分布式水文模拟模型在流域水资源管理中的应用
分布式水文模型的现状与未来
分布式水文模型的现状与将来水文模型在水资源管理和水文猜测中扮演着重要的角色，通过模拟流域内地表水和地下水的运动过程，可以援助决策者更好地理解和猜测水文变化。
而分布式水文模型是在流域标准上进行水文过程模拟和猜测的一种方法，其差异于传统的集中式水文模型，能够更准确地揭示流域内水文过程的时空分布特征。
目前，分布式水文模型已经在许多国家和地区得到了广泛的应用，包括美国、加拿大、澳大利亚等发达国家，在大型流域的水文猜测和水资源管理中发挥了重要作用。
特殊是在山区、平原和湖泊等复杂地形和土地利用条件下，传统的集中式水文模型往往难以准确模拟水文过程。
而分布式水文模型通过将流域划分为多个子流域，依据子流域特征进行流域内的水文模拟，能够更准确地揭示不同地区的水文特征。
分布式水文模型的核心是确定流域内每个子流域的水文特征，包括降雨、蒸散发、地下水补给和径流等过程。
一般接受物理方法或统计方法对这些水文特征进行估算和模拟。
物理方法通过建立流域水文动力学方程来模拟水文过程，例如蒸发散发模型、径流模型和地下水模型等；而统计方法则通过运用统计学理论和方法来估算水文特征，例如频率分析、相关性分析和回归分析等。
这些方法在流域水文模拟中发挥了重要作用，能够准确地模拟流域内水文过程的时空变化。
分布式水文模型的将来进步方向主要包括以下几个方面。
起首是提高模型的精度和稳定性。
由于流域内水文过程具有复杂性和非线性性，因此分布式水文模型在模拟过程中往往存在不确定性和误差。
将来需要进一步提高模型的精度和稳定性，接受更精确的数据和方法来进行模型参数的估算和模拟过程。
其次是增强模型的自适应能力。
由于流域内水文过程存在时空变化的特点，将来分布式水文模型应该具备更强的自适应能力，能够自动依据流域内水文特征的变化来调整模型的参数和结构，以获得更准确的模拟结果。
第三是提高模型的应用效果。
分布式水文模型的目标是为了提供水文过程的模拟和猜测结果，为决策者提供参考和支持。
分布式水文模拟模型在流域水资源管理中的应用
科 技 创 新
分布式水文模拟模型在流域水资源管理中的应用
郭 舸
（ 南阳水文
摘 要： 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 。 关 键词 ： 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 Ｔ Ｏ Ｐ ＭＯ Ｄ Ｅ Ｌ模型 的分 较 广 泛 的 ， 这 与其 自身 的 优 势是 分 不 开 的 ， 其顺 应 了低 地 下 水 流 数 值模型的发展局势 ， 具备 比较强大的实用性。 其包含了以下的内容 ， 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 比如 离散 方法 的应 用 、 程 序设 计 结 构 的模 块化 应 用 等 。通 过对 矩 形 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 。 网格的应用 ， 来保证 Ｍ ｏ ｄ Ｆ ｌ ｏ ｗ工作模式的稳定发展 ， 促进工作环节 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 。 的优化。 因而对于处理复杂地质体 中的地下水三维渗流场模拟方面 随着 时代 经 济 的不 断发 展 ， 美 国 的关于 Ｓ ＷＡ Ｔ 模 型的 理论 体 系 不 断 存 在 着不 足 ， 没有 有 限元 三 角剖 分灵 活 多变 。Ｆ ｅ ｌ ｆ ｏ ｗ是 由德 国 Ｗａ ｓ ｙ 得 到健 全 ， 出现 了 Ｔ Ｈ Ａ Ｌ Ｅ Ｓ模 型模 式 ， 该 模 式 是 一 种 分 布 式 的参 数 水 资 源规 划 系统 研究 所研 制 开 发 的地下 水模 型 软件 包 。 它 采 用有 限 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 元 法 进 行 复 杂 二 维 和 三 维 稳 定 ／ 非稳定水 流和污染 物运移模 拟 。 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 Ｆ ｅ ｌ ｆ ｏ ｗ 的有 限 元 方 法允 许 用 户 快 速 构 建 模 型 来精 确 地 进 行 复 杂 三 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 维 地质体 的地下水流及 运移分析 ，在这方 面其功能要强 于 Ｍ ｏ ｄ — ｏ ｗ。 Ｐ Ｒ Ｍ 模 型还 是 Ｓ Ｌ Ｕ Ｒ Ｐ模 型其 都属 于分 布 式水 文 模 型 。 比较 典 型 的 Ｆｌ 地 表分 布式 水 文模 拟模 型 包括 Ｓ ＷＡ Ｔ模 型 及其 Ｔ ｏ ｐ Ｍ ｏ ｄ ｅ ｌ 模 型。 ３关 于 流域 水循 环 综合 模 拟模 型 的分 析 Ｔ ｏ ｐ Ｍ ｏ ｄ ｅ ｌ 模 型 的发 展 是符 合 时代 的 发展 潮 流 的 ， 该 模式 是 以变 ３ ． １随着 知识 经 济时 代 的不 断发 展 ， 各种 计算 机 应用 技术 、 科 学 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 理论 体 系 不 断 发展 ， 其促 进 了水 文模 式 研 究 方法 的进 步 ， 从 而促 进 结 构模 式 的优 化 ， 促进 其 Ｄ Ｅ Ｍ 推 求地 形 指数 的 有效 应用 。 在 地形 指 相关 流 域整 体水 循 环模 拟 系统 的健全 ， 满足 了现实 工 作 的需 要 。其 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 流 域 内水 循 环 系统 具 备 一 定 的规 律 性 ， 比如 其 大气 降水 运 动 、 地 层 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 水运 动 、 地下 渗 流运 动 等 。 通 过对 其 地下 水运 作环 节 的模 拟 ， 来促 进 环 节 的水 源 面 积变 动 情 况 的模 拟 。Ｔ Ｏ Ｐ ＭＯ Ｄ Ｅ Ｌ模 型 结 构 和概 念 比 流域整体水循环模拟环节的优化 。只有保持其处理方案的健全 ， 才 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 能实现其处理方式 的优化 ， 保证水循环模型 的精度 的提升。下面以 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 欧洲的 Ｓ Ｈ Ｅ模型为例介绍整体水循环模拟模型在流域水资源管理 发展 、 改进 ， 反 映 了降 雨径 流 模 拟 的最 新 思想 。但 Ｔ ｏ ｐ Ｍｏ ｄ ｅ ｌ 并 未 考 中的应 用 。 Ｓ Ｈ Ｅ模 型是 一个 典 型 的整 体分 布式 水循 环 模拟 模 型 。在 虑 降水 、 蒸 发 等 因素 的空 间分 布 对 流域 产汇 流 的影 响 。 Ｓ Ｈ Ｅ模 型 中 ， 流域 在 平 面 上被 划 分 成 许 多矩 形 网格 ， 这 样便 于处 理 １ ． ２ Ｓ ＷＡ Ｔ模 式是 一 种 应 用 范 围 比较 广 泛 的流 域 水 文模 型 ， 该 模 型参 数 、 降雨 输 入 以及水 文 响应 的空 间分 布 性 ； 在 垂直 面 上 ， 则划 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 分 成几 个水 平 层 ， 以便 处理 不 同层 次 的 土壤 水 运 动 问题 。Ｓ Ｈ Ｅ模 型 及， 比如加 拿 大及 其 相关 北 美洲 地 区 。该 模 式通 过 对 相关 空 间数 据 为 研究 人 类活 动对 于 流域 的 产流 、 产 沙 及水 质 等影 响 问题 提 供 了 理 信息的应用 ， 促 进其 各 个 流 域 各个 水 文 运 作 过程 的模 拟 ， 比如化 学 想 化 的工 具 。 物 质 的变 化情 况 等 。通 过对 模 式 的应 用 ， 促 进其 流 域 离散 化 环 节 的 为 了促 进 河道 流 模 式 的有 效 应 用 ，需 要 掌 握 其 必 要 的 运 作 资 优化 ， 实 现其 蒸发 环 节 、 降水 环 节 等 的优 化 ， 从 而深 入 剖析 人 类 行 为 料 ， 实现其流域整体水循环模式环节的稳定发展 ， 如果不具备合理 和流 域水 文循 环 之 间 的关 系 。通过 对该 Ｓ ＷＡ Ｔ运 作模 式 的研 究 ， 实 的资 料 运作 基 础 ，是很 难 促 进 其 整体 水 循 环模 拟 体 系 的 稳 定 发 展 现 对 流 域情 况 的有 效 模 拟 ， 以满 足 日常工 作 的需 要 。Ｓ ＷＡ Ｔ模 拟 的 的 。 这需 要 实现 其 Ｍ ＭＳ 模 式 的有 效应 用 。 从 根 本上 而 言 ， ＭＭＳ 是 一 流域 水 文 过 程 被分 为两 大 部分 ： 陆 面部 分 ， 它控 制 着 每 个 流 域 内 主 套 相互 匹配 的子 程序 ， 它 们 可 以被一 起 编 译 ， 以表 征 一个 特 定 流域 。 河 道 的水 、 沙、 营养 物 质 和 化学 物 质 等 的 输 入 量 ； 水 循 环 的水 面 部 这些子程序被称为模块 ， 分别描述降雨 、 蒸腾 、 地表漫流 、 地下水 、 日 分。 它 决定 水 、 沙等 物 质从 河 网 向流 域 出 口的输 移运 动 。 Ｓ ＷＡ Ｔ 采 用 射 、 蒸发 、 融雪 、 河 川径 流 和森 林 生长 。 现代 Ｗｉ ｎ ｄ ｏ ｗ ｓ界 面 ， 是 一 个模 型和 Ｇ Ｉ Ｓ 的综 合 型 系 统 ， 它模 拟 了水 ３ ． ２通 过对 这些 模 型 的应 用 ， 来 满 足 日常 工作 的需 要 ， 许 多 的水 和化 学 物质 从地 表 到地 下 含水 层 再 到河 网的运 动 过 程 ， 可 以用 于 几 文 模 型都 具备 一 系列 的 工作 侧 重点 。