预测从大区域流域地表径流

文摘

从流域地表径流预测大型区域水文是一个基本且富有挑战性的任务。本文提出了全面审查各种研究为提高径流预测流域大型地区在过去几十年。综述总结了行之有效的方法,并讨论一些有前途的方法从以下四个研究领域:(1)建模流域、区域和全球使用集总径流概念性的降雨径流模型,分布式水文模型和地表模型,(2)参数化在ungauged集雨水文模型,(3)提高水文模型结构,使用新的遥感降水数据(4)。

1。介绍

从地表径流水的流动来自雨水,多余的水融化,或其他来源,流在地球表面。这是一个区域和全球水循环的重要组成部分。它直接对人类生活的影响,因为它是一个关键的水资源对农业、工业、城市用水,等等。是至关重要的理解复杂的降雨和径流过程之间的关系,然后准确地估计地表径流高效设计、集雨的规划和管理。这可以通过使用水文建模不仅估计连续地表径流,但也有助于理解流域行为和建模的影响气候和土地利用变化对地表水平衡(1,2]。

模型校准是一个必要步骤实现良好的地表径流模拟和预测。水文模型通常是校准对观察到的流水量来优化他们的模型参数为输入和水通量的排水(3,4]。随着遥感技术的发展,现在可用于水文建模的更多信息,例如,使用遥感降水和叶面积指数作为模型输入(5,6),将更多的数据(如遥感土壤水分、土壤水分蒸发蒸腾损失总量、地下水,和积雪区)多目标模型校准(4,7- - - - - -9]。

当地水文模型主要用来预测径流时间序列使用少量的集雨覆盖一个小区域气候条件相似(10,11]。最近,他们被用来预测地表径流ungauged集雨在一个大的区域,如澳大利亚东南部[12,青藏高原13),英国(14),法国(15]。这非常重要,因为许多河流和他们的到达和支流ungauged或差测量(14,16,17]。

这是一个艰巨的任务有一个可靠的地表径流预测ungauged集雨或地区没有径流数据或径流数据稀疏。水文学家一直试图开发策略来估计径流ungauged集雨自1970年代以来,特别是在国际水文科学协会(IAHS)发起了一项行动的预测在2003年ungauged盆地(酒吧),旨在预测或预测水文响应ungauged或差测量流域及其相关的不确定性17]。从那时起,许多方法已经开发的估计ungauged流域地表径流的(18),如区划(15,19,20.),从多个集雨和区域标定观测(21,22]。

预测使用流域地表径流,区域和全球径流模型取得了许多成果,但仍存在许多问题,导致不满意的表现。本文提出了全面审查预测集雨大地区的地表径流,这是一个基本的水文和具有挑战性的任务。这包括审查和讨论(1)水文模型,(2)参数化,(3)改进水文模型的结构,和(4)使用新的迫使数据。

2。流域、区域和全球径流模型

存在各种各样的模型来模拟地表径流在实证,semimechanistic或完全机械的方式。一般情况下,地表径流模型从确定性的随机模型进行分类,从物理基础(白盒)黑盒或经验和概念模型,从集中分布式模型,从全球地表水文模型(lsm) [39,73年- - - - - -75年]。摘要水文模型分为三个类别根据复杂性和应用程序,包括(1)集中概念降雨径流(RR)模型,分布式水文模型(2),(3)全球水文/ lsm [73年,76年]。第一个水文模型通常应用的两类地区集雨的第三类水文模型通常是应用从一个大地区全球地表。表1总结了三类主要的水文模型对径流估计/预测大范围的气候和地形学的条件。

2.1。集中概念降雨径流模型

集中概念RR模型对流域作为一个单一的单位,并被广泛应用因为这样的模型参数化倾向于简洁而产生良好的模型性能校准后使用历史分水岭输入-输出数据(77年]。

众多RR模型已经开发和记录(78年,79年]。克劳福德和格鲁的斯坦福流域模型的一个明显的成功努力引入复杂的RR模型占水文过程的动态管理在一个分水岭32]。其他概念RR模型的例子包括Xinanjiang模型在中国在1980年代(34会计)和萨克拉门托土壤水分模型(SAC-SMA) (30.],广泛使用的操作模式在美国国家气象局(NWS)洪水预报。

