展和深化。
本文将对最近几年SWAT模型的研究进展进行综述，并探讨其在未来的发展方向。
一、SWAT模型的基本原理SWAT模型是一种基于物理过程的水文模型，主要用于模拟流域水文循环和土壤侵蚀。
该模型将流域划分为若干个子面积和水文响应单元，通过模拟降雨入渗、径流产生、土壤侵蚀和水质变化等过程，从而实现对流域水文过程的定量模拟和预测。
SWAT模型主要由水文循环模块、土壤侵蚀模块和水库模块组成，可以考虑土地利用、植被覆盖、土壤类型、降雨情况等因素对流域水文过程的影响。
SWAT模型的主要优点在于能够对流域水文过程进行详细的模拟，包括径流产生、蒸发蒸腾、地表径流和地下径流等过程，能够较好地反映自然环境的动态变化。
SWAT模型还可以模拟土壤侵蚀过程和水质变化，为流域管理和土地利用规划提供了重要的支持。
SWAT模型在流域水文模拟和水资源管理中具有重要的应用前景。
近年来，SWAT模型在水文模拟、土壤侵蚀、气候变化等方面的研究取得了许多进展，主要包括以下几个方面：1. 气候变化下的水文响应模拟随着全球气候变化的加剧，对未来水文过程的变化进行模拟和预测成为了一个热点问题。
SWAT模型能够考虑气候变化对流域水文过程的影响，如降雨量、蒸发蒸腾、径流产生等。
近年来，许多学者基于SWAT模型对气候变化下的水文响应进行了模拟和预测，为未来水资源管理和灾害风险评估提供了重要的参考依据。
2. 土地利用变化对水文过程的影响土地利用变化是影响流域水文过程的重要因素之一。
近年来，许多研究利用SWAT模型对不同土地利用情景下的水文过程进行了模拟和比较分析，揭示了不同土地利用变化对流域水文响应的影响规律。
国外流域水资源配置模型研究进展
收稿日期:2005Ο02Ο01基金项目:国家重点基础发展规划“973”资助项目(G 1999043601);水利发展“十一五”规划重大课题资助项目作者简介:柳长顺(1975—),男,山西临县人,工程师,博士,主要从事水资源管理研究.国外流域水资源配置模型研究进展柳长顺1,陈 献1,刘昌明2,杨 红3(1.水利部发展研究中心,北京 100038;2.北京师范大学水科学研究所,北京 100875;3.S wiss Federal Institute for Environmental Science and T echnology ,S witzerland Duebendor f CH Ο8600)摘要:对国外水资源配置模型研究进行了综述,总结了水资源配置模型研究发展的趋势,即单目标模型向多目标模型发展,模拟与优化模型相结合,以及不确定性和模糊优化模型的建立.建议开发多目标、多层次、多用户、群决策的流域水资源优化配置模型系统,为流域水资源合理配置与科学管理实践提供科学的决策依据.关键词:流域;水资源配置模型;多目标;群决策中图分类号:T V213.9 文献标识码:A 文章编号:1000Ο1980(2005)05Ο0522Ο03流域水资源合理配置是在流域水资源可持续利用思想指导下,遵循自然规律与经济规律,通过工程和非工程措施,借助于先进决策理论和计算机技术,干预水资源的天然时空分配,统一调配流域地表水、地下水、废污水、外流域调水、微咸水和海水等水源,以合理的费用保质保量地适时满足不同用户用水需求,充分发挥流域水资源的社会功能和生态环境功能,促进流域及区域经济的持续稳定发展和生态系统的健康稳定[1,2].流域水资源配置非常复杂,具有不确定性,经常要解决不同层次、不同目标、不同用户间的相互竞争,有时是相互冲突的问题,而水资源配置模型为决策者解决此类问题提供了必要的工具[3].本文重点对国外水资源配置模型研究进行综述,总结水资源配置研究发展趋势,以期对我国水资源配置模型研究有所帮助.1 研究概述流域水资源配置模型的研究始于20世纪50年代中期,六七十年代得到了迅猛发展,线性规划、动态规划、多目标规划、群决策和大系统理论被广泛应用于水资源配置.优化模型是六七十年代研究的主流.20世纪60年代,由于系统工程理论与计算机技术的发展,系统分析方法应用到流域水资源系统规划中[4].最早由工程、社会与自然科学等学科的专家们组成的美国哈佛大学“哈佛水资源规划组(Harvard Water Program )”,于1955年提出了将水资源与环境系统统一考虑的设想,探索经济目标、工程分析和政府决策间的关系,于1962年发表了《水资源系统分析》一书,将系统分析引入水资源规划[5],开始了流域水资源配置模型研究,从此,水资源配置模型在欧美受到极大的重视[6].20世纪70年代以后,美国的麻省理工学院、加州大学等学校和工程兵团等工程单位用系统分析方法在水资源规划与设计方面做了大量的工作;同时,前苏联、加拿大、英国、法国等国家也先后开始用系统分析方法研究水资源问题.1972年,Buras [7]出版的《水资源科学分配》一书是由福特基金从20世纪60年代中期开始资助的“数学分析在水资源工程中的应用”项目的成果,系统进行了线性规划和动态规划在水资源配置中应用的研究,并提出水资源系统模拟的一些思路.同年,Haimes 等[8]把多目标分析应用于水资源规划中,G rigg 等[9]对系统动力学应用于水资源系统进行了研究.1977年,Haimes 等[10]将层次分析法(AHP )和大系统分解原理应用于水资源配置模型中,简化了流域水资源优化配置的方法,将流域大系统分解为若干相对独立的子系统,每个子系统应用优化技术分别求出优化解,然后通过全局变量把各子系统优化结果反馈给流域大系统优化模型,得到整个流域的优化解.1978年,Singh 等[11]在前人研究的基础上,就流域系统分解、优化和控制理论进行了探讨.1982年,美国召开“水资源多目标分析”会议,推动了水资源管理多目标决策技术的研究和应用[12].K rzysztofowicz 等探讨了水资源多目标分析中的群决策问题[13].第33卷第5期2005年9月河海大学学报(自然科学版)Journal of H ohai University (Natural Sciences )V ol.33N o.5Sep.2005水资源配置通常是多目标的,有时目标会相互冲突,最优解往往不存在或难以达到,水资源管理中应用模拟和决策支持技术同样需要.20世纪80年代以后,随着计算机的普及、地理信息系统(GIS )的发展以及公众参与水资源管理意识的不断提高,开发多用户参与的交互式多目标水资源配置模型得到了重视.Salewicz 等[14]开发了水资源协商Ο交互式流域模拟模型IRIS.不同的用户可以输入自己的数据进行协商,帮助冲突各方快速解决冲突争议.Camara 等[15]介绍了水资源管理的综合决策辅助模拟模型,该模型通过逻辑关系和矢量计算,把数字、语言、图片等自然语言用于水资源管理决策,增加了决策的可视化程度.Sim onoviv [16]就可持续水资源管理决策支持系统的概念进行了界定,并通过实例对决策支持系统在水资源管理中的应用进行了探讨.Hamalalnen 等[17]讨论了多准则水资源管理和多用户协商决策支持系统的框架,并将其应用于芬兰的K ymijoki 流域.K ipkorir 等[18]为肯尼亚的Perkerra 灌区开发了灌溉辅助实时决策系统,优化结果说明,通过决策系统可以优化种植结构.20世纪90年代中期以后,流域水资源配置模型出现了新的趋势.