在模 型 应用 过 程 中 ， 要要 以实 千平 方英 里 的 流域 盆地 的水质 水量 模 拟 。 它 适用 于具有 不 同的土 壤 现 决 策 要 求 为 目的 ， 促 进 其 各 个模 型 的 有 效应 用 ， 促 进 其 各 个 适 用 类型 、 不 同 的土 地利 用 方式 和管 理 条件 下 的 复杂 大流 域 。 范 围的优 化 。实 现对 相关 模 型 结构 特 点 的深 入 了解 ， 保 证 其适 应 性 ２关 于 分布 式 地下 水模 拟 模 型 的分析 的提 升 。 要 针对 模 型 的相关 运 作条 件 ， 保证 其 良好 状 态 的保持 ， 促 进 地 下 水文 模 拟 模 型 的范 围是 比较 广 泛 的 ，比较 常 见 的物 理 模 其 现 实工 程 的开 展 。满 足实 际 场景 对 于模 型 的数 据 信 息 的需 要 ， 实 型、 数值 模 型等 。 通 过对 数值 模 拟模 型 的应 用 ， 实行 对 地下 水文 物 理 现其 相关 信 息采 集 方案 的优 化 ，促 进 流 域水 文模 式 的稳 定应 用 ， 保 过程 的 有效 模 拟 ， 其具 备相 当高 的精 度 型 ， 具 备很 好 的 应用 效 果 ， 它 障流 域水 文 模 型 的有效 开发 。模 型对 不 同数 据 源获 取 信 息 的能 力 。 是 目前 地下 水 文模 拟 系统 的 重要 一个 组 成部 分 。 数 值 模拟 模式 分 为 大 多数 流域 水 文模 型软 件具 有 数据 输 入 能力 ， 以尽 量 减少 数 据输 入 两种 模 式分 别 是有 限单 元 法及 其 有 限差 分法 。 这 两种 模式 具 备各 自 的工 作 量 。 模 型对 用 户 的要 求 。用户 必须 有什 么 样 的专 业知 识 和技 的 应用 特 跌 ， 目前 来 说 ， 在 国际 上 �
第一节 流域水循环与分布式水文模型
分布式水文模拟模型的应用
Mike SHE模型
Mike SHE模型（System Hydrologic European） 是一个典型的整体分布式水循环模拟模型。 在SHE模型中，流域在平面上被划分成许多 矩形网格，这样便于处理模型参数、降雨 输入以及水文响应的空间分布性；在垂直 面上，则划分成几个水平层，以便处理不 同层次的土壤水运动问题。
模型可采用多种方法将流域离散化（一般 基于栅格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。
分布式水文模拟模型的应用
SWAT模型
子流域有三种划分的方法：自然子流域 （Subbasin）、山坡（Hillslop）和网格 （Grid） 。 每个子流域的输入信息归为5类：气候、水 包括子流域内具有相同植被覆盖、土壤类 文响应单元HRU、池塘（或湿地）、地下 型和管理条件的陆面面积的集总。 水和主河道（或河段） 。 在结构上，每个子流域至少包括：1个水文 响应单元HRU、1个支流河道（用于计算子 流域汇流时间）、1个主河道（或河段）。 而池塘（或湿地）为可选项。
陆面部分（即产流和坡面汇流部分）：它 控制着每个流域内主河道的水、沙、营养 物质和化学物质等的输入量 。
水循环的水面部分（即河道汇流部分）-： 它决定水、沙等物质从河网向流域出口的 输移运动。
分布式水文模拟模型的应用
分布式地下水模拟模型
常用的地下水文模拟模型包括解析模型、 数值模型、水均衡模型及物理模型等。数 值模拟模型以其精度高、物理意义明确， 而逐渐成为地下水文模拟的重要发展趋势。 而数值模拟方法又分为有限差分法和有限 单元法，其各有优缺点。 目前国际上较为流行的地下水数值模拟模 型主要包括ModFlow和FeFlow。
水文网络模型在分布式流域水文模拟中的应用分析
水文网络模型在分布式流域水文模拟中的应用分析摘要：目前，在描述水流空间分布过程中，科学、准确的使用水文对象间的拓扑关系的极为重要的因素。
而水文网络模型开展的重点是选择适应的计算方式，创建要素间的拓扑关系。
文章主要通过分析流域水文网络的空间地理特征和拓扑关系，对分布式流于水文模拟中水文网络模型的使用进行了深入研究。
关键词：水文网络模型；水文模拟；分布式流域引言：现如今，较为成熟的水文网络模型为Arc Hydro数据模型，主要是美国环境系统研究所研发出了一种水文地理空间数据和时间序列数据模型，用于GIS环境中。
其主要是管理一些水文地理空间信息和时间信息的标准化格式，有利于对复杂水文系统进行系统、良好的模拟和分析。
1水文地理特征河道、富水区、河口和河段是水文循环模拟研究的重要水文地理特点，一般在GIS中将其叫作水文对象。
地理信息系统水文数据模型提取水文对象的根本空间形态实施抽象处理。
水文网络模型中，根据水文结点对水文地理取水点、测量站、进水点、端口等实施处理，沟渠、河流、海岸线、城市边界线等根据水文边线完成处理，而湖泊、岛屿、集水区以及区域属性的流域根据水文区域开展处理工作。
在GIS数据库中，水文对象标识符以及代码是其极为基础的两个属性，在此其中，整数表示水文对象标识符，字符串表示代码，两者的编码在GIS数据库中具有唯一性，因此可以对所有水文对象实施划分与表征。
上下游流向的关系通常是由不一样的地理参数的时空分布结构确定的。
2流域水文网络流域水文网主要表示由流域内的水文边缘以及节点组合而成的几何网络，它是地理信息世界中对实际河网的标准化描述。
有必要注意的是，在相同的地理坐标中，不可能出现两个或以上的水文结点。
自然流域下的水文网络示意图如图1所示。
下文在Arc水文数据模型N-11基础上，分析了流域水文网络结构。
在建立流域水文网络的过程中，明确流域尺度上水流流向是其重要内容与根本部分。
一方面，应对水文结点排水口进行明确，能够流出水流的结点即为排水口。
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。
分布式水文模型在流域水资源开发利用中的应用探究
分布式水文模型在流域水资源开发利用中的应用探究纵观我国水资源开发利用和管理研究的基本状况，目前的水资源管理是基于一定水文规律的现状水资源的调控与开发利用的。
在自然和人类活动的双重作用下，水资源循环规律发生了改变，具有物理基础的分布式水文模型将为研究宏观尺度上变化环境下水文循环规律和开发利用流域水资源提供科学有力的工具，开发具有物理基础的分布式水文模型将为我国水资源开发利用和管理提供技术支撑和保障。
标签：分布式水文模型；水资源；水文循环1、国内外分布式水文模型的研究现状及意义1. 1 国内外研究现状具有物理基础的分布式模型的研究与开发经历了几十年的时间。
早期的分布式模型没有考虑全部的水文循环，而仅考虑流域内水的流动和运移的特定阶段。
随着基础研究的开展及计算机技术的快速发展，出现了两个最著名的分布式流域模型，即SHE 模型和IHDM。
由于其对资料要求较高，这两个模型的建立和应用主要限于小尺度的流域。
近年来，分布式模型研发的重要性也为众多国内学者所重视，由于国内分布式水文模型的研究起步相对较晚，更多的研究多集中于引进、改良国外的分布式水文模型。
一方面，这些分布式水文模型的开发多基于不同的目标；另一方面，由于中国的实际条件与国外大不相同，如流域资料缺乏、气候及环境要素的不同等均造成了应用的效率降低。
1. 2 研究意义近些年中国在水文水资源高效管理研究方面取得了众多的成果，为解决水资源配置中存在的诸多问题，然而我国水资源配置研究的重点主要集中在建立符合现代流域水循环过程的“天然- 人工”二元认知模式，建立以水循环为基础的水资源合理配置模式、建立具有统一基础的水资源配置准则和建立水资源配置合理性评价标准和体系等。
根据水资源供需平衡及一定的用水目标，一些科学家从水资源优化配置的角度建立了水资源优化配置管理模型。
值得注意的是，这些模型的建立并没有考虑流域水文循环的物理过程，而从水资源供需、水资源最优化配置出发建立模型并应用于区域水资源的管理中。
分布式流域水文模型原理与实践
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。
具有物理机制的分布式水文模型
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。
分布式水文模型的现状与未来
分布式水文模型的现状与未来水是人类赖以生存的重要资源，而水文模型则是预测和管理水资源的关键工具。
传统的水文模型往往基于集中式的思想，将流域视为一个整体，忽略了流域内部的空间异质性和水文过程的分布性。
而分布式水文模型的出现，有效地解决了这一问题，并在水资源管理和洪水预警等领域发挥了重要作用。
本文将探讨分布式水文模型的现状及其未来的发展趋势。
在过去的几十年里，分布式水文模型在实践中取得了显著的成果。
首先，分布式水文模型充分考虑了流域内部的空间异质性。
它将流域划分为多个小单元，每个小单元内部有自己的特征，如土壤类型、地形等。
这样可以更准确地模拟和预测不同地区的水文过程。
其次，分布式水文模型将水文过程分解为多个子过程，如降雨产流、蒸散发等，然后针对每个子过程建立相应的数学模型。
这种分解和建模的方式有助于更好地理解流域内部的水文过程，并优化水资源的管理。
另外，分布式水文模型还引入了地理信息系统（GIS）技术，可以方便地获取和处理流域内的地理数据，使模型更具可操作性。
在实践应用方面，分布式水文模型已经被广泛应用于水资源管理、洪水预警和灾害管理等诸多领域。
例如，在流域综合规划中，分布式水文模型可以帮助评估不同的水资源管理方案，预测不同管理方案对流域的影响，并提供科学依据供决策者参考。
在洪水预警方面，分布式水文模型可以对流域内部的降雨、径流等信息进行监测和分析，提前预警可能发生的洪水，从而减少洪水灾害带来的损失。
此外，分布式水文模型还可以应用于水源保护、水域恢复等领域，提供科学依据和技术支持。
然而，分布式水文模型也存在一些挑战和不足之处。
首先，对于大规模复杂流域的模拟，分布式水文模型需要大量的数据和计算资源。