RR模型已经非常成功地用于评估不同气候下径流在小型和大型集雨政权。通常,RR模型使用降雨和其他气候数据(如温度和/或潜在蒸发)估算径流。虽然RR模型的重点是估算径流,通常用来模拟实际蒸散占土壤水分平衡。然而,他们没有直接兴趣量化地表能量通量(76年]。通常RR模型中的参数优化的径流模拟匹配尽可能记录的决选。各种模型校准技术(包括手动校准和自动校准技术)开发和实施,确保系统行为的模拟模型之间的一致性和观察(3,80年]。

分布式水文模型相比,RR模型简单,需要更少的输入数据,和校准成本很便宜,所以他们非常容易使用和水文分析的重要工具。更重要的是,RR模型与分布式水文模型,模型精度的预测每日,每月,年径流时间序列。et al。(克里斯丁例如。梵斯丁凯斯特81年]相比三RR模型(南、PDM和VHM)两种分布式模型(WetSpa和MIKE-SHE)在一个中型流域在比利时来评估模型的准确性。他们发现,所有测试模型估算总径流及其组件、表现良好、低流量极端峰值。然而,校准RR模型更耗时,产生更高的模型的整体性能相比,这两个分布模型。里德et al。82年]12分布式模型与集总模型相比,结果表明,该集总模型优于分布式模型在更多的情况下,虽然一些校准分布式模型可以执行水平相当或比校准集总模型。RR模型的限制,他们不能模拟土地覆盖和土地利用的空间格局变化影响地表水的可用性。

RR模型通常应用于流域尺度。水文预报的RR模型是高度影响的不确定性迫使数据(通常作为确定性),观察系统响应(由于错误测量物理量),模型的缺陷结构,产生的参数值模型校准深刻影响的不确定性来源(3]。

总之,RR模型在水文建模仍然是非常重要的工具,特别是对于预测径流ungauged集雨是由于它的简单性和可用性。

2.2。分布式水文模型

分布式水文模型进行一系列的水文过程相互联系,如径流生成、补给地下水,积雪融化,土壤水分动态、蒸散和路由在湖泊和河流10]。此外,分布式水文模型空间变异性的考虑气候、地形、土壤和植被。这些元素分成更小的单位,比整个同质分水岭。因此,此功能提供了潜在的改善水文预测(83年]。分布式水文模型可直接用于估计土地利用和土地覆盖变化对地表径流的影响和水的可用性(1,2]。这是特别重要的集雨广泛的气候和地表条件。

分布式水文模型已经开发了自1970年代以来因为强劲发展的3 s (RS / GPS / GIS)技术。代表semidistributed topography-based水文模型命名为水文模型TOPMODEL, 1979年了。它描述了径流生成过程包括饱和过剩和多余渗透径流根据地形指数来自数字高程模型(DEM) [44]。降水的空间变异性,然而,不是被TOPMODEL。TOPMODEL后,分布式水文模型等她(系统水文欧洲)40)和斯瓦特(水土评估工具)42完全分布式和含有更多的复杂的水文过程。

尽管分布式水文模型更有坚实的物理基础和集总模型相比,一些模型比较研究[74年,75年,82年,84年,85年)表明,任何单一模型执行持续最佳而是个人模型性能随设置。所以选择模型取决于目标、应用程序和数据的可用性。

尽管他们的复杂性,分布式水文模型是非常有用的为研究人为活动造成的水文过程的变化,如造林、森林砍伐和城市化。

2.3。全球水文和土地表面模型

中给出的水文模型部分2.1和2.2通常应用于流域区域范围内。在更大的范围从一个大地区,全球水文和lsm(表1)开发模拟/预测地表径流。指出,全球水文模型是传统上集中于水资源和横向水通量lsm可以耦合的全球气候模型,来描述垂直交换热量,水、碳、或其他元素。基于空间应用,综述论文没有单独的两种模型,命名“全球lsm”。

集中RR和分布式水文模型,相比全球lsm复杂得多,因为他们不仅可以模拟水文过程,但也对地表各种物质和能量传递过程(86年]。这些过程包括降水拦截,积雪融化,径流发电,水土壤之间传输层,短波辐射的反射和传输,长波辐射的吸收和发射,显热、潜热,分离植物生长和呼吸、光合作用和总初级生产力,微生物活动和营养循环。