一方面,基因算法和灰色模拟等计算技术不断引入模型中;另一方面表现为水资源管理模型与地理信息系统、水文模型和经济模型的耦合.Minsker 等[19]应用遗传算法(G enetic Alg orithms )建立了不确定性条件下的水资源配置多目标分析模型.R osegrant 等[20]为评价改善水资源配置和利用的效益,将经济模型与水文模型进行耦合,并把模型应用于智利的Maipo 流域.Xu 等[21]将分布式水文模型与地理信息系统有机结合,解决了传统方法不能解决的大量水资源配置方案的检验问题,同时,能形象展示决策者由于条件变化对流域水资源管理的改变,为开发流域水资源管理空间决策支持系统(S DSS )奠定了基础.地理信息系统可以表示流域水资源系统的空间关系和属性特征,解决复杂的水资源配置和管理问题.1992年,Walsh [22]对地理信息系统扩展到水资源领域进行了综合的讨论与分析,随后许多专家学者对如何连接地理信息系统与水资源配置模型进行了有益的尝试.Mckinny 等[23]利用面向对象技术把水资源管理模型与地理信息系统有机地结合,模拟流域水资源分配.2 发展趋势a.单一水利工程模型向流域系统模型发展,单一目标模型向多目标模型发展.目前流域水资源配置模型以单一水利工程如水库、灌区等工程的用水、配水管理模型为主,对流域尺度研究较少.实现流域水资源的持续利用,以支持流域经济社会的可持续发展,需要把社会、生态等难以量化的目标引入流域水资源配置模型的目标函数中,建立多目标配置模型.b.开发模拟与优化耦合模型.虽然流域水资源配置问题非常复杂,往往不存在最优解,仅仅通过优化技术难以得到满意的结果,而且结果难以执行并指导生产,但可以计算不同方案对应的不同解.模拟与优化模型相耦合,可以较快得出易于各方接受和实施的满意解.c.建立多层次、多用户的面向对象的交互式决策支持系统.流域水资源配置属于一类半结构化的决策问题,具有多层次的、多目标、多水源、多用户、多功能的特点,用单一模型是不可能描述的.流域水资源配置面临许多具体的问题,要实现水资源的可持续利用,需要用水户参与决策管理和配置.d.不确定性和模糊优化模型是未来流域水资源配置模型的发展方向.水资源配置常遇到许多不确定性或模糊性问题,需要不确定性模型或模糊模型予以解决.近年来,不确定性问题与模糊问题的优化方法发展较快,为流域水资源配置模型的开发提供了有力的工具.e.“3S ”技术与分布式水文模型(包括地下水模型)有机结合是流域水资源配置模型研究的重要领域.“3S ”技术的发展及其在流域水资源管理中的广泛应用,为流域水资源配置模型提供了强有力的工具与丰富详实的数据.分布式水文模型不断完善,为流域水资源管理科学决策奠定了基础.目前,这方面的研究较少.参考文献:[1]柳长顺.流域水资源合理配置与管理研究[D].北京:北京师范大学,2004.[2]李令跃,甘泓.试论水资源合理配置和承载力概念与可持续发展的关系[J ].水科学进展,2000,9(3):307—313.[3]G UPT A R A.River basin management :a case study of Narmada Valley development with special reference to the Sardar Project inG ujarat ,India[J ].Water Res ources Development ,2001,17(1):55—78.[4]华士乾.水资源系统分析指南[M].北京:水利电力出版社,1988.1—21.325第5期柳长顺,等 国外流域水资源配置模型研究进展425河海大学学报(自然科学版)第33卷[5]M AASS A,H UFSCH MI DT M M,DORF M AN R,et al.Design of water res ource management[M].Cambridge:Harvard UniversityPress,1962.1—8.[6]李慈君.水资源与环境系统管理模型研究现状[J].水文地质工程地质,1990,(3):23—27.[7]BURAS N.Scientific allocation of water res ources:water res ources development and utilization—a rational approach[M].New Y ork:American E lsevier Publishing C om pany,Inc,1972.1—5.[8]H AI MES Y Y,H A LL W A,FRE DM AND H T.Multiobjective optimization in water res ources systems:the surrogate w orth trade offmethod[M].New Y ork:E lesvier,1972.3—8.[9]G RIGG N S,BRG S ON M C.Interactive simulation for water system dynamics[J].J of The Urban Planning and Development Division,1975,126(3):116—124.[10]H AI MES Y Y.Hierarchical analysis of water res ources systems:m odeling and optimization of large2scale systems[M].New Y ork:McG raw Hill,1977.1—10.[11]SI NG H M G,TIT LI A.System:decom 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management m odels:an object2oriented method[J].EnvironmentalM odeling&S oftware,2002,17:413—425.R evie w of foreign river basin w ater resources allocation modelsLIU Chang2shun1,CHEN Xian1,LIU Chang2ming2,YANG H ong3(1.Development Research Centre o f Ministry o f Water Resources,Beijing100038,China;2.Institute o f Water Sciences,Beijing Normal Univer sity,Beijing100875,China;3.Swiss Federal Institute for Environmental Science and Technology,Duebendor f,CH28600,Switzerland)Abstract:The development trend of water res ources allocation m odels was integrated,i.e.the development of multi2 objective m odels to replace single objective m odels,the combination of simulation m odels with optimization m odels,and the establishment of uncertain and fuzzy optimization m odels.It is suggested that river basin water res ources optimal allocation m odels of multi2objective,multi2user,and multi2layer with group decisions should be developed to serve decision makers for rational allocation and scientific management of river basin water res ources.K ey w ords:river basin;water res ources allocation m odel;multi2objective;group decision。