这包括地理数据、气象数据和观测数据等。
如何获取和处理这些数据是一个需要进一步研究的问题。
其次，在模型参数的估计方面，尤其是对于不同地区的参数，目前仍缺乏有效的方法。
这限制了分布式水文模型的广泛应用。
另外，分布式水文模型在模拟非线性水文过程和水文循环过程方面仍存在一定的不足，需要进一步完善和改进。
长江上游大尺度分布式水文模型的构建与应用
长江上游大尺度分布式水文模型的构建与应用长江是中国最长的河流，也是世界第三长的河流。
长江上游地区是长江流域的重要组成部分，对于长江流域的水资源管理和洪水防治具有重要的意义。
为了更好地了解长江上游地区的水文情况，构建和应用大尺度分布式水文模型是必要的。
大尺度分布式水文模型是一种基于物理原理和实测数据，综合考虑地形、土层、降雨和蒸发等因素的模拟模型。
它能够对流域内的水文过程进行模拟和预测，为水资源管理和洪水防治提供科学依据。
为了构建长江上游地区的大尺度分布式水文模型，首先需要收集和整理大量的数据，包括地形数据、土地利用数据、土壤参数数据等。
这些数据是模型构建的基础，能够反映流域的特征和水文条件。
其次，需要选择合适的模型来进行模拟。
目前常用的大尺度分布式水文模型有VIC模型、LISFLOOD模型和SWAT模型等。
这些模型均基于水文过程的物理原理，能够模拟土壤水分平衡、径流生成和蒸发散发等水文过程。
在模型构建的过程中，需要对模型进行参数优化和验证。
参数优化是指通过与实测数据对比，调整模型的参数，使模拟结果更加准确。
参数验证是指将模拟结果与独立的观测数据对比，评估模型的准确性和适用性。
模型构建完成后，可以进行各种应用研究。
首先可以对长江上游地区的水资源进行评价和管理。
通过模型模拟，可以得到长江上游地区的降雨径流关系、径流过程和水资源分配等信息，为水资源管理提供科学依据。
其次可以进行洪水预测和防治。
通过模型模拟，可以预测长江上游地区的洪水过程和洪水峰值，为防洪工作提供预警和决策依据。
同时，还可以分析洪水的形成原因和演变规律，为洪水防治工作提供参考。
此外，还可以进行生态环境评价和保护。
通过模型模拟，可以得到长江上游地区的水文状况和生态环境质量，为生态环境评价和保护提供科学依据。
同时，还可以模拟不同管理措施对生态环境的影响，为保护和修复工作提供参考。
总之，长江上游地区大尺度分布式水文模型的构建和应用对于水资源管理和洪水防治具有重要意义。
基于物理的分布式水文模型
基于物理的分布式水文模型引言水文模型是研究水文过程的数学模型，可以帮助我们理解和预测水文系统的行为。
基于物理的分布式水文模型是一种较为复杂的水文模型，它基于物理原理，并将流域分为多个单元进行建模，以更精确地模拟水文过程。
本文将介绍基于物理的分布式水文模型的原理和应用。
一、基本原理基于物理的分布式水文模型主要基于质量守恒和能量守恒原理，通过描述水在流域内的运动和转化过程来模拟水文过程。
它将流域划分为多个水文单元，每个单元代表一个小区域，包括土壤、植被、河流等要素，并考虑地形、气象条件、土壤性质等因素。
1.1 水量平衡基于物理的分布式水文模型通过质量守恒原理来描述水在流域内的运动。
它考虑了降水、蒸发、入渗、径流等过程，并利用水流连续方程建立水量平衡方程。
通过求解水量平衡方程，可以得到流域内各个水文单元的水量变化。
1.2 能量平衡基于物理的分布式水文模型还考虑了能量守恒原理，通过能量平衡方程描述水在流域内的能量转化过程。
它考虑了辐射、蒸发、传导等能量交换过程，并通过求解能量平衡方程，得到流域内各个水文单元的能量变化。
二、模型构建基于物理的分布式水文模型的构建主要包括以下几个步骤：2.1 流域划分流域划分是将整个流域划分为多个水文单元的过程。
划分的精细程度取决于研究的需要和数据的可用性。
一般来说，流域划分越精细，模型的精度就越高。
2.2 参数设定每个水文单元都有一组参数，包括土壤类型、植被类型、蓄水容量等。
这些参数可以通过实地观测、实验室测试或者遥感数据获取。
2.3 模型求解基于物理的分布式水文模型通过数值方法求解水量平衡和能量平衡方程，得到各个水文单元的水量和能量变化。
常用的求解方法包括有限元法、有限差分法等。
2.4 模型验证模型验证是检验模型的准确性和可靠性的过程。
可以与实测数据进行比较，评估模型的预测能力。
如果模型的预测结果与实测数据相吻合，则说明模型具有较好的预测能力。
三、应用案例基于物理的分布式水文模型在水文学研究和水资源管理中有广泛的应用。
分布式水文模型在华北平原水资源管理中的应用
《装备维修技术》2021年第10期—199—分布式水文模型在华北平原水资源管理中的应用王 甫（绵阳师范学院，四川 绵阳 621000）理方案，首先要了解造成水资源危机的主要因素，因此，需要建立分布式水文模型，了解华北平原水文循环的主要特点，以及水资源的演化规律，从自然变化和人类活动两方面分别进行分析。
水文模拟技术的应用，需要详细分析当地的气候变化特点，以及地貌、土壤的特征等多种自然因素，对水文水资源的状态影响，了解水资源管理过程中，人类制定的管理方案以及社会经济的发展状态，对水资源的分布情况造成的影响，制定出合理的解决方案。
1 分布式水文模型的提出分布式水文模型主要以物理知识为基础，通过对详细数值的模拟，在计算机界面呈现出水文响应模型，与集中式水文模型不同，分布式水文模型充分考虑了气候、地貌、植被等众多自然因素，对水文循环和水资源空间分布的影响，充分反映出空间格局，对区域降水径流的形成影响。
想要保证分布式水文模型分析结果的准确性，需要通过计算机技术对地理信息内容进行了解，运用遥感技术进行综合控制管理，采用雷达技术对区域降水进行测量，众多高新科技的有效应用，能够推动水文理论的发展。
结合分布式水文模型的整体结构，按照子流域降雨径流形成理论的分析方法，可以将分布式水文模型分为概念性与物理基础两大类，结合水动力学、水文学的相关理论知识，进行分布式水文模型的建立。
按照全流域径流形成的分析方法，可以将分布式水文模型分为松散和耦合两大类，判断子流域对整体流域的空间变化影响，对子流域的贡献量与流域的总响应进行计算。
耦合型分布式水文模型的建立，主要目的是运用数学微分方程，了解流域降水径流形成的主要规律，判断子流域对全流域的贡献值，以及两者之间的互相作用关系，为后续的水资源管理工作开展奠定有力基础。
2 华北平原中分布式水文模型（SHE）的应用 结合华北平原的水文循环和水资源分布情况，建立MIKE SHE 的耦合分布式水文模型，通过农业灌溉、水土流失、水污染、土地利用、生态系统、气候变化等多个模型的建立，全面分析华北平原区域水资源管理的主要途径，为实现水资源均衡发展而努力。
SWAT分布式流域水文物理模型的改进及应用研究
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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
分布式水文模型BTOPMC在黄河流域的应用探讨
Application of a distributed hydrologicmodel-BTOPMC in the Yellow RiverLI Qiao-ling(College of Water Resources and Environment, Hohai University, Nanjing, 210098e-mail: liqiaoling0812@)ABSTRACTNowadays, many researches focus on the distributed hydrologic process, for it is regarded as morephysically and much closer to reality. Based on the digital elevation model, the flow direction andcontributing area can be generated for the Lingkou Basin in the upper area of Luo River located in theYellow River. The basin is divided into two blocks, BTOPMC Model has been performed on each blockbased on grids. The hydrometeorological data in special file format are taken as the input, the flowrouting is done by Muskingham-Cunge method based on grids. The grid-by-grid spatial variability in soiland land cover properties is considered in calibrating parameters. The results show that the spatialproperties can be described distinctly, which lays foundation for the further researches on distributedhydrologic process.KEY WORDS:Distributed hydrological process, Digital Elevation Model, BTOPMCModel, Lingkou Basin1.IntroductionHydrologic process is influenced by various factors such as climate, underlying surface, it varies greatly in spatial property. The spatial variability is not considered in traditional