分布式水文模型研究進展

鄭貴元+李建貴+孫偉+王雯清

摘 要：該文介紹了分布式水文模型的研究現狀，以及分布式水文模型的構建，并對存在問題及發展方向進行了總結和展望。

關鍵詞：Wassi；研究進展；分布式水文模型；水文模擬

中圖分類號 P208 文獻標識碼 A 文章編號 1007-7731（2017）10-0027-03

自20世紀以來全球水資源危機日益加深，為了研究在特定氣候和人類活動影響下的水文規律，水文研究從流域水循環的模擬即集總式水文模型擴展到分布式或半分布式水文模型[1-4]再到使用專業水文模擬軟件進行協同分布式模擬計算。水文模型是水文科學的重要的研究方法和手段[5-6]。本文首先介紹了分布式水文模型的研究現狀，然后介紹了分布式水文模型的構建，最后對分布式水文模型的進行了展望和總結。

1 分布式水文模型研究現狀

目前分布式水文模型在區域研究中，影響較大的模型有水碳耦合模型。水碳模型最早始于20世紀80年代的光合模型和光合與氣孔導度關系的模型?，F在比較常用的區域水碳模型有SMPT-SB模型等。SMPT-SB是一個反映葉片和冠層尺度水碳耦合的模型，張寶忠[7]等使用SMPT-SB模型分析了華北地區夏玉米葉片和冠層尺度的光合與蒸騰的變化規律，計算后所得葉片光合、蒸騰和水分利用效率數值與真實數的回歸系數接近1，模型較好的反映了葉片光合與蒸騰的耦合關系。而使用次數較為頻繁的模型有CEVSA、BEPS、IBIS等模型，這幾種模型都是基于地球循環大環境下的水文模型。潘登[8]等使用應用分布式水文模型優化黑龍港及運東平原農田灌溉制度，通過模型優化后當地的灌溉制度得到了改善，反映出水文模型對生產實踐具有實際參考意義。

Wassi模型是一個基于月供水壓力指數的水文模型[9]，sun[10-11]等使用Wassi模型對了美國和墨西哥等國家和地區進行了水文模擬計算，模擬結果顯示Wassi模型較好的反映了美國等的供水壓力狀況，并預測了未來的降雨量。P.V.caldwell[12]等和孫閣教授合作研究了水蒸發、不同土地使用類型、氣候變化等要素對供水變化的影響。

Biome-BGC模型是用于模擬陸地生態系統的碳、氮、水分循環。張庭龍[13]等將實測葉面積指數和實測遙感葉面指數同化進Biome-BGC模型，通過改進數據對比計算后發現模型的計算的精確度得到了提高。當前各種水碳模型通過空間尺度、定量評價、蒸發散等詳細敘述了目前水碳模型的進展，當前水分利用效率以及模型率定和驗證板塊是模型研究的短板[14]。

與Wassi模型類似的有RHESSys模型、DLEM模型以及Wassi-c模型。這3個模型從不同尺度以及不同的計算方式來進行區域或者流域范圍的模擬計算，通過計算分析出水碳耦合關系為解決實際問題提供參考意見[15]。

在水文研究界基于DEM的分布式水文模型也是一個研究熱點[16-17]，由于我國在分布式水文模型研究晚所以更多的只是借鑒國外的模型和經驗，結合具體實際來應用將成為以后的研究重點[18]?；贒EM的的水文模型在坡度、坡向等地圖繪制細節上相對以往的地圖具有更高的精度等眾多優點，這將成為未來水文模擬的一個趨勢[19]。同時也應該看到分布式水文模型也存在一些問題，如模型的真實性、尺度轉換問題、模型的檢驗問題、計算時間和數據儲存的問題，盡管有以上4個缺陷分布式水文模型依然是未來水文模型發展的主要方向[20]。當前分布式水文模型呈獻多過程綜合、計算量大等特點[21]，并且出現了分布式水文模型軟件系統[22-23]，如OMS系統、AVSWAT、WetSpa等軟件系統，這些軟件系統的出現有利于簡化模型應用流程。

2 分布式水文模型構架

本文以Wassi模型為例對分布式水文模型的構架進行一般性的簡介，Wassi模型是一個基于月為計算單位的分布式水文模型，可以用來預測降雨量等。Wassi模型的主要模塊有率定輸入和預測輸出模塊以及水文響應單元的劃定。

2.1 Wassi模型水文響應單元的劃定 在Wassi模型中水文空間響應單元的劃定取決于蒸散量，雪的積累和融化，地表徑流，月降水，溫度，月平均葉面積指數，土地覆蓋類型。主要計算公式如下：

蒸散計算公式：

式中：PETHAMON為HAMON（1963）經驗計算公式，LAII為葉面積指數，PPT為降水量HAMON（1963）經驗計算公式：

式中：n為月天數，k為白天長度，pw為月平均空氣溫度的飽和蒸氣壓密度。

2.2 Wassi模型的率定 詳見圖2。

2.3 Wassi模型降雨量的預測 圖3為Wassi模型在美國的降雨量預測圖，圖中運用Wassi模型基于美國的歷史降雨數據等因素，對huc12110208區域進行了降雨量預測。計算時所用的的率定數據（圖4）。

通過以上Wassi模型的簡介已經描述出了一般分布式水文模型的常見構架為水文響應單元的劃定，模型的率定以及結果輸出3大主要模塊。不同的分布式水文模型與Wassi模型會存在著一些差異，但是大致框架和Wassi模型一樣，如孫占東[7]洞庭湖流域分布式水文模型研究中對洞庭湖流域進行了流域劃分以及模型率定和驗證模塊的優化就和Wassi模型主要模塊一樣，但是率定參數等有區別。

3 討論

分布式水文模型經過了幾十年的發展，已經開始成熟起來。目前模型數量較多，并且開始出現專業軟件用于模型計算和模擬，但是從總體上看分布式水文模型也存在著一些問題：

（1）分布式水文模型的的準確性。由于水文模擬模擬的是一個復雜的水文過程集合體，在具體計算和模擬中數值對模擬的結果影響巨大，因此模型對數值的依賴性極高，一旦出現某些數值缺失或者存在數值偏差，那么模型模擬的結果準確性將大大下降。

（2）模型的檢驗問題。有些水文狀態變量因缺乏實時監控，無法得到準確數值，往往依靠經驗數值代替計算，這樣導致模型運行沒有問題，但是計算結果是錯誤的或者是結果與真實數值偏差很大的情況。

（3）專業軟件要求較高的計算機操作水平。隨著專業水文模擬軟件的出現，對運用分布式水文模型的學者和專家來說需要具備較高的專業軟件操作水平，這樣導致的后果是水文模擬計算越來越依靠計算機，模型如果有些新的改進和調整往往還需要一個專業編程人員的幫助，因為水文模擬本來屬于水文學范疇，但是隨著目前的發展狀況看，一個水文學的學者或者專家已經無法勝任獨自運用水文模型來模擬計算了，同時還需要計算機編程人員的幫助。專業水文專家或學者與計算機編程人員是否能協調一致用好分布式水文模型軟件將成為關鍵。

參考文獻

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