第一代lsm如水桶模型(87年)不考虑植被和土壤包括只有一层。第二代lsm如蝙蝠(48]和SiB [69年)包含“大叶”植被和土壤2 - 3层。第三代lsm如CLM [49)包含“两扇”植被层和多层土壤水文过程。一些广泛使用的地表模型表中列出1。

地表径流过程被认为是完全不同的分布式水文模型和全球地表模型之间的关系。地表径流是一个关键的输出集总RR和分布式水文模型,虽然作为全球lsm的残留的水平衡方程。因为建在陆地表面的积累错误模型,他们比分布式水文模型表现更差88年- - - - - -90年]。高斯林等。91年)比较了预测气候变化对径流量的影响从两种类型的分布式水文模型,一个全球水文模型(GHM)和catchment-scale水文模型(chm)。结果表明,GHMs之间有差异的差异以及年平均径流的chm潜在蒸散估算方法,和预期的差异变化之间的年平均径流两种类型的水文模型可以大量的对于一个给定的GCM。Haddeland et al。74年]相比六地表模型和五全球水文模型和模拟结果表明,显著差异模型发现雪造成的计划,和模型之间的差异是一个不确定性的主要来源。

全球水文和地表模型的主要优势是,他们可以用于回答水资源的区域和全球问题和全球水文循环的变化74年]。

3所示。参数化Ungauged集雨的水文模型

3.1。区域化

没有观察或缺乏ungauged集雨的观察。因此预测地表径流在ungauged集雨取决于选择预测方法(17]。区域化是径流预测的常用方法(15,92年),模型参数校准测量集雨的转移到ungauged集雨使用各种方法。这是一个挑战得到满意的区划结果(15,17,93年,94年]因为数据集的限制,广泛的集水属性,质量差的模型输入,不满意模型校准等等(15,17]。

区域化主要与水文模型进行的,虽然可以通过使用model-independent方法(如人工神经网络)20.,95年]。流行的区划方法推断水文模型参数估计河流ungauged集雨可以分为(一)算术平均方法(AM) (15,19];(b)空间距离的方法(SP)(空间距离)96年,97年];(c)物理相似性方法(PS) (93年,98年,99年];(d)回归方法(注册)14];和(e)水文相似性方法(HS) [One hundred.]。

所有这些区划的方法已经被应用于许多集雨和已经进行了很多尝试,以确定区划方法是最合适的(表2)。梅尔兹和Bloschl19)试图使地区化11-parameter semidistributed概念RR模型基于奥地利集雨超过300。最好显示空间距离执行,使用嵌套的集雨捐助者可能显著改善性能的空间距离。年轻的[14]试图使地区化six-parameter PDM模型的版本在260年英国集雨和发现回归方法获得最好的结果,与其他方法相比。奥丁等。15]相比三区划方案(SP、PS和注册)基于913年法国集雨利用两集总模型,发现空间距离提供了最佳的区域化的解决方案。李等人。101年)提出了一种新的区划方法(该指数模型),每个参数建立了一个非参数关系的预测工具和指标的线性组合。227集雨澳大利亚东南部的预测结果表明,该指数模型产生最精确的预测区域模型基于线性回归相比,最近邻和水文相似性。蜀、Ouarda [102年]介绍了回归对数插值法来估算区域FDCs ungauged网站,和估计FDC结合空间插值算法获得每日流速及流水量估计。麦金太尔et al。103年和奥丁等。15)表明,输出平均(目标从许多捐赠者集雨排水建模使用参数值)可以减少ungauged集雨的径流预测的不确定性。同样,Reichl et al。98年)表明,流使用一个优化预测模型平均方法(基于物理的相似性)优于回归和空间距离的方法。

总之,研究在大多数国家,比如奥地利、法国、和澳大利亚发现SP比PS, Reg是最满意的。这也证实了最高的高原,青藏高原(105年]。只有在英国的研究发现,Reg执行比SP或PS。

有各种原因解释上述之间的不同的模型的性能研究,包括使用不同流域集,不同的集水描述符,和不同的水文模型(14,15]。这表明每个区划方法并不总是一致地执行。哈,Coulibaly20.]发现气候相关区划方法的性能,和整体空间距离和物理相似显示令人满意的性能在干旱暖温带气候(如澳大利亚)和回归方法一直喜欢在温暖的温带地区(例如,大多数欧洲国家)。充分理解各种区划方法的性能,这是至关重要的全球对比研究。然而,这样的研究尚未报道。