lumped models, while is taken account into distributed hydrologic models[1]. Furthermore, the basin is divided into several blocks according to the terrain, soil, vegetation, land use and precipitation etc., a set of parameters which have more definite physical meaning are used for each block, the parameters can be determined by specific methods.In 1969, Freeze and Harlan put forward the concept and frame of distributed hydrological models[2], then in 1986, a representative physical-based distributed model-SHE[3-4] was developed. In recently 10 years, a series of distributed hydrological models such as DHSVM[5] Model, TOPKAPI[6] Model and SLURP[7] Model was developed. In this study, BTOPMC[8] Model (Block wise application of TOPMODEL[9], using Muskingham-Cunge flow routing) is chosen to perform on the Lingkou basin, which is a typical area in the Yellow River.2. Model methodologyBTOPMC refers to the Block wise application of TOPMODEL, using Muskingham-Cunge flow routing. The two primary extensions made in BTOPMC are: Overcoming a commonly accepted maximum basin area of 1500 km2 for TOPMODEL applications by representing large basins as a collection of “blocks” or sub-basins; Inclusion of Muskingham-Cunge flow routing, since the timing of discharge delivery to the outlet becomes increasingly important for large basin sizes. Figure 1 shows the conceptualized vertical profile.* Project supported by the National Natural Science Foundation of China (Grant No:50479017) and the foundation of the Yellow River conservancy Commission (Grant No: 50279006).Biography: LI Qiao-ling (1982-), Female, Master studentFig.1 The conceptualized profile on each gridThe vertical profile of each grid cell is conceptualized as a three zone system: a root zone of fixed capacity that directly receives precipitation and is subject to evapotranspiration, an unsaturated zone that receives all “overflow” from the root zone, and a saturated zone (water table) that receives water from the unsaturated zone at a rate given by:()()⎭⎬⎫⎩⎨⎧⎥⎦⎤⎢⎣⎡−=t y x S m y x SD K t y x q uz i v ,,,),(exp min ,,0 where K 0 is the vertical unsaturated conductivity, conventionally assumed to be equal to the saturated transmissivity T 0, and S uz is the unsaturated zone storage. Overland flow q of occurs if the saturation deficit minus the unsaturated zone storage is less than zero.BTOPMC assumes that the water table is only lumped at the block (sub-basin) scale, rather than the scale of the entire basin. Therefore, for n blocks there will be n equations describing the relationship between local values of the saturation deficit and topographic index and block-average values of saturation deficit, topographic index and m, of the form:()()()[]y x y y m t SD t y x SD i i i ,,,−+=where i is the block number of the location (x, y). The topographic index is defined as: ()()()()⎦⎤⎢⎣⎡=y x y x T y x a y x y ,tan ,,ln ,0βwhere a is the upstream area draining through the point (x, y) per unit contour length, tanb is the surface topographic gradient in the direction of flow.3. Data preparation3.1 Basin informationLingkou basin is located in the upper area of Luo River, which is one of the ten largest tributaries of the Yellow River. It has an area of 2476 km 2, there are 7 rainfall stations called Luoyuan, Shimenyu, Luonan, Xunjian, Sangping, Gucheng and Lingkou, in which the data are available, the annual average rainfall is from 600mm to 800mm, there is one hydrological station called Lingkou in this area.3.2 DEM processing3.21 DEM pre-processingFor many topography-based models, including BTOPMC, the direction of groundwater (and surface water) flow is assumed to be determined by surface topography. Generally, a given cell is considered to flow towards the lowest elevation neighbouring cell, or else in the direction of the highest negative topographic gradient. A problem arises when a cell location has a lower elevation than all of its neighbours; these “pits” have an indeterminate flow direction. Similarly, for flat areas, where a cell location has the same elevation as its lowest neighbour(s), the flow direction cannot be determined.While some genuine localized depressions in elevation occur within any natural catchment, a majority of depressions at the scale of DEM are