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水文模型是研究水文科学的重要方法与手段,在认识水文循环过程和解决水文实际问题等方面发挥着重要作用。随着水文理论和科学技术的进一步发展,水文模型考虑的因素更加全面,但仍难以完整地描述真实的水文过程,水文模拟与预测过程中的不确定性问题依然突出。因此,对水文模型的输入数据、模型参数和模型结构3种不确定性来源进行分析,评估各不确定性来源对水文模拟的影响程度,能够为模型改进和模拟精度的提高提供参考信息,具有十分重要的现实意义。本文以VIC模型为工具,选取浊漳河石栈道水文站控制流域作为研究区域,在验证VIC模型在研究区径流模拟方面的有效性基础之上,从输入数据入手,分析不同分辨率的数字高程模型(DEM)和不同降水插值方法对径流模拟的影响,确定VIC模型水文模拟的最佳DEM分辨率和最优降水插值方法,并在此基础上与SCS-CN模型的径流模拟结果进行对比,探讨模型结构对水文模拟的影响,总结两种水文模型的应用特点和适用条件,确定最适用于研究区的水文模型。主要研究成果如下:(1)随着DEM分辨率(0.5′~5.0′)的降低,流域特征精度、网格单元数量和月径流模拟精度均呈现不同程度的下降,但当分辨率超过4.0′时,会因各栅格内地形起伏程度加剧造成流域特征信息失真,同时使径流模拟相对误差急剧变大。综合考虑水文模拟的精度和VIC模型的运行效率,得出1.0′分辨率的DEM作为输入数据最佳。(2)对插值后的降水数据进行径流模拟,发现反距离加权法和普通克里金法的NSE、R~2、Re在率定期分别为0.890、0.891、4.659%和0.856、0.902、-2.707%,在验证期为0.908、0.912、3.344%和0.912、0.947、-3.780%,两种降水插值方法的径流模拟精度相差不大,但普通克里金法的径流模拟结果还是要略好于反距离加权法,网格降水量也更加接近于实际雨量。(3)SCS-CN模型的径流模拟效果很差,在率定期和验证期的NSE、R~2、Re分别为0.686、0.842、-29.394%和0.632、0.955、-37.351%,相比而言,VIC模型在率定期和验证期的NSE、R~2、Re分别为0.890、0.891、4.659%和0.856、0.902、-2.707%,径流模拟精度较高,更加适用于本研究区。