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1.
RCP4.5情景下长江上游流域未来气候变化及其对径流的影响 总被引：1，自引：1，他引：0
基于1961—2010年长江寸滩以上流域50个气象站的逐日观测数据和寸滩水文控制站的逐日径流数据,结合流域的地形、土地利用和土壤信息,采用HBV和SWAT水文模型,模拟了流域降水径流定量关系,并利用CCLM区域气候模式,开展了气候变化背景下,寸滩未来径流的可能演变趋势分析。结果表明:HBV和SWAT水文模型都适用于位于湿润地区的长江寸滩以上流域,月径流的模拟Nash-Sutcliffe效率系数都在0.90以上。相比较,SWAT水文模型对于枯水径流的模拟较差,HBV水文模型峰值流量的模拟高于实测。相对于基准期(1986—2005年),RCP4.5情景下,2011—2040年寸滩以上流域平均气温、最高气温、最低气温将明显增加,并呈持续上升趋势;流域降水也有一定的增加,但2030年后呈弱减少趋势。从两类水文模型对径流模拟的集合结果来看,2011—2040年年径流将上升14.2%;而径流量的概率分布尾部特征及径流分位数变化进一步表明,流域的未来峰值流量预计将有所增大。 相似文献
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利用博斯腾湖流域开都河、黄水沟和清水河的出山口水文站月径流量和气象站月平均数据，开展变化特征分析和径流变化对气候因子的响应研究。结果表明，博斯腾湖流域年际气候变化以气温上升为主，降水量增加趋势不显著；域内主要河流径流量持续上升。突变检验发现，三条入湖河流90年代之前径流量增加主要是域内降水量增加的结果，随后受气温上升导致冰雪消融加快也对径流量的增加有贡献。相关分析结果显示，博斯腾湖三条入湖河流年径流量变化主要受4月和7月降水因子影响。此外，开都河的径流变化还表现出对8月气温和降水的显著响应，同时开都河流域集水区冰川的面积和占比均大于黄水沟和清水河流域，这表明冰川融水补给对开都河径流的影响大于黄水沟和清水河。所建立的气候因子-径流量多元线性回归模型，能够很好的模拟开都河、黄水沟和清水河的径流变化过程，证明了博斯腾湖流域水文变化受气候因子的显著影响。 相似文献
3.
基于SWAT模型的洪湖流域供水资源模拟研究 总被引：2，自引：0，他引：2
利用SWAT分布式水文模型,对洪湖流域1961—2011年供水资源变化情况进行模拟。结果表明:SWAT模型对洪湖流域供水资源模拟适用性良好。近51 a流域年平均地表径流和降水量增加趋势相当,且降水量峰值对应地表径流和地下径流均较高。流域在1960s、1970s相对偏枯,1980s后降水相对丰沛,流域呈现由干转湿的变化。进入21世纪后,流域又趋于偏枯。流域季节降水量、地表径流、地下径流、蒸散发量及土壤含水量变化最大值均出现在夏季,最小值均出现在冬季,但丰、枯年季节分配不同,各要素月季节分布差异较大。洪湖年均入湖水量呈略增加趋势,春、夏季增加趋势较为明显。 相似文献
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由于极端天气事件导致灾害频发,为延长洪水预见期,以望谟河流域为例,利用DEM数字高程资料、土地利用数据、土壤数据、气象数据等驱动SWAT水文模型,对流域水文循环过程进行了模拟,并采用2016～2018年逐日和2010～2018年逐月望谟水文监测站实测径流数据进行了率定和验证。同时基于CFSv2模式,采用双线性插值法得到延伸期时段望谟站2019年6月1日起报的未来45d的降水预报产品,与实况数据作对比分析,并与SWAT模型耦合进行了延伸期时段的径流量耦合预报。结果表明:(1)望谟河流域日尺度模拟中,率定期确定系数R2和Nash-Sutcliffe系数NSE均为0.75,验证期R2=0.61,NSE=0.55,月尺度模拟中,率定期R2=0.85,NSE=0.81,验证期R2=0.80,NSE=0.74,无论日尺度或月尺度,百分比偏差PBIAS的绝对值均在5%以内,模拟效果较好,可满足应用要求;(2)以2019年6月1日为起报日得到的CFSv2未来10～45d降水数据,CFSv2降水预报过程与实况趋势总体一致,强降水过程时段偏差在1～3d左右,但日降水量级的预报值偏小,说明需对CFSv2模式产品进行系统误差订正。基于SWAT模型与CFSv2降水预报产品的径流量耦合预报在未来10～15d内的变化趋势与实测值一致,尤其在未来10d左右模拟趋势效果最好;(3)对比6月10～13日不同起报日的降水数据,4个起报时刻对于未来10d强降雨过程均有稳定的预报信号,以6月10日作为起报日的径流量耦合预报于提前10～20d效果较为稳定,但由于降水预报量级偏小,致使径流量的模拟量级也偏小。研究成果为延伸期时段水文气象耦合模式的洪水预报试验研究提供了参考。 相似文献
5.