artificial. Generally, Pits and flat areas in DEM are regarded as produced by a combination of inaccuracies in the DEM derivation method and by limitations in the vertical and horizontal resolutions of DEM. The grid location furthest from the outlet is used as the origin for DEM correction purposes. Once a pit or flat area gridlocation is identified, the elevation of this location is modified to the elevation of its lowest-lying neighbor (h 0) plus an offset which is dependent upon the distance of the point from the origin and a pre-defined coefficient, h c :()()⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛++−+=max max 01,,y x y w x w h y x h y x h y x c p Several applications suggest that the directional weighting coefficients, w x and w y , are approximately equal, and the coefficient is approximately 0.1m, such that:()()⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛++−+=max max 011.0,,y x y x y x h y x h pThis process may create new pits/flat areas, so it is repeated until no such features remain. Figure 2 shows the filled DEM of Lingkou basin. The DEM dataset are obtained from USGS website [10] with a horizontal grid spacing of 30 arcseconds.Fig.2 Filled DEM of Lingkou basin3.22 Flow directionOnce pits and flat areas have been removed from the DEM data, the route by which every grid location drains to the catchment can be determined. Different assumptions are possible for deciding the direction of groundwater and surface water flow from any given location. Flow direction can be based either on minimum elevation or maximum negative topographic gradient in neighbouring cells, with the topographic gradient equal to the elevation difference divided by the horizontal distance between the centroids of neighbouring cells. Where all neighbouring orthogonal and diagonal locations are considered, the so called D8 direction methodology [11] is adopted, these direction of minimum elevation and the direction of maximum negative topographic gradient are not necessarily equivalent, due to differences betweenorthogonal and diagonal projected slope lengths. Figure 3 shows the flow direction of Lingkou basin.Fig.3 Flow direction of Lingkou basin 3.23 Contributing AreaWith the basin identified, the upstream area draining through any location can be calculated. At the catchment divide, the contributing area is simply equal to the area of each grid cell. At the outlet, the contributing area will be equal to the basin area, by definition. Figure 4 shows the upstream contributing area that indicates the convergence of flow within the basin, and locations with large values tend to correspond to stream network locations.Fig.4 Upstream contributing area within Lingkou basin3.24 Basin divisionSpatially constant parameter values over the entire basin may be inappropriate, and the assumption of water table lumping made by BTOPMC is reasonable for small basins, while basin sub-division permits parameters to be defined as spatially constant within each sub-basin, but variable between different sub-basins. Sub-division improves the physical “reasonable-ness” of water table lumping and assumptions of spatially constant parameter values. However, because BTOPMC employs parameter calibration, care has to be taken to avoid issues of equifinality. So a balance between a sufficient number of blocks to improve the reasonableness of the model without using so many as to make calibration impossible is necessary to find out. Any given block should be less than 1500 km2 in area. Figure 5 shows the basin delineation result.Fig.5 The basin delineation result3.3 Hydrometeorological data preparationAlong with topographic data, soil and land cover data, distributed models require spatial data relating to climatic forcing, specifically, precipitation and potential evapotranspiration.3.31 Precipitation dataFor distributed hydrological models, spatially defined values are needed. In the case of precipitation, raw point datasets must be converted into spatially distributed ones after being checked. Two popular methods used for obtaining spatialprecipitation data from point measurements are the Thiessen method and the Angular Distance-Weighted method. The Thiessen method is utilized in BTOPMC, which obtains spatial precipitation data using