流域汇流网络是流域过程模型的重要输入。受区域特殊自然条件及人为因素影响,不同区域的流域汇流网络往往具有不同特点,要对其进行合理刻画必须充分考虑区域特点。南方丘陵区具有结构独特且受人为活动影响强烈的汇流网络,主要体现在流域中存在水稻梯田和水塘等特殊地物和灌溉排水等农业管理活动。现有方法缺乏对该类汇流网络特殊结构及其所受人为影响的表达机制,难以对其进行合理建模,不能满足流域过程模拟(尤其是小流域精细模拟)与辅助决策的需求。针对上述问题,首先,本文提出基于流域结构特征的空间离散化方法,以不规则多边形并辅以点、线要素,对流域进行分区离散化,即:首先根据土地利用图进行分区,然后针对不同类型地物的特点采用不同空间单元进行空间离散化。然后,基于空间离散化结果确定空间单元之间的流向关系,即:首先确定同类地物类型内部的流向,然后根据地物对水流的影响机制确定不同地物类型边界处的流向,最后对整个汇流网络中存在的回路进行处理,使得每一个单元都能通过一条流路流到河流或流域外部。最后,为验证所构建的汇流网络,将其与分布式水文模型 SEIMS(Spatially Explicit Integrated Modeling System)进行耦合,并在模型中实现灌溉排水过程的表达,从而实现全分布式流域过程模拟。选择南方丘陵区典型小流域——中田舍流域为研究区,进行流域汇流网络构建和分布式水文模拟,并与原模型进行对比,得到的主要结论如下:(1)与基于栅格的汇流网络相比,本文方法所构建汇流网络在地物几何形状和流向关系上都更符合实际情况。例如,水田或水塘通常形状不规则且单元内部高程一致,与栅格单元相比,采用多边形的离散方式能更准确、灵活地表达其形状和高程信息;同时,将水塘作为一个独立实体(而非多个栅格单元的组合),可更有效地表达其入流和出流关系。(2)改进了 SEIMS分布式水文模型,使其支持本文所构建的流域汇流网络,并在研究区进行分布式水文模拟,得到了良好的模拟效果:在流域出口逐日流量模拟中,验证期(2015年、2016年)的纳什系数(NSE)为0.60,决定系数(R2)为0.65,原栅格版本结果的NSE为0.43,R2为0.51,相比之下改进后的SEIMS模型模拟精度有一定提高。(3)改进后的模型能更好地表达空间单元之间的流向关系,包括坡面汇流过程水塘作用的表达(上游单元来水先流入水塘,当水塘水量超出最大容量再流到下游水塘或河道)、因灌溉排水而引起的水田与水塘、河流之间的流向关系(灌溉时水田从就近的水塘或者河流取水,排水时将水田中的水排到下游水塘或河流)等。