發(fā)布時(shí)間：2020-10-26 16:01

　　 水文模型是模擬流域水文過程和認(rèn)識水文規(guī)律的重要工具,模型參數(shù)作為水文模型進(jìn)行流域水文過程概化的關(guān)鍵因子,是反映流域產(chǎn)匯流過程的重要指標(biāo)。定量分析不同特征階段模型參數(shù)對流域產(chǎn)匯流的影響,對深度認(rèn)知模型結(jié)構(gòu)、提高模型模擬精度、科學(xué)評估流域水資源變化特征具有重要的科學(xué)意義與應(yīng)用價(jià)值。故此,本文以黃河流域具有水塔之稱的黃河源區(qū)為例,首先,研究了流域水文氣象要素變化規(guī)律;其次,從降雨與潛在蒸發(fā)角度評估了流域未來水資源時(shí)空變化特征,分析了氣候變化與人類活動對源區(qū)水資源的影響程度。在此基礎(chǔ)上,構(gòu)建了用于模擬源區(qū)徑流變化過程的SWAT模型,采用析因分析方法定量評估了不同特征時(shí)期參數(shù)獨(dú)立及交互作用對徑流模擬的影響;最后,診斷出不同時(shí)期參數(shù)組合對水資源模擬的影響。主要研究內(nèi)容和成果如下:(1)利用降水和蒸發(fā)資料,采用Mann-Kendall趨勢檢驗(yàn)方法和R/S非參數(shù)檢驗(yàn)方法對流域降水和蒸發(fā)數(shù)據(jù)進(jìn)行趨勢性和持續(xù)性分析,通過耦合這兩種方法,基于設(shè)定的流域未來氣象要素變化特征指標(biāo)集,預(yù)測流域未來水資源時(shí)空變化特征。結(jié)果表明:時(shí)間上,春季和冬季流域未來水資源供給矛盾得到緩解,夏季和秋季流域未來水資源供需矛盾愈加尖銳;空間上,春季和冬季流域南部未來水資源供給形式有利,春季、夏季以及秋季流域東部未來水資源供給形式不利。(2)為了對黃河源區(qū)的水文和氣象要素一致性進(jìn)行診斷,采用Mann-Kendall突變檢驗(yàn)方法和累積距平檢驗(yàn)方法,分析降水、徑流序列的趨勢性和變異性。運(yùn)用5種Budyko假設(shè)公式量化氣候變化和人類活動對徑流改變量的影響,并以傅抱璞公式為例,探求參數(shù)ω的改變對氣候變化和人類活動貢獻(xiàn)率的影響。結(jié)果表明,傅抱璞、張櫓、Mezentsev、Truc-Pike和Budyko等5種公式計(jì)算出的結(jié)果高度一致;氣候變化和人類活動對徑流變化的貢獻(xiàn)率分別為59.02%～71.39%和28.61%～40.98%;;評估參數(shù)ω的不確定性對徑流的影響發(fā)現(xiàn),參數(shù)ω增大,人類活動對徑流改變量的貢獻(xiàn)率逐漸增加,相反,氣候變化對徑流改變量的貢獻(xiàn)率逐漸減少。(3)基于上述一致性分析結(jié)果,利用CMADS氣象數(shù)據(jù)集和遙感空間數(shù)據(jù)集成功構(gòu)建黃河源區(qū) SWAT模型。采用人機(jī)結(jié)合的方式對模型參數(shù)進(jìn)行率定和驗(yàn)證,其中,率定期和驗(yàn)證期分別為2010-2013年和2014-2015年。結(jié)果表明,唐乃亥水文站日徑流模擬流量與實(shí)測流量擬合較好,率定期和驗(yàn)證期NSE分別為0.73和0.81,R2分別為0.82和0.87,|Re|均小于10%,結(jié)果表明SWAT模型在黃河源區(qū)能夠成功構(gòu)建。(4)基于構(gòu)建的黃河源區(qū)SWAT模型,采用LH-OAT法、析因分析方法定量評估了不同時(shí)段模型參數(shù)獨(dú)立及交互作用對徑流模擬的影響。結(jié)果表明,不同時(shí)段模型參數(shù)不確定性影響差異顯著;非汛期、汛前、汛期和汛后對模型模擬徑流不確定性最顯著的參數(shù)分別為 SOL_BD、SOL_BD、CN2 和 SOL_BD,占比分別為 0.99、0.26、0.60 和 0.98;該結(jié)論可歸因于不同時(shí)段土壤容重和徑流曲線數(shù)受降水、氣溫、蒸發(fā)等因素影響顯著,這說明土壤容重蓄水量和超滲產(chǎn)流地表徑流量為黃河源區(qū)水文系統(tǒng)的重要水輸入;同時(shí),土壤蒸發(fā)補(bǔ)償系數(shù)(ESCO)和河道水力傳導(dǎo)度(CH_K2)對水文響應(yīng)也有顯著影響,這表明蒸發(fā)過程和滲透過程對該流域的水文過程也產(chǎn)生影響;汛期參數(shù)AD和CD的交互作用顯著,進(jìn)一步說明土壤容重會影響地表徑流和河流補(bǔ)給地下水產(chǎn)生的損失量。(5)分析模型不同參數(shù)組合對模型模擬精度的影響發(fā)現(xiàn),參數(shù)組合的改變在年際尺度日徑流模擬影響中差異顯著。參數(shù)組合的改變對徑流模擬影響最大的年份為2011年,2010年次之,2012年最小;通過對年內(nèi)連續(xù)3日、5日、7日和9日降水和干旱發(fā)生頻次分析發(fā)現(xiàn),降水和干旱事件時(shí)間上的不均勻性是導(dǎo)致徑流模擬精度差異顯著的主要原因。
【學(xué)位單位】：西安理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：P333
【部分圖文】：