only the location of each gauge in addition to the point precipitation data itself.3.32 EvapotranspirationEvapotranspiration, which is an umbrella term describing the processes of soil evaporation, plant transpiration and interception, is an equilibration process which causes the transfer of water vapor from a relatively wet soil-vegetation system to a relatively dry atmosphere. PET, refers to the atmospheric demand for water. It is generally considered to be the amount of water that would be lost to the atmosphere from a free water surface over a large area (i.e. such that boundary effects are negligible). However, they are difficult to estimate, and many different methods are currently used. For example, the evaporation pan, Penman equation etc.In applications of BTOPMC, PET is assumed to be constant at a given location in any given month; we therefore specify monthly average values for each grid location for each month of the simulation period, in units of mm/month, in a special file. For there is no evaporation station, the dataset observed in Lushi station that is in the lower neighbor area is used.4. Parameter evaluationThe specific parameters used by BTOPMC are as follows: Saturated transmissivity, T 0, which describes the potential rate of lateral flow for a completely saturated soil profile for a given hydraulic gradient; A decay coefficient, m , which describes how actual transmissivity decreases when the soil is not completely saturated. Manning's roughness parameter, n , which is required by the Muskingham-Cunge flow routing algorithm; Rooting depth, S r,max , which is used to represent the vegetation rooting depth, but also integrates the interception capacity of the canopy.4.1 Soil parameterizationA basic parameterization of the soil is required to characterize the velocity of water flow within the soil, and therefore the quantity of lateral flux in each time step, as well as for determining storage-discharge behavior at each grid location. Once surface runoff or streamflow is generated, parameters describing the routing of this water to the catchment outlet are also required.For larger basins, or even in smaller basins with distinctly different soil distributions in space, that saturated transmissivity is considered to be constant is unrealistic, the spatial variability should be included. In order to calibrate T 0, the soil is classified into three types in each grid location: clay, sand and silt. Using the following equation the spatially defined can be derived:clay clay silt silt sand sand T C T C T C T ,0,0,00++=where C sand , C silt and C clay denote the percentage composition of each texture class in a given grid's soil, as obtained from soil data.;T 0,sand , T 0,silt and T 0,clay denote the assumed transmissivity value corresponding to each texture class - the values of which must be determined by calibration. This is an improvement on the assumption of spatial homogeneity, and is a very manageable method of permitting spatial heterogeneity with the addition of only 2 calibrated parameters compared to the homogenous case. Figure 6 shows the soil map of Lingkou basin. The soil dataset are obtained from NOAA website [12] with a resolution of 1degree.Fig.6 Soil map of Lingkou basin4.2 Land cover parameterizationS rmax represents the plant available soil moisture capacity, it also account for interception. So the uppermost layer of the “soil” profile may be regarded as a “root zone plus canopy” water storage element. Since both rooting and interceptionbehavior vary with different land cover, it is necessary to calibrate values of S rmax for each land cover classification.The land cover classification dataset is obtainded from the USGS website [13] with the IGBP standard, generally, the 17 classifications is not necessary. In order to improve the computational efficiency, and to reduce the risk of equifinality, reclassification is necessary. In this study, four classes are adopted. Table 1 shows the reclassification method. Figure 7shows the land cover of Lingkou basin.Fig.7 Land cover reclassification of Lingkou basin4.3 Parameter m and nBTOPMC assumes an exponential decay in transmissivity with increasing local saturation deficit, such that the local transmissivity is given by: Table 1 