公共文化服务平台

基于SUFI-2算法和SWAT模型的妫水河流域水文模拟及参数不确定性分析被引量：19: 2015年; 敏感性分析和不确定性分析是分布式水文模型参数校准和模型应用的基础。本文以妫水河流域为例,基于SWAT模型和SUFI-2算法进行模型参数敏感性分析,结合手动调参和自动率定,通过SUFI-2的P因子和R因子进行模型不确定性分析,构建妫水河流域分布式水文模型。本次妫水河流域月尺度模拟中:率定期,确定系数R2=0.59,效率系数NSE=0.56;验证期,确定系数R2=0.82,效率系数NSE=0.80;P因子均大于0.5,R因子均小于0.5。结果表明,妫水河流域SWAT模型水文模拟效果较好。; 李谦张静宫辉力; 关键词：SWAT

包气带长周期空气滞留的影响——HYDRUS1D数值模拟研究: 浅层地下水环境中包气带空气滞留在控制入渗和地下水位观测方面起到了重要作用。本研究采用野外实地数据,利用HYDRUS 1D模拟量化了包气带空气加压的变化值。研究表明,降水事件中空气横向流动和蒸散发量对包气带的空气压力有着极...; 张静NirjharShahMarkRoss; 关键词：土壤水分浅层地下水补给径流; 文献传递

土地利用时空变化及其对农业灌溉的影响——以北京市延庆县为例: 2011年; 土地利用/覆被变化作为全球环境变化的重要影响因素,一直是地理学研究的热点问题。本文对1990、2008年Landsat TM遥感影像进行计算机解译,运用GIS的空间分析和统计分析方法,计算土地利用变化的动态度、多度和重要度指数,分析比较延庆县2个流域内土地利用变化的空间特性,并探讨其对农业灌溉的影响。研究结果表明,近20年,土地利用变化的空间差异很大,主要集中在妫水河流域,该流域城镇用地动态度为119.89%,耕地转出的类型主要为城镇用地和林地,水域面积在研究时段内呈现先增加后减少的趋势,白河流域综合动态度仅为1.17%,土地利用类型之间转换主要为草地转林地和耕地转草地。分析认为土地利用类型的变化及传统的高耗水农业灌溉方式是研究区农业灌溉用水在数量和质量上面临的严峻挑战,最后针对此问题提出有益的建议。; 宋林蕊张静宫辉力李小娟; 关键词：RS GIS 农业灌溉

MIKE SHE水文模型参数的不确定性研究被引量：10: 2015年; 为了估测水文模型的不确定性参数特征,更准确地构建水文模型,利用妫水河流域东大桥水文站径流资料,对MIKE SHE模型参数进行了不确定性分析。结果表明:选取的参数中不确定性较大的为水平传导系数、壤中流下渗常量、壤中流给水度、壤中流渗透阈值,不确定性较小的为山林地及平原耕地的饱和渗透系数、蒸散发经验系数;模型模拟结果与实测数据符合较好,校核期有55%的实测数据落入模拟径流量的置信区间内,但模拟精度仍有待提高。; 郑震张静宫辉力; 关键词：蒙特卡洛法 MIKE 径流模拟

妫水河流域未来气候变化下的水文响应研究被引量：4: 2014年; 通过HadCM3降尺度数据与HSPF水文模型耦合,探讨了未来气候变化情景下妫水河流域日最高、最低气温与降水量的变化情况。基于统计降尺度模型SDSM,将1961—2099年数据降尺度到各站点,生成了两种气候变化情景下的日最高气温(T max)、最低气温(T min)和降水量(P)数据。同时,构建了HSPF水文模型,分别用2005—2006年、2007—2008年数据进行了有效率定和验证,模拟了该流域在未来气候变化下的水文响应。结果表明:妫水河流域未来90 a的气温总体呈升高趋势,而降水量和地表流量呈减小趋势;高温室气体排放情景下日最高气温、最低气温、降水量和地表流量的10 a变化率分别为0.462℃、0.453℃、-0.010 mm、-0.051 m3/s,低温室气体排放情境下分别为0.263℃、0.264℃、-0.014 mm、-0.044 m3/s,流域干旱加剧的可能性进一步加大。; 郭彬斌张静宫辉力程晓光; 关键词：降水量