SWAT模型研究进展
SWAT模型研究进展SWAT（Soil and Water Assessment Tool）模型是一种广泛应用于水资源管理、土地利用规划和农业决策支持的集成水文模型。
它可以模拟流域内的水循环、土壤侵蚀、蓄水和河川水质等过程，并评估不同土地利用和水资源管理策略对流域水资源的影响。
1.模型参数化方法改进：SWAT模型的参数化是模拟结果准确性的关键。
近年来，研究人员提出了多种新的参数优化方法，包括基于遗传算法、贝叶斯推理、多目标优化等算法，以提高模型在不同流域的适用性和预测能力。
2.微生物和生态系统过程模拟：SWAT模型最初是基于物理动力学和水文过程的，但近年来研究人员开始注重添加生态系统和微生物过程的模拟。
例如，模型中加入了对生物固氮、植物养分吸收和水体富营养化等过程的模拟，提高了模型的生态环境评估能力。
3.不确定性分析和风险评估：SWAT模型的预测结果受到各种不确定性因素的影响，为了提高模型的可靠性，研究人员开始开展不确定性分析和风险评估。
这些方法包括蒙特卡洛模拟、灵敏度分析和不确定性传播等技术，可以评估不同因素对模型结果的影响，并提供更可靠的管理决策支持。
4.气候变化影响模拟：气候变化对水资源管理和土地利用规划产生了重大影响，因此，模拟气候变化对流域水循环和水质的影响成为SWAT模型研究的重点之一、研究人员通过气候模型的耦合或将未来气象数据嵌入到SWAT模型中来预测气候变化对流域水资源的潜在影响。
5.模型应用和决策支持：SWAT模型得到了全球范围内的广泛应用，涵盖了从小流域到大流域的各种尺度。
它被用于评估不同土地利用策略对水循环和水质的影响，指导土地利用规划和水资源管理。
此外，还有越来越多的农户和政策制定者开始使用SWAT模型来验证农业措施的有效性，以减少农业活动对水资源和环境的负面影响。
总结来说，随着SWAT模型不断发展和改进，它在水资源管理、土地利用规划和农业决策支持方面的应用越来越广泛。
未来的研究重点将集中在模型参数化方法、微生物和生态系统过程模拟、不确定性分析、气候变化影响模拟和决策支持等方面，以提高模型的精度和可靠性，为可持续水资源管理提供更多的科学依据。
缺资料流域水文模型参数区域化研究进展
结 分析 了缺 资料 流域 水 文模 型参数 区域化 方 法 中的参 数移 植 法和 回 归法的研 究进 展 ， 对存在 的 方 法选
择 问题 、 尺度 问题 等进 行 了讨 论 。 并指 出在 参 数不 确定 性 、 尺度 转换 以及 多种 信 息 源利 用等 方 面还有 待
于进 一 步研 究
（． １四川 大学水 力 学与 山区河 流开 发保 护重 点实验 室 ， 四川 成都 ６ ０ ６ ； １０ ５ ２四川大 学水利 水 电学 院 ， ． 四川 成都 ６ ０ ６ ；３ ＳＲＯ Ｌ ｎ ｎ ｔ ， ａ ｂｒａＡ Ｔ Ａ ｓ ａｉ ２ ０ ） １０ ５ ． Ｉ ａ ｄ ａ ｄ Ｗａ ｒ Ｃ ｎ ｅｒ Ｃ ｕ ｔ ｌ ６ １ Ｃ ｅ ｒ ａ
２ 研究 进展
常用 的区域 化方法 有参 数移 植法 、 参数 回归法 、 插 平 ６ 删， 最常 用 的两种方 法 。本文 主要对 这两 种方 法进行 归纳
和总 结 。
Ｐ Ｂ定 义 为 ： Ｕ 在无 观测 或 观 测 差 的流 域 ， 用气 象输 使
率定 而能够 获得 缺资料 流 域 的水 文模 型参数 ，核 心是
减 少水 文模 型参 数及水 文预 报 中的不确 定性 。 目前对 缺资 料地 区水 文模型 参数识 别常用 的方 法
为 区 域 化 方 法 （ ｇ ｎ ｌ ａ ｏ ）１即 通 过 某 种 途 径 ， ｒ ｉ ａｉ ｔ ｎ ［， ｅｏ ｚｉ ５ 利
收稿 日期 ： ０ ０ ０ — １ ２ １ — ７ ２ 基 金 项 目 ： 家 科 技 重 大 水 专 项 （０ ８ Ｘ ７ ２ — ０ 一 Ｏ ７ ； 家科 技 重 大 水 专 项 （ ０ ９ Ｘ ７ ０ － ０ ） 国 家 自然 科 学 基 金 面上 项 目（ ０ ７ ０ ２ 国 （ Ｚ ０ ５ ６ ０４ Ｔ ０ ） 国 ０ （ ０Ｚ ０ １４ ０ １ ； ２ ５９９６ ） 四川 大 学 青 年 教 师科 研 启 动 基 金 （ ０ ９ Ｃ １ ０ ９ ２ ０ Ｓ Ｕ １７ ） 作者 简 介 ： 红 霞 （ ９ １ ， ， 东 烟 台 人 ， 师 ， 究 方 向为 水 文 模 拟 及 水 文 预 报 。Ｅ ｍａｌ ｘ ｌ ０ ＠１ ６ｃ ｎ 李 １ ８ 一） 女 山 讲 研 － ｉｈ ＿ ｉ ６ ２ ． ｌ ： ４ ｏ 通讯 作 者 ： 天 其 （ ９ ４ ， ， 庆 铜梁 人 ， 授 ， 究 方 向为 分 布 式 水 文 模 拟 及 无 资料 流域 水 文 预 报 。 敖 １ ６ 一） 男 重 教 研
流域水文模型论文
流域水文模型课程论文学院资源环境学院学生姓名陈建飞专业水文与水资源工程学号 222009********* 年级 2009级 1班流域水文模型参数识别方法及研究进展陈建飞西南大学资源环境学院，重庆 400715摘要：流域水文模型是计算水文参数的各种重要模型，而参数的识别和优化是水文模型发展中的一个重要部分。
本文参考各类相关文献，主要介绍了几种主要的流域水文模型的参数识别和优化方法。
在系统研究现代优化算法与传统优化算法的基础上，建立各种优化算法的融合技术和法则可能是进一步提高参数优化算法性能的方向，为更好地发展和研究参数优化方法提供了依据。