Reclassification of land cover The original classification of IGBP Reclassification Evergreen Needleleaf Forest Evergreen Broadleaf Forest Decidous Needleleaf Forest Deciduous Broadleaf Forest Mixed Forest Deep Rooted Closed Shrublands Open Shrublands Shallow Rooted (Grassland) Woody Savannas Savannas Grassland Permanent wetlands Croplands Cropland/Natural Vegetation Mosaic Shallow Rooted &Irrigated (Cropland) Urban and Built-up Snow and Ice Barren or Sparsely Vegetated Water Bodies Impervious()()⎥⎦⎤⎢⎣⎡−=m y x SD T y x T ,exp ,0 This value is then multiplied by the hydraulic gradient to obtain the actual rate of lateral water movement at any given location, i.e.:()()()()y x m y x SD y x T y x q i ,tan ,exp ,,0β⎦⎤⎢⎣⎡−= For simplicity, BTOPMC considers m to be constant within a given block. In addition, BTOPMC assumes that each block has an independent block reference roughness, n 0, with the actual roughness at any location being functional upon this reference value and the ratio of local topographic gradient to the topographic gradient at the basin outlet, 0tan β:()()3100tan ,tan ,⎥⎦⎤⎢⎣⎡=ββy x n y x n 5. Model performance and conclusion5.1 Model parametersThe calibration is performed in a trial-and-error fashion, using the Nash efficiency coefficient as an objective function, a better performance can be achieved using the following parameters. Table 2 shows the results.Table2. (a) Values of parameters on each blockBasin ID m N0 SDbar0 0.01 0.008 0.03 1 0.008 0.009 0.02Table2. (b) Values of Srmax on the whole basinTable2. (c) Values of T0 on the whole basin5.2 Hydrographs and conclusionFigure 8 shows the simulated and observed runoff hydrographs of 1992 in Lingkou basin. The results are satisfactory. In the BTOPMC Model, the spatial variability in underlying surface is considered, the hydrological process is much closer to the reality, in addition, when calibrating parameters, the soil and land cover are reclassified, which is an improvement. While if the resolution of DEM and soil type can be improved, the parameters chosen and block division can be done automatically, the results would be better.LandcoverSrmax DR (Deep Rooted)0.06 SR (Shallow Rooted)0.05 SRI (Shallow Rooted & Irrigated)0.04 IMP (Impervious) 0.0001 Soil Type T0 Clay 1 Sand 3 Silt 2Fig.8 The simulated and calculated runoff hydrograph of 1992 in Lingkou basin ACKNOWLEDGEMENT: Great thanks to COE of University of Yamanashi, Japan.REFERENCES[1] ZHENG Hong-xing, LIU Chang-ming, WANG Zhong-gen and WU Xian-feng. Simulation of hydrological processes in LushiBasin basing distributed hydrological model [J]. Geographical Research, 2004,23(4): 447-454. (in Chinese)[2] Freeze R A Harlan R L Blueprint for a physically-based digitally-simulated hydrological response model [J] Journal ofHydrology 1969 9 237-258.[3] Abbott M B Bathurst J C Cunge J A O’Connell P E Rasmussen J An introduction to the European HydrologicalSystem-Système Hydrologique Européen SHE 1 History and philosophy of a physically-based distributed modelling system [J] Journal of Hydrology 1986a 87 45-59[4] Abbott M B Bathurst J C Cunge J A O’Connell P E Rasmussen J An introduction to the European HydrologicalSystem-Système Hydrologique Européen SHE 2 Structure of a physically-based distributed modelling system[J] Journal of Hydrology 1986b 87 61-77[5] Wigmosta M S，Vail L W，Lettenmier D P，A distributed hydrology vegetation model for complex terrain[J]，Water ResourcesResearch，1994，30 (6)：1165-1679[6] Liu Z，Todini E，Towards a comprehensive physically-based rainfall-runoff model[J]，Hydrology and Earth System Sciences，2002，6 (5)：859-881[7] Kite G W，Computer Models of Watershed Hydrology[M]，Colorado：Water Resources Publications，1995[8] http://coeinav.cec.yamanashi.ac.jp/inavi/scripts/inredir.dll.[9] Beven K J Kirkby M J. A physically based variable contributing area model of basin hydrology[J]. Hydrological SciencesBulletin 1979 24 (1) 43-69.[10] USGS GTOPO30 /landdaac/gtop30/gtopo30.html 2004[11] O’Callagahan J F, Mark D M, the extraction of drainage network from digital elevation data [J], Computer vision, Graphics, andImage processing, 1984,28: 323-344.[12] GLOBAL ECOSYSTEMS DATABASE /seg/cdroms/ged_iia/html/database.htm#top 2005[13] GLOBAL LAND COVER CHARACTERISTICS DATA BASE /glcc/globdoc2_0.asp 2005。