3.2。多目标模型校准

它是公认的早期80年,107年]成因可以考虑模型校准只观察到overparameterized如果他们包含不止五个参数29日),因为水文模型的预测能力将受到高模型复杂性通常相对于低数量的模型约束用于校准模型(108年]。解决这个问题的一个重要策略是整合更多的信息(如自记水位计的不同方面、土壤水分、土壤水分蒸发蒸腾损失总量、地下水和积雪深度)对多目标模型校准。

马森(7)使用一个校准方案包括多个目标的优化措施自记水位计的不同方面(自记水位计的整体水平衡,整体形状,流,峰值和低流)。Seibert和麦克唐奈(109年)报道,将地下水动力学结果显著提高和更一致的整体模型的表现。Nester et al。110年)展示了遥感积雪的价值模式来约束集水模型的参数不确定性。其他人使用遥感土壤水分蒸发,分别以提高模型参数化(111年- - - - - -113年]。Zhang et al。114年]表明,整合远程感觉到叶面积指数和地表土壤水分测量校准目标函数略微提高了每日径流估计但明显提高了叶面积指数和土壤水分在验证集雨估计。Zhang et al。4)使用遥感蒸散估算一起记录流速及流水量约束降雨径流模型校准,然后优化参数设置用于径流预测。他们发现使用遥感蒸散的校准数据导致改善每日或每月ungauged集雨径流预测。然而,威廉Vervoort et al。9)表明,卫星没有改善蒸发蒸腾的校准结果集中概念模型和确认模型的校准使用多个环境时间序列(MODIS蒸散和流速及流水量等)可以用来识别结构模型的问题。

3.3。从多个集雨区域标定与观察

区域模型校准是在这里定义为模型校准同时对观察多个集雨(从几十到数百)广泛地区获得一个集雨参数集。相比之下,当地模型校准被称为校准与观测一个排水。

局部模型校准的主要优点是可以获得一组最优参数为每个单独的排水和将匹配本地数据最准确。然而,局部优化参数值并不总是适合径流预测测量站可以很少,因为远,导致附近底层假设集雨有类似的响应可以是有问题的。此外,观察错误(例如,在流速及流水量计量和降雨输入)可能会导致当地的校准有偏见,偏见的模型参数是地区化的。

区域模型校准的主要好处是,(1)使用的一组优化参数值(或者几套如果考虑不同目标函数或者一个研究区域分为不同亚区)可以改善水文和植被在区域范围内的估计,(2)没有明显的退化模型校准模型验证。区域标定的缺点是它需要大量的计算资源,它通常使用超级计算机进行集群。

先前的研究表明,区域标定ungauged地区可以提高径流模拟的准确性和被用于径流模拟和预测21,115年]。区域标定将大规模的水文模拟和预测的一个重要研究领域,并将加强与计算的发展。

4所示。提高水文模型结构

模型结构代表了一种形式化的排水系统是如何组织的看法和各个部分是如何相互关联的138年]。选择一个合适的模型结构理想取决于许多因素作为一个努力代表现实的方式径流过程,以便安全模型可以用于预测模式。然而,仍然有一些进一步提高模型的空间结构。

4.1。修改RR模型结构

通常,RR模型使用简单概念方程来模拟基于土壤湿度蒸发蒸腾和潜在蒸散(从基本气候数据计算),很少考虑植被动力学,可以发挥重要的作用在中间纬度集雨11,139年,140年]。因为缺乏在RR表面植被信息建模的输入,校准RR模型可能无法估计水平衡组件、蒸散、准确和蓄水变化,估算径流可能限制了他们的能力。

遥感数据可以提供暂时的动态和空间明确地表特征的信息,如植被类型和叶面积指数。植被蒸散和径流的过程发挥重要作用在中间纬度集雨[140年,141年]。Yildiz和巴罗斯140年]表明,植被等属性部分植被覆盖率和叶面积指数(LAI)水文模型的结果有明显影响通过蒸散率的控制,这种控制是尤其重要的春夏装过渡期间恰逢绿化季节在情理之中。