关键词：流域；水文模型；参数识别；参数优化Hydrological model parameter identification methods andresearch progressJianfei ChenCollege of Resources and Environment, Southwest University.Chongqing,China,400715. Abstract: The hydrological model a variety of important model to calculate the hydrological parameters, parameter identification and optimization is an important part in the development of hydrological models. In this paper refer to the various types of literature, several major hydrological model parameter identification and optimization methods. In the system of modern optimization algorithms and traditional optimization algorithm based on the integration of the various optimization algorithms and rules may further improve the direction of the parameter optimization algorithm performance, and provides a basis for better development and parameter optimization method.Key words: Watershed; Hydrological model; Parameter identification; Parameter optimization0 引言水文模型在流域水文预报中起着重要的作用.以往的水文模型，包括集总式、半分布式、分布式水文模型，实际中一般通过已有长期水文历史资料率定得到.从理论上讲，模型参数可以从流域直接或间接获得，但由于水文模型参数既有其物理意义，又有其推理、概化的成分，因此大部分模型参数只能是对实测资料进行分析的基础上，通过参数优选得到，由于受天文、气候、气象、下垫面、人文等众多因素的综合影响，水文模型的参数一般较多，并不完全独立，常常表现出不确定、高维、高度非线性和庞杂的信息类型川，传统优化方法难以处理上述优化问题，一般来说，参数越多、非线性越强，优化时间就越多，同时也不能够保证优化算法收敛到全局最优[2].Newton法、共扼梯度法、变尺度算法、单纯形法、步长加速法、方向加速法和Rosenbrock法等传统优化方法都是与初始点有关的局部优化方法，常常是找出初始点附近的一个极值点来，至于它是否为全局极值点，在多数情况下不得而知.当给参数以不同的初值时，传统优化方法优化的结果有时很不相同，导致优化结果的不稳定性川，这种参数优化的不稳定性和局部优化的结果，将直接影响洪水预报的精度和可靠性，进而影响到洪水调度与水资源管理的科学性和合理性.1 参数识别的传统及现代优化方法比较1. 1 流域水文模型参数识别的传统优化方法早在1970 年, Nash 等[3]提出了用模型效率系数来评价模型模拟结果的精度; Ibbit t 等[4]设计了概念性流域水文模型参数的拟合方法; Johnsto n等[5]对流域水文模型参数优选进行了探讨; Pickup[6]对降雨-径流模型自动率定的算法及其搜索策略的有效性进行了测试; Gupta[7]等利用基于导数的优化方法对水文模型的参数进行自动率定. 以上这些研究者主要是对模型参数优化的传统方法进行研究, 传统优化方法是基于单点迭代的局部优化方法, 难以解决复杂水文模型参数优化问题.1. 2 流域水文模型参数识别的现代优化方法研究进展20 世纪80 年代, 随着模拟智能的全局优化算法—遗传算法( GAs) 的兴起, Wang[8]最早将GAs 应用于概念降水-净雨模型的产流参数优选;Duan 等[9]使用SCE-UA( 洗牌复形演化算法) 复合进化方法对流域水文模型参数的全局优化进行了自动率定, 将SCE-U A算法应用于NWSRFS-SMA模型中, 并对参数值域进行比较评估, 并观察到参数识别的问题的难度主要取决于模型结构和参数估计方法. Hapuarachchi 等[10]应用SCE-U A算法对新安江模型进行了参数标定, 发现SCE-U A算法在新安江模型中的全局优化效果较好.概括起来, 目前在水文模型参数识别方面,主要采用得优化方法有: Newton 法、Rosen-brock法、Simplex 法、经验优选法、模式搜索法、二进制加速遗传算法、实编码加速遗传算法、Gray 码编码遗传算法和SCE-U A复合进化方法等算法. 水文模型参数识别研究方向及贡献可以概括为以下几个方面: 1) 寻求一种解决模型参数识别问题的最佳方法; 2) 选择多少数据及选择什么样的数据来进行参数优选; 3) 如何有效统计分析模型结构与模型参数的不确定性, 以及这种不确定性对模型输出的影响; 4) 参数优选算法比较研究; 5) 模型参数自动率定的收敛准则; 6) 多目标参数自动优选方法与单目标参数自动优选方法比较研究. 从国内外对水文模型参数识别方法研究的发展趋势来看, 逐步从传统的优化方法过渡到现代优方法; 逐步从单一的优化方法过渡到混合优化方法; 逐步从单目标优化方法过渡到多目标优化方法.2 参数识别的现代化优化方法介绍目前常用的优化算法大都是在几种基础优化算法的基础之上进行的, 几种应用较多的参数优化算法介绍如下:2. 1 模拟退火算法( Simulated Annealing Alg orithm)模拟退火算法中包含以下3 个函数, 其中函数自变量x与水文模型参数a相对应(在模拟退火理论框架内, x被称为系统的状态) : (1) 生成函数g( T, ∆x ) : 生成函数定义了系统下一状态与当前状态之差∆x 的概率密度函数, 也就是说, ∆x 是一个概率密度函数为g (T , ∆ x ) 的随机变量;(2) 接受函数h( T , ∆E) : 在求得一个新状态后, 模拟退火算法基于接受函数的值, 决定是否接受这个状态, 能量差∆E 是接受函数的自变量; (3) 退火时间表T( k ) : 退火时间表, 控制算法迭代过程中的温度T的变化, k 为退火进程的迭代次数.在模拟退火算法的各种应用中, 正态分布、均匀分布、柯西分布和一些特定的分布, 如Ingber分布, 都可以用于规定∆x . 在算法设计时, 作为生成函数的g( T, x ) , 即为∆x 的随机数发生器, g( T,x ) 采用的概率分布不同, 模拟退火算法的性能和搜索特点会有很大的差异. 虽然模拟退火算法是一个经过大量验证的成熟算法, 但算法中有多个需要应用者确定的参数和选项, 如果这些参数和选项设置不符合问题特征, 可能造成算法收敛速度过慢, 甚至不能保证解的质量.因此, 在应用模拟退火算法求解水文模型参数估计中的优化问题时, 在选择模拟退火算法的时间表与发生函数时需要格外注意. 另外, 由于模拟退火算法中应用多个物理学规则与统计学工具, 因而需要对算法的参数进行合理的设置, 使算法不背离原有的设置.2. 2 遗传算法( Genetic Algorithm)遗传算法( GAs) 是不严格地建立在自然能选择和进化论概念基础上的一种非倒数随机优化方法.其最早由美国密歇根大学的John Holland 于1975年提出, 并逐步发展为一种通用的优化工具, 在许多领域得到了重要应用, 是当今影响最广泛得优化算法之一.一般认为, 遗传算法有5 个基本组成部分: (1)问题解的遗传表达, 在水文模型研究中为模型参数的遗传表达; (2)创建解的初始种群的方法; (3)根据个体适应度值对其进行优次判断的函数; (4) 用于改变复制过程中产生子代个体遗传编码的遗传算子; (5) 遗传算法的参数值.