西安理工大學(xué)碩士學(xué)位論文spispideeppumpspaqaqWW,,1, （1-6）式中：spiaq,代表第i天土壤土壤含水層存儲的水量，mm；sp, i 1aq 代表第 i 1天土壤含水層存儲的水量，mm；deepW 代表第 i 天由淺層含水層流入深層含水層水量，mm；pumpspW,代表第i天上層含水層所吸收深層含水層的水量，mm。1.3.2 SWAT 分布式水文模型結(jié)構(gòu)SWAT 模型依據(jù)劃分的子流域進(jìn)行流域和產(chǎn)匯流計(jì)算，并依據(jù)河網(wǎng)、水庫等特征模擬流域水文過程。 SWAT 模型水文過程包括：壤中流、地表產(chǎn)流、地下產(chǎn)流以及河道產(chǎn)流，產(chǎn)匯流部分的結(jié)構(gòu)示意圖如圖 1-1 所示：

2 黃河源區(qū)概況及數(shù)據(jù)來源概況及數(shù)據(jù)來源地理位置概況4-45]地處 32 N 36 N，96 E 103 E 之間，位于青藏高原東北部為 2533m~6236m，平均海拔為 4025m。域面積遼闊，東西跨度藏高原、內(nèi)蒙古高原、黃土高原和黃淮海平原 4 個地貌單元，為 12.19 萬 km2，占黃河流域總面積的 16.2%左右。流域常年水和氣溫自西北至東南呈逐漸遞增趨勢，年平均氣溫為 5℃左水量集中在 320mm 750mm 之間。流域季節(jié)降水差異明顯，季節(jié)多集中降水，經(jīng)常出現(xiàn)超滲產(chǎn)流，年潛在蒸散發(fā)m 范圍內(nèi)，年日照時(shí)數(shù)為 2400h 2800h。流域地理位置空間分

（e）年圖 3-1 黃河源區(qū)年、四季降水量變化趨勢Fig.3-1 Change trend of annual and four seasons precipitation in the source region of the Yellow Ri.2 降水量變化持續(xù)性采用 R/S 檢驗(yàn)方法計(jì)算流域 12 個氣象站降水量統(tǒng)計(jì)量H 值，基于 Arcgis 平臺，金（Kriging）插值方法進(jìn)行流域降水量H 值空間插值，其結(jié)果如圖 3-2 所示。
【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2857203