分布式水文模型在水资源管理中的应用
分布式水文模型在水资源管理中的应用
郝芳华;孙峰;刘昌明;赵卫民
【期刊名称】《水利水电技术》
【年(卷),期】2001(032)006
【摘要】水资源管理是目前世界水环境的主要问题，是水资源可持续发展的关键，而水文模型则是水资源管理的依据．本文根据国外水文模型资料，从农业灌溉、水土流失、土地利用等几个方面介绍了目前水资源管理模型的应用现状及其发展的限制因素．分布式水文模型是今后水资源管理模型的发展方向．
【总页数】3页(P1-3)
【作者】郝芳华;孙峰;刘昌明;赵卫民
【作者单位】北京师范大学环境科学研究所,;北京师范大学环境科学研究所,;北京师范大学环境科学研究所,;北京师范大学环境科学研究所,
【正文语种】中文
【中图分类】P33
【相关文献】
1.分布式水文模型在华北平原水资源管理中的应用 [J], 秦欢欢
2.分布式水文模型在水资源管理中的作用 [J], 王经臣
3.LL-III分布式水文模型在宁蒙灌区水资源研究中的应用 [J], 王欣;李兰;刘志文;李树森;杨超
4.分布式水文模型在流域水资源开发利用中的应用研究进展 [J], 刘金涛;冯杰;张佳宝
5.分布式水文模型在流域水资源量趋势演算中的应用 [J], 管延海;高树文;王春喜;李钦
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分布式水文模型构建及在黄河区间流域的应用
ｌ ｇｆ ｏ ｅ ｋ ｅｒｒｅｃ ｉ ｏ ｄ ｐ ａ ｒｏ ｔ． ｎ ｌ
中 圈 分类 号 ：３ ３２ Ｔ ３ ．
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文献 标 识 码 ： Ａ
３ ｏ ０～ ４ ５ ４ ０ ３ ｏ Ｏ ．东 经 ｌ １ １ １ 。 Ｏ ．流 域 面 积 为 ３ ７ ０ １ 。 ５ ～ｌ ２ ３ ０
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Ｋ ｙＷｏｄ ： ｉｉ ｌ ｌ ａｉ ｄｌＸｎ ａｊ ｎ ｄｌｇ ｄｃｌ ｍｄ ｌ ａｅ ｅｏ ｉ ｒ ｅ ｒｓ ｄｇａ ｅ ｔ ｎｍｏｅ； ｉ ｎｉ ｇ ｔ ｅｖ ｏ ａ ｍｏｅ； ｒ ｅ ； ｉｄｅ ｒａｉ Ｙ ｌｗ Ｒｖ ｉ ｌ ｎ ｌ ｅ
李巧 玲 菅浩 然 ， 致 家 姚 成 ， 李 ，
（． １河海大 学水 资源环境 学 院 ， 江苏 南 京 ２ ０ ９ ； ． 河水利 职 业技 术学 院 ， 南 开封 ４ ５ ０ ） １ ０ ８ ２黄 河 ７ ０ ３
关 键 词 ： 字 高程 模 型 ； 安江 模 型 ； 格 单 元 ； 数 新 栅 黄河 区 间流 域 摘 要 ： 择位于黄河 支流洛河 中游的长水一宜 阳区间流域作 为研究对 象 ， 于数 字高程模型 ， 选 基 计算 栅 格 水 流方 向 、 水 面 积 和栅 格 演 算 次 序 ， 产 汇 流 计 算 打 下 基 础 。把 １ 栅 格 单元 作 为 １ 小 子 流 域 ， 于栅 格 采用 新 安 江 集 为 个 个 基 模 型 进行 产 流计 算 ， 用 Ｍｕｋｎｕ ～ ｕ ｇ 法 进 行 河 道 洪 水 演 算 。结 果 表 明 ， 于 Ｄ Ｍ 的 分 布 式 水 文 模 型 在 洪 采 ｓｉｇ ｍ Ｃ ｎｅ算 基 Ｅ 峰 误 差 控 制 和过 程 拟 合 等 方 面 表 现 较好 ， 水 模 拟具 有 较 高 的精 度 。 洪
《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。
分布式流域水文模型在武烈河流域的应用
分 布 式 流 域 水 文 模 型 在 武 烈 河 流 域 的 应 用
袁 杰
（ 河北省 承德 水文水资源勘测局 ， 河北 承德 ０ ６ ７ ０ ０ ０ ）
Байду номын сангаас
【 摘 要］ 以河 北省 北部 滦河 流域 承 德 水 文站 控 制 断 面 以上 的武 烈 河 流 域 为研 究对 象 ， 基 于 中国洪水 预报 系统 ， 利 用分布 式 流域 水 文模 型 ， 构 建承 德 水 文 站 的 洪 水预 报 方案 。 通过 方 案 的应 用分 析表 明 ， 分 布式 流域 水 文模 型 可 以较 好 地 体现 流 域 特 性 的 空 间 分 布 不均 匀性 ， 并尽
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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。
该模式通过对相关空间数据信息的应用，促进其各个流域各个水文运作过程的模拟，比如化学物质的变化情况等。
通过对模式的应用，促进其流域离散化环节的优化，实现其蒸发环节、降水环节等的优化，从而深入剖析人类行为和流域水文循环之间的关系。
通过对该SWA T运作模式的研究，实现对流域情况的有效模拟，以满足日常工作的需要。
SWA T模拟的流域水文过程被分为两大部分：陆面部分，它控制着每个流域内主河道的水、沙、营养物质和化学物质等的输入量；水循环的水面部分。
它决定水、沙等物质从河网向流域出口的输移运动。
SWAT 采用现代Windows 界面，是一个模型和GIS 的综合型系统，它模拟了水和化学物质从地表到地下含水层再到河网的运动过程，可以用于几千平方英里的流域盆地的水质水量模拟。
它适用于具有不同的土壤类型、不同的土地利用
方式和管理条件下的复杂大流域。
2 关于分布式地下水模拟模型的分析
地下水文模拟模型的范围是比较广泛的，比较常见的物理模型、数值模型等。
通过对数值模拟模型的应用，实行对地下水文物理过程的有效模拟，其具备相当高的精度型，具备很好的应用效果，它是目前地下水文模拟系统的重要一个组成部分。
数值模拟模式分为两种模式分别是有限单元法及其有限差分法。
这两种模式具备各自的应用特跌，目前来说，在国际上应用比较广泛的地下水数值模拟模型主要有FeFlow、ModFlow等模式，每一种模式都应用于特定的场景，以实现日常工作的稳定运行。
ModFlow是一套专门用于孔隙介质中三维地下水流数值模拟的模型。
自ModFlow问世以来,它已经在全美甚至在全世界范围内,在科研、生产、环境保护、城乡发展规划、水资源利用等许多行业和部门得到了广泛的应用,成为最为普及的地下水运动数值模拟的计算软件。
ModFlow主要采用三维有限差分方法进行模拟，ModFlow不仅可以用于模拟孔隙介质地下水的运动,而且可以用来解决裂隙介质中的地下水流动问题。
经过合理的概化,ModFlow还可以用来解决空气在土壤中的流动。
通过对ModFlow程序结构的优化，以满足日常工作的需要，它是一种应用效益比较高的地下水流数值模拟软件，其应用范围是比较广泛的，这与其自身的优势是分不开的，其顺应了低地下水流数值模型的发展局势，具备比较强大的实用性。
其包含了以下的内容，比如离散方法的应用、程序设计结构的模块化应用等。
通过对矩形网格的应用，来保证ModFlow工作模式的稳定发展，促进工作环节的优化。
因而对于处理复杂地质体中的地下水三维渗流场模拟方面存在着不足，没有有限元三角剖分灵活多变。
Feflow是由德国Wasy水资源规划系统研究所研制开发的地下水模型软件包。
它采用有限元法进行复杂二维和三维稳定/非稳定水流和污染物运移模拟。
Feflow的有限元方法允许用户快速构建模型来精确地进行复杂三维地质体的地下水流及运移分析，在这方面其功能要强于ModFlow。
3 关于流域水循环综合模拟模型的分析
3.1 随着知识经济时代的不断发展，各种计算机应用技术、科学理论体系不断发展，其促进了水文模式研究方法的进步，从而促进相关流域整体水循环模拟系统的健全，满足了现实工作的需要。
其流域内水循环系统具备一定的规律性，比如其大气降水运动、地层水运动、地下渗流运动等。
通过对其地下水运作环节的模拟，来促进流域整体水循环模拟环节的优化。
只有保持其处理方案的健全，才能实现其处理方式的优化，保证水循环模型的精度的提升。
下面以欧洲的SHE 模型为例介绍整体水循环模拟模型在流域水资源管理中的应用。
SHE模型是一个典型的整体分布式水循环模拟模型。
在SHE模型中，流域在平面上被划分成许多矩形网格，这样便于处理模型参数、降雨输入以及水文响应的空间分布性；在垂直面上，则划分成几个水平层，以便处理不同层次的土壤水运动问题。
SHE 模型为研究人类活动对于流域的产流、产沙及水质等影响问题提供了理想化的工具。
为了促进河道流模式的有效应用，需要掌握其必要的运作资料，实现其流域整体水循环模式环节的稳定发展，如果不具备合理的资料运作基础，是很难促进其整体水循环模拟体系的稳定发展的。
这需要实现其MMS模式的有效应用。
从根本上而言，MMS是一套相互匹配的子程序，它们可以被一起编译，以表征一个特定流域。
这些子程序被称为模块，分别描述降雨、蒸腾、地表漫流、地下水、日射、蒸发、融雪、河川径流和森林生长。
3.2 通过对这些模型的应用，来满足日常工作的需要，许多的水文模型都具备一系列的工作侧重点。
在模型应用过程中，要要以实现决策要求为目的，促进其各个模型的有效应用，促进其各个适用范围的优化。
实现对相关模型结构特点的深入了解，保证其适应性的提升。
要针对模型的相关运作条件，保证其良好状态的保持，促进其现实工程的开展。
满足实际场景对于模型的数据信息的需要，实现其相关信息采集方案的优化，促进流域水文模式的稳定应用，保障流域水文模型的有效开发。
模型对不同数据源获取信息的能力。
大多数流域水文模型软件具有数据输入能力，以尽量减少数据输入的工作量。
模型对用户的要求。
用户必须有什么样的专业知识和技能才能成功运用模型？用户群有这些技能吗？用户需要运行一段系统才能掌握运转它的必要技能吗？通过检视模型的用户界面通常能够得到这些问题的答案，用户界面越完善，学习曲线越短；在线帮助越好，所需专门技能就越少。
4 结束语
流域水文模拟模型的有效应用，离不开其流域数据的有效收集，只有促进这两者的有效协调，才能满足日常工作的需要。