植被过程数据集成到一个合适的方法水文模型是利用遥感植被数据,如赖和部分植被(142年- - - - - -144年]。最近的研究试图包括遥感植被信息作为输入到RR模型。文献[97年]Penman-Monteith赖MODIS数据结合使用集总Xinanjiang模型方程,和结果表明,它可以改善ungauged流域径流的预测。奥丁等。145年)修改了水平衡模型引入部分覆盖的土地覆盖类型和结果表明,土地覆盖信息提高了整体模型的效率。

4.2。提高分布式水文,地表模型结构

适当地表参数化是基于全面了解地表过程,从而可以提高基于物理模型的性能。例如,梁和谢146年)使用了一种新的地表径流参数化,考虑土壤异质性对霍顿和邓恩径流的影响在维克取代旧的参数化模型。结果表明,新的参数化起着非常重要的作用在分区之间的水预算地表径流和土壤水分。皮特曼et al。147年)相比,该地区径流估计的精度范围从30 N - 90 N的基本模型,没有冻土参数化。结果表明,冻土参数化极大地影响了径流生成径流变化较小。Haverd和昆茨(148年)发现,土壤垃圾是重要的模拟土壤水分和蒸散的森林地区。加上土壤砂模型,电缆的准确性大大提高估算土壤水分和蒸散在森林通量网站在澳大利亚。崔和梁149年]发现几个不足现有的配方在CLM陆地水文过程和改进模型的性能预测径流由五参数化修改。总之,有足够的空间来改善全球地表模型结构更好的估计,全球地表径流从大地区。

5。改善降水输入

高质量的日常降水估计需要准确的水文建模。有两个主要来源估计降水领域:雨量计站和遥感设备(如卫星和雷达)。从获得的观测雨量数据被认为是更精确和可靠的,但空间覆盖率是令人不满意的。因此,该区域降水估计构造完全由雨量数据表现出很大的不确定性,特别是在低雨量计密度。遥感网格降水估计提出了一个很好的覆盖空间/时间和更少的不确定性150年,151年]。然而,目前天气雷达网络的覆盖范围仅限于世界上某些地区。所以,随着气象卫星的出现在1970年代,努力从卫星图像直接估算降水(如TRMM、TMPA CMORPH,和GSMAP),覆盖了全球大部分(表3)。

然而,遥感卫星降水可能不是理想的精度和降水的估计可以改善混合雨量计和卫星数据151年]。几个统计合并计划已经开发了实验或/和操作使用,如有条件合并(152年),贝叶斯融合(153年),统计客观分析(154年,数据同化137年,155年),和双/单最优估计156年]。

Gottschalck et al。157年]表明,气候预测中心(CPC)合并分析降水城市规划机构(CMAP)最近的协议与中共雨量计数据集所有季节,除了冬天,TRMM高估了夏季降水在美国中部(200 - 400毫米)。Chappell et al。158年)评估地质统计学的方法混合卫星和测量数据来估计接近实时的每日降雨量对澳大利亚和结果表明,该混合大大降低了估计方差。Mitra et al。159年]表明TRMM合并可以显著提高测量站数据空间分布的估计印度季风降水的区域。良等。160年]表明,混合降水数据可以提高水文建模特别是洪水建模在越南。

6。总结

本文提供了一个全面审查的流域、区域和全球径流建模。连续地表径流建模可以通过概念进行了降雨径流模型,分布式模型和地表模型。水文模型的参数化ungauged集雨可以通过区域化,多目标模型校准和区域标定对来自多个集雨的观察。该模型可以进一步提高了将遥感植被数据和遥感降水数据。

仍有相当大的提升空间地表径流预测从集雨大地区。在一个大区域,提高区域化性能可以归因于提高流域特征、合奏不同的区划方法,multiple-donor输出平均,合奏或模型,等等。特别要注意使用遥感数据多目标模型校准和改善水文模型结构使用遥感数据,因为他们有很大的优势在ungauged集雨或数据稀疏的地区。如何巧妙地参数化全球地表模型或巧妙地修改他们的结构为提高径流预测从大型全球地区将是一个巨大的挑战对水文学家和气象学家在未来几十年。

利益冲突

作者宣称没有利益冲突有关的出版。

确认

这项研究得到了国家自然科学基金(没有。51209152),开放基金(SKHL1406)支持的水力学与山区河流工程国家重点实验室,和CSIRO战略项目(r - 7197 - 1)对全球水文研究。

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