流域水文模型是区域水资源评价的重要工具,基于普林斯顿全球气象驱动数据集和澜沧江-湄公河流域（简称：澜湄流域）八个水文站实测资料,分析了澜湄流域不同区间的水文特性,采用RCCC-WBM模型（Water Balance Model developed by Research Center for Climate Change,RCCC-WBM）开展了区间径流及水量平衡模拟研究。结果表明：1）澜湄流域不同区间气候水文差异显著,上游气温低且年内变幅大,下游气温高年内变幅小;尽管不同区间降水、径流的年内分配特征总体一致,但径流的年内分布峰值大多滞后降水峰值一个时段。2）RCCC-WBM模型能够较好地模拟出澜湄流域不同区间的径流过程,率定期和验证期的月径流模拟效率系数（Nash-Sutcliffe Efficiency,NSE）均在60%以上,总量模拟误差（Relative Error,RE）也均控制在±10%以内,模型具有较好的区域适应性。3）模拟的土壤含水量都具有先衰减后增加再衰减的年内分配特征;不同季节径流和蒸发耗散的水源不同,降水是汛期水分耗散的主要来源,而土壤含水量是非汛期径流和蒸发消耗的主要水源。 相似文献
6.
以富春江水库控制流域为研究区域,利用中国大气同化驱动数据集（CMADS V1.1）驱动SWAT水文模型,对富春江水库控制流域进行了逐日径流模拟,探讨了流域2008-2016年径流变化及水量平衡过程。结果表明：CMADS V1.1数据集驱动SWAT模型对研究区域的径流变化具有较好的模拟效果,在验证期,逐日模拟的效率系数大于0.70,决定系数大于0.75,达到了模型评价标准。在流域水量平衡各项中,地表径流和蒸散发为主要的输出项,分别占降水量的57.2%和36.2%,其中蒸散发量年际变化较为平稳。降水量、地表径流量、土壤对地下水补给、地下侧流量、蒸散发量最大值均出现在6月,最小值均出现在1月。流域径流量以地表径流为主,其在各个月份与月降水变化趋势基本一致。而基流量较小,且各月基流量对降水量的响应并不显著。 相似文献
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利用SWAT模型和IPCC第五次评估报告中全球气候模式BCC-CSM 1.1数据,对未来气候变化RCP 2.6、RCP 4.5、RCP 8.5共3种典型排放情景对洪湖流域水资源的影响进行了模拟研究。结果表明:SWAT模型对洪湖流域供水资源模拟的适用性较好,洪湖流域在未来RCP 2.6、RCP 4.5、RCP 8.5排放情景下的温度增幅分别为1.4℃、1.9℃和2.4℃,降水变率分别为-3.20%、7.60%和7.90%。SWAT模型模拟结果表明,未来3种情景下随着温度上升洪湖流域实际蒸散发量均略增加,径流受降水影响显著且变化不同,RCP 4.5和RCP 8.5情景下地表径流及地下径流均增加,RCP 8.5情景比RCP4.5情景下地表径流增加多;且各种重现期的洪峰流量和洪水发生频次均增加,RCP 2.6情景下地表径流和地下径流减少。3种情景下径流变异系数较基准期均略增大,说明洪湖流域发生干旱和洪涝的可能性增大,水资源可控性和利用率降低。 相似文献
8.