遗传算法有灵活的算法配置, 即不同杂交算子、变异算子以及选择算子的组合, 有些算子在深度搜索方面表现好, 而有些算子有更好的广度搜索能力, 在具体应用中, 一定要通过合理的算子组合, 使遗传算法同时具有广度搜索和深度搜索能力. 另外为了确保能搜索到最优参数, 参数的可行范围一般较大, 也就是说优化问题的约束比较宽松.2.3 SCE-UA( Shuffled Complex Evolution Algorithm 洗牌复形演化算法)洗牌复形演化算法中的洗牌指的是洗牌算法,复形指的是有多个点在优化问题的解空间中构成的超四面体, 演化指的是演化机制, 即类似于遗传算法一样, 通过种群的演化更新搜索空间, 进而获得优化问题的最优解. U A 指的是University o f Arizona, SCE-UA 是Duan( 段青云) 等开发的一个具有优化策略的优化算法, 它在水文模型参数估计的研究和实践中获得了广泛的应用和普遍的认可.SCE-UA 算法为了解决一些局部搜索算法在水文模型参数自动标定过程中因常常陷入局部极值区而很难收敛于全局极值区而设计, SCE-UA 算法发展了下山单纯形法, 采用了多个单纯形并行地搜索解空间的策略. 这种策略被证明有助于克服下山单纯形方法可能会收敛于局部最小值的缺点.在SCE-UA 算法中, 初始解按照一定的规则被划分成若干组, 每一组内的点被组织在被称为“复形”的数据结构内, 每一复形内的点按照竞争机制选出部分构成一个单纯形. 然后利用下山单纯形算法进行演化计算, 搜索完成后, 再将所有的点放回到一个缓冲区, 应用洗牌算法重新排列点在缓冲区内的位置内, 完成一代演化, 然后SCE-UA 算法将缓冲区的点再进行洗牌操作, 打乱原有顺序, 然后按照既定的规则将缓冲区内的点重新分配到复形内, 再开始新的一代演化计算. 这种将缓冲区内的点分配到若干复形内, 再开始新的演化计算的方式就是SCE-UA 算法各个复形间共享信息的机制.SCE 算法是非常稳健的算法, 尽管因为参数的配置不同, 算法的性能存在着一定差异, 但这些差异相对于算法的整体性能来说是很微小的.2. 4 PSO( Particle Swarm Optimization 粒子群优化)粒子群优化是一种启发于生物种群协作机制的启发式优化算法, 是一种基于种群的演化式搜索算法, 即按照一系列确定性和随机的规则的组合, 从一个点集演化到下一个点集, 通过多次迭代, 最终的点集收敛到解空间的全局最优区域. 研究表明, 粒子群优化算法不但具有遗传算法一样的全局优化性能, 而且在计算效率( 即算法的时间复杂性) 上优于遗传算法, 目前PSO 已经在科学研究和工业生产等领域有了广泛的应用.并行计算是提高算法效率的一个通用方法, 而PSO 算法、SCE-U A 算法和遗传算法都隐含并行处理的思想, 比较容易实现. Wang 等发展了一个以PSO 算法为核心, 以SCE-UA 算法的主控流程为总体框架的并行优化算法SCPSO, 在SCPSO 算法中, 具有全局搜索能力的PSO 算法取代了SCEUA 中的下山单纯形法, 这样使整个算法的性能和效率得到了进一步的保证. 有研究表明SCPSO 算法的性能和效率大于等于SCE 算法.3 对于缺资料流域的参数研究常用的区域化方法有参数移植法、参数回归法、插值法、平均法等，其中参数移植法和参数回归法是最常用的两种方法.3.1 参数移植法参数移植法又包括距离相近法和属性相似法两种. 二者都是通过移植参证流域的参数到缺资料流域，不同点在于对相似流域的判定上. 其中，距离相近法是指寻找与缺资料流域在地理位置上相邻的一个或多个流域；流域属性相似法是指寻找与缺资料流域在属性（如地形、植被、土壤、气候等）上相似的流域. 目前此方法主要集中在欧洲和澳大利亚，在国内研究还较少. 参数移植法与水文站点密度有很大关系，对于站点密度较大的区域，如欧洲许多国家，很容易找到与缺资料流域相似的流域，参数移植的效果相对要好一些[11] .3.2 参数回归法中国的研究主要集中在新安江模型参数的识别. 如，井立阳、张行南等[12]将新安江模型中的自由蓄水容量SM、地下水出流系数KG 和壤中流出流系数KI、马斯京根法汇流参数X 与森林覆盖率、岩石面积比、平均坡道比降建立相关关系. 袁飞等[13]将自由蓄水容量SM 与植被的根系深度、土壤有与流域面积、马斯京根法汇流河效空隙率等建立关系. 徐倩、李致家等[14]建立流域河网退水系数CS段数与河长的经验关系.4 结语及前景展望本文就水文模型参数识别算法的传统与现代化研究做了较为详细的阐述. 并对3种现代优化算法的研究状况作了详细介绍.近几年来在算法方面的一些改进, 尤其是混合遗传算法的提出, 以及各种混合现代优化算法在水文模型参数识别中的应用给传统的方法注入了新的活力.但从国内外研究的现状及进展来看, 目前对水文模型参数识别算法的研究仍存在许多急需解决的问题: (1) 标准遗传算法用于水文模型参数自动识别时, 收敛速度较慢; (2) 对水文模型参数自动识别方法的研究较零散, 不够系统, 尚未把蚁群算法、混沌算法、粒子群算法、量子遗传算法等现代优化方法用于水文模型的参数率定; (3 ) 水文模型参数“概念化识别”方法研究较少. 也就是说在参数自动识别过程中,利用模型本身的结构及参数本身的信息较少;(4) 揭示水文模型参数识别方法搜索机理研究较少; (5) 对不同时空尺度、不同目标的水文模型参数识别方法研究较少; (6 ) 从多个角度出发, 揭示各算法之间的内在关系, 建立水文模型参数识别算法的多层次、多目标综合评价准则的理论研究较少.因此，有必要引进国外的“人为设定法”参数识别方法引人国内, 对多种优化方法进行人为模拟, 同时注重研究复杂水文模型参数识别理论与方法, 提高水文模型预测的精度和速度. 在系统研究现代优化方法与传统优化方法的基础上, 建立各种优化方法的融合技术和法则. 通过对不同目标、不同时空尺度水文模型的参数识别, 揭示水文模型参数识别的层次效应、尺度效应与藕合效应. 在新知识的获取上取得多点突破口, 发展水文模型参数识别方法.参考文献[1] 武震,张世强,张小文. 流域水文模型参数识别的现代优化方法研究进展[J]. 冰川冻土,2008,30(1):64-71.[2] 杨晓华,杨志峰，郦建强，沈珍瑶，陈强. 水文模型参数识别算法研究及展望[J]. 自然科学进展,2006,16(6):657-661.[3] Nash J E, Sutcliff e J V. River flow forecasting through conceptual models, part І: A discus- sion of principles [ J] . Hydrology,1970, 10: 282- 290.[4] Ibbit t R P, O Donnell T . Designing conceptual catchment models for automatic fitting method s [ C] / / Proceedings of International Symposium on Math ematical Models in Hydrology Science. Warsaw : International As sociation of Hydrological Science, 1971: 59- 69.