降水特征对水文模型参数及模拟精度的影响.pdf

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1、第３７卷第４期人民黄河Ｖｏｌ．３７，Ｎｏ．４２０１５年４月ＹＥＬＬＯＷＲＩＶＥＲＡｐｒ．，２０１５【水文泥沙】降水特征对水文模型参数及模拟精度的影响赵梦启１，２，陈１，２１，２１，２２喜，单俊萍，高满，向小华（１．河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室，江苏南京２１００９８；２．河海大学水文水资源学院，江苏南京２１００９８）摘要：为评估水文模型预测气候变化影响下水文过程演变的可靠性，以淮河紫罗山流域为研究对象，利用１９７７—１９８９年的逐日观测资料，基于三水源新安江模型分析了不同率定期下模型参数值和模拟精度的变化以及与降水量变化特征的关系。结果表明：不同率定

2、期参数率定值具有较大的不确定性，但影响蒸散发量、产流量、水源划分以及地下水出流速率的参数值组合与降水系列的干湿变化存在明显的相关关系；以确定性系数和均方根误差作为目标函数评估模拟效果时发现，两者都随着验证期日降水量均方差的增大而增大，同时更偏向于提高降水变幅大的丰水年组的预测效果。关键词：模拟精度；降水特征；模型参数；新安江模型；水文模型中图分类号：Ｐ３３８．９文献标志码：Ａｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１０００１３７９．２０１５．０４．００４水文模型是研究水文过程响应气候变化的主要途量时纳什效率系数降低，用干旱期率定的参数预测湿径之一，一般假设根据某一观

3、测期水文资料率定的模润期流量时纳什效率系数降低更为显著。显然，模型型参数能够反映相对稳定的流域下垫面特征，且不受参数及模拟效果与目标函数和降水等输入项关系密降水等输入条件的影响［１］。然而，由于模型结构存在切，但它们之间存在何种关系还缺乏研究。简化且率定期资料代表性不足，因此水文模型的输入、笔者以淮河紫罗山流域为研究对象，利用１９７７—结构和参数之间存在相互依存关系，导致模型参数随１９８９年的逐日观测资料，分为１１组连续３ａ的率定输入的变化以及预测误差十分显著［２－３］，如Ｗａｇｅｎｅｒ期，分析了不同率定期下模型参数值和模拟精度的变Ｔ．等［４］采用动态识别法分析了Ｈ

4、ＭＣ模型参数随输入化以及与降水量变化特征（均值、方差）的关系，以期的变化，发现ＨＭＣ模型某些参数（如流域蓄水容量参为评估水文模型应用于预测气候变化影响下水文过程数）在有、无降雨时存在显著差异，与产流相关的参数演变的可靠性提供依据。随气象因子的变化而变化；ＮｉｅｌＨ．等［５］针对降水量和１流域概况与水文资料分析径流量急剧减少的１７个流域，采用不同观测时段实测流量资料率定概念性降雨径流模型的参数，发现１／３紫罗山流域位于淮河流域上游的山丘区，流域面流域的参数随率定期的不同而变化；［１］积为１７６６ｋｍ２，地势东北高西南低。流域多年平均降ＭｅｒｚＲ．等认为模型中一些参数的

5、时变特征除了反映下垫面变化外，水量为９００ｍｍ，降水量受大陆性气候影响，年内分布还与气候变幅有关，并利用澳大利亚２７３个流域分析不均，６０％～７０％的雨水集中在６—８月。本文采用紫了ＨＢＶ模型［６］参数随水文气象因子（多年平均降水罗山水文站１９７７—１９８９年逐日径流量和蒸发量资料、量、气温、潜在蒸发量和径流量）的变化关系，发现最流域内及附近１０个雨量站的日平均降水量作为模型大蓄水容量等参数与年降水量呈正比。因此，分析参降水输入项。数的时变特征是目前水文过程长期预测时面临的挑战降水量、径流量和蒸发量的逐年及连续３ａ滑动性问题［７］。平均过程见图１。由图１（ａ）可知，

6、１９８２年、１９８３年、模型参数率定值的时变特征也与评估模型模拟效１９８４年为丰水年，其中１９８３年径流深最大（６４５ｍｍ）；果采用的目标函数有关，如水文模拟中常选择的１９８１年、１９８６年为枯水年，其中１９８６年径流深最小Ｎａｓｈ－Ｓｕｔｃｌｉｆｆｅ效率系数［８］（简称纳什效率系数）通常（８１ｍｍ）。丰水年组（１９８２—１９８４年组）径流深为５２０偏重于对大洪水敏感的参数［９］，对湿润年份的降水—收稿日期：２０１４１１１９径流关系模拟较好。ＶａｚｅＪ．等［１０］分析了４个集总式基金项目：国家自然科学基金资助项目（５１１９００９０，４１１０１０１８）。水文模型（作者

7、简介：赵梦启（１９８９—），女，河南郑州人，硕士研究生，研ＳＩＭＨＹＤ模型、Ｓａｃｒａｍｅｎｔｏ模型、ＳＭＡＲＧ模究方向为水文模拟。型、通信作者：陈喜（１９６４—），男，江苏淮安人，教授，博士，博士ＩＨＡＣＲＥＳ模型）在干旱期和湿润期模拟流量的纳生导师，研究方向为地下水及水文数值模拟。什效率系数，发现用湿润期率定的参数预测干旱期流Ｅｍａｉｌ：ｚｈａｏ＿ｍｅｎｇｑｉ＠ｏｕｔｌｏｏｋ．ｃｏｍ·１４·人民黄河２０１５年第４期ｍｍ，枯水年组（１９８６—１９８８年组）径流深为１５１ｍｍ。式中：Ｑｏｂｓ，ｉ、Ｑｓｉｍ，ｉ分别为第ｉ时段流域出口断面的实测由图１（ｂ）可知，逐