以黄河源区水文循环过程为主要研究对象,应用TRMM卫星和GPM卫星的日降水产品(TMPA3B42和IMERG-Final)驱动流域分布式水文模型SWAT,将结果进行比较分析,评估了新型卫星降水在黄河源区的适用性及其模拟潜力。研究表明:(1)对于大尺度流域而言,同时对多个子流域进行参数的敏感性分析及率定的结果不适用于每一个站点。因此,本文采用对每个水文站点所对应的子流域依次进行敏感性分析与验证的方式进行订正,最终得到验证期内3个站点径流模拟结果的纳什效率系数均在0.50以上,决定系数都在0.60以上。(2)从模拟结果来看,IMERG-Final产品的模拟结果要优于TMPA3B42产品。两种卫星降水产品均能模拟出黄河源区月径流变化的主要趋势,但均表现为对于径流峰值的模拟偏高。新型卫星产品(GPM)较前任TRMM卫星产品的精度确实有提高,且具备一定的模拟潜力,但对于高海拔地区的模拟能力有待提高,需要进一步订正。 相似文献
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应用开都河下游大山口水文站径流和博斯腾湖1956-2009年的逐月水位数据和流域内各气象站的气象数据,通过模糊聚类等统计方法,分析了博斯腾湖水位变化趋势及其可能影响因子.结果表明:博斯腾湖的水位年际变化受开都河流域径流的影响很大,当开都河流域径流量大时博湖水位较高,且开都河径流与其上、下游气温和降水关系密切.博斯腾湖水位逐年的月变化基本上可以分为5类,其中最主要的为第一类型和第二类型:第一类为递减型,特征为季节变化不明显,水位在春季较高,以后逐渐降低;第二类为递增型,特点是季节变化较第一大类明显,水位在夏末秋初的时候较高,整体呈现上升趋势.递增、递减型出现的主要原因是受上下游降水和大山口径流的影响,当上下游降水和径流偏多时水位月际变化出现递增型,反之易出现递减型. 相似文献
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基于SWAT模型的汉江流域径流模拟 总被引：1，自引：0，他引：1
应用SWAT(Soil and Water Assessment Tool)分布式水文模型对汉江流域1971-2000年30年逐月径流进行了模拟.结果表明:模型模拟精度高于评价标准(模拟效率Ens>0.5,相关系数r 2>0.6),SWAT模型适用于汉江流域的径流模拟;水量平衡各要素中,30年月、年平均蒸散发量、地表径流量、土壤对地下水补给量、土壤含水变化量、地下水侧流量分别占降水量的55.97%、25.88%、17.64%、0.26%、0.25%,蒸散发是该流域水量的主要输出项;各月30年平均降水量变化趋势与地表径流量变化趋势较一致,而与基流量变化趋势一致性较差;30年流域降水量年变化趋势与地表径流量、基流量的变化趋势较一致;30年月、年地表径流量对降水的响应程度高于基流. 相似文献
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以地势复杂、海拔高差悬殊的岷江上游流域为研究区域,选取2013～2017年水文、气象观测、土地利用、土壤类型及DEM等数据,驱动SWAT(Soil and Water Assessment Tool)分布式水文模型,在参数敏感性分析的基础上对模型进行校正和验证,模拟岷江上游流域日径流量变化过程,并采用基于SWAT计算的... 相似文献
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Xuemei Li Lanhai Li Xixi Wang Fengqing Jiang 《Theoretical and Applied Climatology》2013,113(1-2):45-62
This paper tried to reconstruct the time series (TS) of monthly average temperature (MAT), monthly accumulated precipitation (MAP), and monthly accumulated runoff (MAR) during 1901–1960 in the Kaidu River Basin using the Delta method and the three-layered feed forward neural network with backpropagation algorithm (TLBP-FFNN) model. Uncertainties in the reconstruction of hydrometeorological parameters were also discussed. Available monthly observed hydrometeorological data covering the period 1961–2000 from the Kaidu River Basin, the monthly observed meteorological data from three stations in Central Asia, monthly grid climatic data from the Climatic Research Unit (CRU), and Coupled Model Intercomparison Project Phase 3 (CMIP3) dataset covering the period 1901–2000 were used for the reconstruction. It was found that the Delta method performed very well for calibrated and verified MAT in the Kaidu River Basin based on the monthly observed meteorological data from Central Asia, the monthly grid climatic data from CRU, and the CMIP3 dataset from 1961 to 2000. Although calibration and verification of MAP did not perform as well as MAT, MAP at Bayinbuluke station, an alpine meteorological station, showed a satisfactory result based on the data from CRU and CMIP3, indicating that the Delta method