[5] John ston P R, Pilgrim D H . Parameter optimization f or watershed models [ J] . Water Resource Research, 1976, 12( 3) :477- 486.[6] Pickup G. Testing the efficiencies of algorithms and strategiesf or automatic calibration of rainfall runoff models[ J ] . Hydrological Science Bullet in, 1977, 22: 257- 274.[7] Gupta V K, Soroos hian S. The relationship between data and the precision of estimate parameters[ J] . Journal of Hydrology,1985, 81: 55- 77.[8] Wang Q J . T he genetic algorithm and its application to calibrating conceptual rainfall runoff models[ J] . Water Resource Research, 1991, 27( 9) : 2467- 2471.[9] Duan Q J, Sorooshian S , Gupta V K. Optimal use of SCEUA global optimization methods f or calibrating watershed model s[ J] . Journal of Hydrology, 1994, 158: 265- 284.[10] Hapuarachchi H A P, Li Zhijia, Wang Shouhui. Application of SCE-UA method for calibrating the Xin anjiang watershed model [ J ] . Journal of lake sciences, 2001, 12( 4) : 333- 341.[11] Li H X, Zhang Y Q, Chiew F H.S, et al. Predicting runoff in ungauged catchments by using Xinanjiang model with MODIS leaf area index[J]. Journal of Hydrology, 2009, 370：155-162.[12] 井立阳,张行南,王俊，等.GIS 在三峡流域水文模拟中的应用[J].水利学报,2004,4: 15-19.[13] 袁飞.考虑植被影响的水文过程模拟研究[D].南京:河海大学,2006.第3期[14] 徐倩,李致家,陈向东.新安江模型流域汇流参数规律研究[DB/OL].中国科技论文在线,2009,4: 335-338.[15] 李红霞，张新华，张永强，黎小东，敖天其.缺资料流域水文模型参数区域化研究进展.水文,2011,31(3):13-17.。
流域水文模型研究进展
流域水文模型研究进展流域是指由一片地表或地下水集结起来的地理单位，具有一定的流域边界。
流域水文模型是对流域内水文过程进行数学建模的方法，用于预测降水-径流过程、洪水演变、土壤水分变化等流域水文过程。
近年来，随着计算机技术的发展和观测数据的积累，流域水文模型的研究取得了一系列进展。
主要表现在以下几个方面：1.模型的精度提高：传统的流域水文模型主要采用水文连续模型，如水动力方程、水文平衡等，这些模型对流域水文过程的描述存在一定的误差。
近年来，随着数据的积累和计算机技术的发展，一些新的水文模型被提出，如基于机器学习的方法，能够精确预测降水-径流过程、洪水演变、土壤水分变化等。
2.数据驱动的流域水文模型：数据驱动的流域水文模型不依赖于具体的物理机制，而是通过大量的观测数据，建立起具有一定规律的预测模型。
这种模型能够充分利用现有数据，提高模型的预测精度。
3.集成模型的发展：集成模型是将多个单一模型结合起来使用，以达到更好的预测效果。
集成模型可以分为串联模型和并联模型。
串联模型将多个单一模型串联起来，每个模型的输出作为下一个模型的输入。
并联模型将多个单一模型并联起来，每个模型独立运行，最终将它们的结果进行加权融合。
集成模型能够充分发挥不同模型的优势，提高预测的准确性。
4.不确定性分析：流域水文模型的预测结果存在一定的不确定性，这主要来自于模型参数的不确定性、输入数据的误差以及模型本身的简化假设等。
近年来，不确定性分析逐渐成为流域水文模型研究的重要内容。
不确定性分析能够对模型结果的准确性进行评估，并为决策提供合理的科学依据。
总之，随着计算机技术和观测数据的进展，流域水文模型的研究取得了显著的进展。
未来的研究方向包括提高模型的精度和预测能力、加强数据驱动的模型研究、开展集成模型的应用研究以及进一步完善不确定性分析方法等。
这些研究成果将为流域管理和水资源规划提供更好的科学支持。
流域水环境系统模型研究及其应用
流域水环境系统模型研究及其应用一、本文概述本文旨在探讨流域水环境系统模型的研究及其在实际应用中的重要性。
流域水环境系统模型是一个集成了水文学、水力学、生态学、环境科学等多个领域的复杂系统，它通过数学模型和计算机技术，对流域内的水资源分布、水质变化、生态环境演变等过程进行模拟和预测。
本文首先将对流域水环境系统模型的基本概念、发展历程和主要类型进行概述，分析其在水资源管理、水环境保护、生态修复等领域的潜在应用价值。
接着，本文将重点介绍流域水环境系统模型的研究方法和技术手段，包括模型的构建原理、参数设置、模型验证与优化等方面。
通过对现有研究成果的梳理和评价，本文旨在揭示流域水环境系统模型在理论和实践中的挑战与机遇，探讨如何进一步提高模型的精度和可靠性，以更好地服务于流域水资源的可持续利用和水环境的保护。
本文将通过案例分析的方式，展示流域水环境系统模型在实际应用中的成效和局限性。
通过具体案例的剖析，本文旨在探讨如何根据实际应用需求，选择合适的流域水环境系统模型，以及如何在实践中不断优化和完善模型，以提高其在解决实际问题中的效用。
通过本文的研究，旨在为流域水环境系统模型的进一步发展和应用提供有益的参考和借鉴。
二、流域水环境系统模型的理论基础流域水环境系统模型的研究和应用离不开深厚的理论基础。
这些理论涵盖了水文学、环境科学、生态学、系统科学等多个领域，为模型的构建提供了科学依据。
水文学理论是流域水环境系统模型的基础。
它涉及到降水的形成、地表水与地下水的相互作用、水流的运动规律等。
这些理论为模型提供了流域内水循环过程的详细描述，从而能够模拟和预测不同时空尺度下的水流动态。
环境科学理论为流域水环境系统模型提供了关于水质、水生态等方面的认识。
水质的变化受到多种因素的影响，如污染源的排放、水体的自净能力等。
环境科学理论可以帮助我们理解这些因素之间的相互作用，从而构建出能够反映实际水质状况的模型。
生态学理论也是流域水环境系统模型的重要组成部分。
斯坦福流域水文模型研究综述
斯坦福流域水文模型SWMM研究综述摘要：自然界的水文现象,是一种多因素相互作用的复杂过程,由于其形成机理还不完全清楚,水文模型成为一种研究复杂水文现象的重要工具。
本文在在查阅文献的基础上,从斯坦福流域水文模型，国内外 SWMM 研究进展，斯坦福模型主要组成，其他流域水文模型的研究进展个方面对斯坦福模型的研究现状及进展进行了整理和分析，并在此基础上探讨了流域水文模型研究的发展趋势。
关于流域水文模型的研究成果有目共睹，但仍需要深入研究。
总之,流域水文模型与GIS、遥感技术的结合越来越多的受到重视,必将成为今后研究中的一个主要方面。
关键词：斯坦福流域水文模型；综述；研究进展；1.斯坦福流域水文模型流域水文模型的起源是从水文预报模型开始的,即降雨-径流模型。
1932年Sherman用叠加原理提出了单位线模型，单位线模型统治水文界20多年。
随后Nash和Dooge对单位过程线进行了改进,提出了连续变化的暴雨响应模型。
第一个真正的流域水文模型就是1959年Linsley&Crawford开发的斯坦福流域水文模型，并经过改进和扩展,于1966年发展了SWM-IV。
属于概念性集总式水文模型,将整个流域看作一个整体,不考虑流域内的空间变化,数据输入、流域特征描述(土壤类型、土地利用和坡度)通常采用平均值。
这个时期的水文模型应用计算机模拟水循环系统,而不是简单地利用数学公式计算洪峰和降雨-径流关系。
模型已可以模拟降雨、截留、入渗、蒸散发、河道流等水文过程,但模型中的参数大都缺乏明确的物理意义,以经验公式为主,不能反映流域水文过程空间上分散性输入和集中性输出的特点,且模型参数对水文实测资料的依赖性很大,无法模拟产汇流的空间分布规律,以及气候变化、土地利用/覆被等因素对水文过程变化的影响;这个时期的模型还主要表现在以模拟水量为主,无法模拟污染物等的迁移。
虽然这些模型考虑的因素较粗,模拟精度不足,但在资料不完善地区仍然应用广泛。
《2024年SWAT分布式流域水文物理模型的改进及应用研究》范文
《SWAT分布式流域水文物理模型的改进及应用研究》篇一一、引言随着全球气候变化和人类活动的不断加剧，流域水文过程的研究变得日益重要。
分布式流域水文模型作为研究流域水文过程的重要工具，对于理解流域水文循环、水资源管理、洪水预测和生态环境保护等方面具有重要意义。
SWAT（Soil and Water Assessment Tool）模型作为一种分布式流域水文物理模型，因其强大的物理基础和广泛的适用性，受到了广泛关注。
然而，SWAT模型在实际应用中仍存在一些不足和局限性。
因此，本文旨在研究SWAT模型的改进方法及其在流域水文过程中的应用。
二、SWAT模型概述SWAT模型是一种基于物理过程的分布式流域水文模型，可模拟流域内的水文循环过程，包括降雨、径流、蒸发、地下水运动等。
SWAT模型将流域划分为多个子流域，根据子流域的土壤类型、植被覆盖、地形地貌等特征，计算各子流域的水文过程。
SWAT模型具有较高的物理基础和较强的可操作性，已被广泛应用于全球各地的流域水文研究中。
三、SWAT模型的改进方法尽管SWAT模型具有诸多优点，但在实际应用中仍存在一些不足。
为了进一步提高SWAT模型的模拟精度和适用性，本文提出以下改进方法：1. 优化模型参数：通过引入新的参数优化算法，如遗传算法、粒子群优化算法等，优化SWAT模型的参数，提高模型的模拟精度。
2. 引入新的数据源：利用遥感数据、地理信息系统数据等新的数据源，提高SWAT模型的空间分辨率和时间分辨率，更好地反映流域内水文过程的时空变化。
3. 考虑人类活动影响：在模型中引入人类活动因素，如土地利用变化、水利工程等，以更准确地反映人类活动对流域水文过程的影响。
4. 完善模型物理机制：针对SWAT模型中存在的物理机制不足，如地下水运动模拟、溶质运移模拟等，进行深入研究和改进，以提高模型的模拟精度和适用性。
四、SWAT模型的应用研究经过改进的SWAT模型可广泛应用于以下领域：1. 水资源管理：通过模拟流域内的水文循环过程，评估流域内的水资源状况，为水资源管理和保护提供科学依据。
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流域水文模型研究进展姓名：杨柳专业班级：水文学及水资源研1017班学号：1008150845 摘要：流域水文模型是水文研究的重要工具之一。
本文较全面、较系统地对其概念、分类和国内外研究进展情况进行了综述，并简要介绍了分布式流域水文模型。
探讨了未来的发展方向,相信对从事相关工作的同行有着重要的参考价值和借鉴意义。
关键词：流域，水文模型，分布式流域水文模型，发展Abstract:Hydrological model is an important tool for hydrological research. This more comprehensive, more systematic way of its concepts, classifications and research progress at home and abroad were reviewed, and briefly describes the distributed hydrological model. And it explored the future direction of development. I believe that it has important reference value and reference in peer-related work. Keywords:river basin; hydrological model; distributed hydrological model; development1前言流域水文模型把流域总体看成是一个系统，输入为降雨等，输出为出流流量等。
流域内的水文过程则是系统的状态，是根据水文概念推理计算出来的。
随着全球性缺水问题日益严重，水污染、水资源分布不均衡等问题的日益突出，就要求人们不断加强水文学的定量化研究，而流域水文模型就是其中发展较为迅速的研究领域。
它有助于我们在利用水资源、分配水资源中提供合理的、科学的依据。
流域水文模型在进行水文规律的研究和解决生产实际问题中起着重要的作用。
因此，掌握常见的流域水文模型是必要的。
20世纪以来流域水资源问题日益突出，为了提高流域整体管理水平和科技水平，“数字流域”的建设正在日益兴起。
模型建设尤其是流域水文模型的建设是“数字流域”建设的核心内容和基础工作。
数字水文模型就是构建在DTN/DEM基础之上的一种分布式水文模型，先由DEM建立数字高程水系模型，再与数字产流模型和数字汇流模型有机结合形成数字水文模型，其基本框架见图1。
数字水文模型是一种有物理基础结构的包含大量信息的现代化模拟技术，流域所有下垫面(诸如流域分水线、子流域集水面积、水系、地形、植被、土壤)都是栅格型数字式的点阵，流域产流单元、汇流路径、水系是根据地形由计算机自动生成[1]。
2流域水文模型的概念及分类水文现象是一种非常复杂的现象，它不仅受降雨特性的影响，还受流域下垫面、人类活动等因素的影响。
因此，多年来水文学者一直在不断地探索和研究，以便揭示水文现象及其发展变化规律。
但是，至今仍有许多问题尚未解决。
在没有完全弄清楚水文发展的规律之前，人们总是想通过建立模型对水文过程进行模拟（试验）。
可见在对复杂的水文问题进行研究时，模型可认为是描述一种现象转化为另一现象的有效工具。