can be applied to reconstruct MAT in the Kaidu River Basin on the basis of the selected three data sources and MAP in the mountain area based on CRU and CMIP3. MAR at Dashankou station, a hydrological gauge station on the verge of the Tianshan Mountains, from 1961 to 2000 was well calibrated and verified using the TLBP-FFNN model with structure (8,1,1) by taking MAT and MAP of four meteorological stations from observation; CRU and CMIP3 data, respectively, as inputs; and the model was expanded to reconstruct TS during 1901–1960. While the characteristics of annual periodicity were depicted well by the TS of MAT, MAP, and MAR reconstructed over the target stations during the period 1901–1960, different high frequency signals were captured also. The annual average temperature (AAT) show a significant increasing trend during the 20th century, but annual accumulated precipitation (AAP) and annual accumulated runoff (AAR) do not. Although some uncertainties exist in the hydrometeorological reconstruction, this work should provide a viable reference for studying long-term change of climate and water resources as well as risk assessment of flood and drought in the Kaidu River Basin, a region of fast economic development. 相似文献
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利用2017年9月至2019年9月秦皇岛市环境监测站污染物浓度资料以及秦皇岛市国家基本气象站和浮标站的气象数据,统计分析了秦皇岛市O3污染特征以及气象因子和海风对秦皇岛市O3污染的影响。结果表明：秦皇岛市O3污染月变化特征表现为以5—6月和9月最为严重,10—12月和1—2月则无O3超标天气出现。O3污染的日变化特征表现为单峰型分布,午后O3浓度最高而清晨O3浓度最低。有利于秦皇岛市出现O3污染的气象条件为太阳辐射强度850—950 W·m-2、日最高气温高于32℃、无降水和相对湿度50%—60%、受SW和SSW风影响。秦皇岛市海风以6—8月最多,出现频率达50%以上,海风多在上午08—10时开始出现,午后12—15时达到最大,傍晚以后减弱结束;5—6月和8—9月有海风日的O3-8h平均浓度均高于无海风日,且5月、6月和9月有海风日的O3-8h月平均浓度高达155—166 μg·m-3,海陆风环流对秦皇岛市的O3污染有加重的影响。 相似文献
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利用浙江省义乌市2015—2019年逐小时气象观测数据(相对湿度、风速、地气温差、能见度)和空气质量指数(Air Quality Index, AQI)数据, 分析了义乌地区低能见度天气(观测能见度lt; 10 km)的分布特征和气象要素条件。利用长短期记忆神经网络(Long Short Term Memory Neural Network, LSTM)模型对逐小时能见度进行模拟, 分别对比了观测能见度作为输入变量与否的模拟效果; 根据义乌地区低能见度天气条件的特征, 将模拟时段分为三个时期(11月至翌年2月, 3—6月, 7—10月), 对比了分时期模拟的效果; 以及评估了模型的预报步长。结果表明: 高湿、高污染、气温高于地温和低风速是义乌地区低能见度天气的主要特征。LSTM模型对单站能见度有较好的模拟效果, 当输入参数中加入历史观测能见度时, 能大幅提高模拟准确度, 日均能见度模拟结果均方根误差RMSE=0.63 km, 平均绝对误差MAE=0.51 km, 拟合优度R2=0.99;分时期进行模拟能得到更精准的模拟结果。本研究中选用的输入要素在冬季(11月至翌年2月)模拟效果最好, RMSE=2.35 km, MAE=1.46 km, 低能见度均方根误差RMSE_10 km=1.81 km, 低能见度平均绝对误差MAE_10 km=1.13 km, R2=0.83; 3—6月的模拟中, 输入变量中不加AQI模拟效果更好, 这意味着3—6月义乌地区的低能见度天气以雾天气为主导, 加入过多变量并不一定能提高模型准确度; 随着预报步长增大, 模型预报效果变差, 预测步长等于3 h, R2=0.71, 预测结果已不具备实际应用意义。 相似文献
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1961—2009年辽河流域水文气象要素变化特征 总被引：1，自引：0，他引：1
依据1961—2009年辽河流域5个气象观测站点逐日降水和气温观测资料,运用非参数检验方法（Mann-Kendall法）,对辽河流域降水和气温的变化趋势进行了分析。利用2006—2010年夏季共162d降水日的铁岭站日降水量与铁岭水文站径流量资料,探讨了日降水量与径流量之间的相关关系。结果表明：辽河流域年降水量减少趋势明显,降水量偏少年份明显增加,其主要原因为占全年降水量65%的夏季降水以7.4 mm/10 a的气候趋势倾向率递减,呈现出明显的减少趋势;辽河流域的年平均气温是在波动中逐渐上升的,且升温趋势明显,春季呈明显的升温趋势,夏季略有下降,秋季变化不大,冬季是气温上升最明显的季节;日降水量与径流量存在正相关关系,且日降水量与降水第二日的径流量相关显著。 相似文献