图1 数字水文模型的基本框架Figure 1 The basic framework of digital hydrological model 水文模型包括模拟原型的某些物理性质的水文物理模型和用数学物理方法或系统理论描述原型各种变量之间关系的水文数学模型。
2.1水文物理模型水文物理模型按建模技术可分为实体模型和比拟模型。
（1）实体模型：包括比例尺模型和单项因素试验模型。
最简单和直观的是比尺模型。
这类模型和一般水工模型类似，是以几何和力学的相似原理为基础的。
（2）比拟模型：以另一现象的物理性质比拟水文现象的物理性质，或者用某一种量来取代原型的性质，如根据渗流的达西定律与电流的欧姆定律之间的相似性进行比拟的电模拟模型。
在径流形成过程的研究中，水文物理模型一般在实验室和试验场地进行，但受到试验条件的限制，发展上有一定的局限性。
2.2水文数学模型水文数学模型也称水文模拟数学模型，即运用数学方法模拟水文现象的模型。
特点是用数学方法定量来表达水文原型，并用计算机进行模拟计算。
它又分为确定性模型和非确定性模型及混合模型。
（1）确定性模型：以水文现象的因果关系作为基础，应用有限的物理学规律描述水文过程来建立模型，其预测结果不存在不确定性。
它又可分为：①水动力学模型：采用水动力学方程及能量守恒定律等水力学方法对水文现象进行概化模拟。
②概念性模型：以水文现象的物理概念和机制为基础对水文过程进行模拟，具体而言，就是在流域结构内部，把水文现象的物理机制加以概化，用逻辑推理方法，对概化后的水文现象进行数学模拟的一种方法。
如把流域径流形成的各个环节（诸如降水、蒸发、下渗、地面径流、壤中流、地下径流以及调蓄和流量演进）分别用相应的数学物理方法描述，然后按各种环节在径流形成过程中的内在联系组合起来成为一个流域模型，我国的新安江模型、日本的水箱模型、美国的斯坦福模型等都属于此类。
③系统理论模型：与概念性模型观点相反，这种模型对流域内部的物理机制往往不能事先确定，而只能建立在“系统识别”过程的结局上面的一种方法。
由于引入了“水文系统”的概念，系统的参数可能随时间和空间变化。
就随时间变化而言，有线性与非线性，时变与时不变之组合，即某水文系统可能是线性时变、非线性时变及线性时不变、非线性时不变之分。
就随空间变化而言，有集总系统模型和分布式系统模型。
（2）非确定性模型：它是以水文现象随机性的统计规律为基础进行水文模拟的模型。
又有随机模型和纯随机模型之分。
对于随机模型，在一组已知的不变条件下，每次产生的水文现象可能都必须是不同的，没有唯一的因果对应关系，只能作出概率预告。
根据随机模型中的参数是否随时间变化和独立情况，又有时变独立、非时变独立、时变非独立和非时变非独立之分。
此外，确定性模型根据模型对流域的描述是空间集总式的还是分布式的描述，以及对水文过程是经验性描述、概念性描述还是完全物理描述，常形象地称为黑箱模型、灰箱模型和白箱模型。
黑箱模型、灰箱模型和白箱模型分别代表确定性水文模型的不同发展阶段。
黑箱模型只研究输入和输出间的关系，几乎不考虑输入变成输出的中间过程。
如谢尔曼（Sherman,1932）单位线模型和纳希（Nash,1957）瞬时单位线模型；灰箱模型对输入变成输出的中间过程进行概念性描述，模型参数虽有一定物理意义，但难于直接推算，需要根据单元出口流量率定。
如新安江模型、斯坦福模型等；白箱模型尽可能建立在人们对控制流域响应的水文过程的物理认识的基础上，由于流域的水文异质性，白箱模型必须对流域进行离散化,使得模型计算单元内的水文性质满足物理学的均一性要求。
如欧洲的SHE/MIKESHE 模型、美国的SWMM模型和SWAT模型等。
可见，白箱模型是空间分布式的物理模型，能够模拟整个径流过程,可以预测多个水文变量(如径流量、土壤含水量以及蒸散发等)的时空格局，是水文模型的发展方向[2]。
3国外水文模型的发展20世纪以来水资源危机日益突出,为了适应气候变化和人类活动影响下的水文水资源研究之需,流域水文循环的模拟已从集总式模型扩展到分布式或者半分布式(结构/参数)模型。
分布式水文模型的开发不仅需要单元水文物理机制的支撑,而且需要获得大量的流域空间分布数据信息和相关技术的支持。
随着“3S”技术的发展,水文模拟技术趋向于将水文模型(包括数学物理模型、概念性模型和系统理论模型)与数字高程模型(DEM)相结合,同地理信息系统(GIS)与遥感(RS)集成。
分布式水文模型的建模思路早在20世纪60年代就已.有芽,但其长足的进步和广泛的研制和应用,只能在计算机技术、地理信息系统技术、遥感技术、雷达测雨技术和水文理论有了进一步发展的今天。
分布式水文模型必将成为21世纪水文学研究的热点课题之一。
国外分布式流域水文模型的研究,可以认为始于Freeze和Harlan于1969年写的一篇题为《一个具有物理基础的数值模拟的水文响应模型的蓝图》的文章。
该文章提出了分布式水文物理模型的基本概念和框架。
随后,Hewlet和Torenale 在1975年提出了森林流域的变源面积模拟模型(简称VSAS)。
在该模型中,地下径流被分层模拟,在坡面上的地表径流被分块模拟。
此后,Englnan和Rogowski 提出了一个能够明确说明径流参数空间变化的径流模拟方法,方法中利用了局部产流面积的概念。
即直接根据控制下渗的表层土壤的特性,认为对径流有贡献的局部产流面积随着时间和空间而变化。
产流面积的变化规律则取决于暴雨特性的时空变化和土壤下渗容量的空间分布。
通过假设一个滞时参数,利用运动波理论对产流面积上的径流进行演算。
1979年Bevenh和Kirbby提出了以变源产流为基础的TOPMODEL模型。
该模型基于DEM推求地形指数,并利用地形指数来反映下垫面的空间变化对流域水文循环过程的影响,模型的参数具有物理意义,能用于无资料流域的产汇流计算。
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,因此,它不是严格意义上的分布式水文模型。
1994年,JefAmold为美国农业部(USDA)农业研发中心(ARS)开发了SWAT模型。
SWAT模型是一个具有很强物理机制、长时段的流域水文模型。
它能够利用GIS和RS提供的空间信息,模拟复杂大流域中多种不同水文物理过程。
模型可采用多种方法将流域离散化(一般基于DEM),能够响应降水、蒸发等气候因素和下垫面因素的空间变化以及人类活动对流域水文循环的影响。
目前,世界上有200多种流域水文模型,其中比较著名的有:澳大利亚气象局模型(CBM),法国海外科技研究办公室的模型(Girardi),日本国家防灾研究中心的水箱模型(TANK-Ⅰ,TANK-Ⅱ),罗马尼亚气象和水文所的洪水预报模型(IMHZ-SSVP)等。
目前具有代表性的可用于流域水资源管理的分布式水文模拟模型有TOPMODEL、SWAT、MODFLOW、Mike-SHE。
由于分布式水文模型用数字高程模型来描述流域地形地貌,因此,通常也称基于数字高程模型的分布式水文模型。
分布式水文模型分为概念性、具有物理基础分布式水文模型。
概念性分布式水文模型如美国的SAC模型、日本的TANK模型等。
具有物理基础的分布式水文模型可分为以动力学原理为主要基础和以水文学原理为主要基础两种情形。
具有物理基础的分式水文模型,如SHE模型,水文学原理为主要基础的分布式水文模型,如DBSIN模型。