北京市妫水河流域人类活动的水文响应被引量：10: 2012年; 选取1986—1987年、2005—2006年为两个研究时段,解译1987年和2005年两幅土地利用图,分析土地利用和气候变化情况。利用土壤水评价模型(Soil Water Assessment Tool,SWAT)量化近20年来人类活动对妫水河流域产生的直接与间接影响。结果显示:人类活动的间接影响使径流量增加,汛期(6—8月)增加显著,增幅达34.67%。另外,涨水与退水过程明显加快,径流分配趋于不均匀。人类活动的直接影响使径流量大幅度降低,平均径流系数下降了87%以上。涨水和退水过程基本消失,径流量分配趋于均匀。因此,在妫水河流域,人类活动的间接影响使流域涵养水源能力下降,易发生洪涝和干旱。人类活动的直接影响增加了降水的利用率,减少了洪涝和干旱。; 刘玉明张静武鹏飞周德民宫辉力; 关键词：水文响应 SWAT模型径流

蒸散发模拟的Valiantzas方法在中国的应用被引量：7: 2011年; 根据一种简化的Penman模型,建立了一个无需风速的参考作物蒸散发模型(Penman-Valiantzas模型),在此基础上又结合Hargreaves辐射方程建立了无需风速和日照时数的Penman-Valiantzas-Hargreaves模型。利用世界粮食组织的CLIMWAT数据库中156个气象站点多年月平均资料对此模型在中国的适用性进行了分析。通过与FAO Pen-man-Menteith标准参考作物蒸散发量比较发现,这两个模型的相关性分别为96.64%和93.44%,均方根误差分别为0.32 mm/d和0.43 mm/d,比目前广泛使用的Priestley-Taylor模型、Hargreaves模型都具有更高的模拟精度。此外,利用北京延庆站的长期气象观测资料对Penman-Valiantzas模型进一步验证,模拟结果与FAO Penman-Menteith估算值和蒸发皿观测值的相关性分别为97.84%、86.38%;在北京站的应用表明,Penman-Valiantzas-Hargreaves模型在日尺度模拟方面也具有较高精度。研究认为,Valiantzas方法适宜在中国使用,是风速、日照时数数据缺乏情况下参考作物蒸散发模拟的较好方法。; 潘云宫辉力李小娟朱琳张静; 关键词：FAO 气象风速

基于PEST自动校正的HSPF水文模拟研究被引量：7: 2013年; 水文模型率定是评价模型适用性必不可少的部分。基于Levenberg-Marquardt算法的PEST自动率定程序具有优化速度快、模型健壮性好的优点,已被成功应用于许多流域。分别选取2005—2006年、2007—2008年作为校正期和验证期,结合人工试错法和PEST自动率定程序分析参数敏感性及95%置信区间,得到合适参数值,利用HSPF模型对北京延庆县妫水河流域进行水文模拟。人工率定纳什系数E=0.338、确定性系数R2=0.612;PEST自动率定校正期E=0.640、R2=0.787,验证期E=0.737、R2=0.859,并且各参数值均在95%置信区间。表明PEST程序在HSPF模型中具有较好的率定功能,且HSPF模型在研究区具有良好的适用性。; 程晓光张静宫辉力; 关键词：HSPF模型 PEST 水文模拟

GRACE卫星数据在国内陆地水储量反演中的应用综述被引量：6: 2017年; GRACE(Gravity Recovery And Climate Experiment)重力测量卫星自2002年3月发射以来,已经提供了地球重力场十多年的观测资料,该卫星通过测量全球不同地区因质量异常所引起的重力起伏来获取陆地水储量变化的总体分布信息,为监测表层或深层水储量变化提供了新方法。系统综述了利用GRACE卫星重力数据进行水储量变化研究的国内进展,重点介绍了GRACE重力卫星及其在国内湖泊流域、河流流域和高原冰川等区域水储量变化反演的研究,并从气候因子和人口社会经济因子分析了我国水储量变化的特点,同时还探讨了GRACE在研究我国水资源储量中的技术瓶颈、可能的解决方案和未来展望。; 曹阳杨明祥雷晓辉张静; 关键词：GRACE卫星时变重力场水储量水文模型

基于SWAT模型多站点不确定性评价方法的比较被引量：9: 2017年; 分布式水文模型在拥有众多优点的同时,也面临着参数过多难以率定的问题。SWAT模型作为典型的分布式水文模型,同样存在着参数率定难的问题。基于SWAT模型,选取美国佛罗里达州中部Peace河流域为研究区,采用SUFI-2、GLUE、PARASOL和PSO共4种评价方法进行了SWAT模型参数的敏感性分析、校准、验证以及不确定性研究,通过对4种不确定性方法的模拟结果、难易程度、运行次数以及各方法的理论基础进行对比,总结了4种方法的适用情况。结果表明:4种方法具有各自的优缺点和适用性,SUFI-2方法是半自动的,可以结合分析者的主观和认知,对于较复杂的模型更具有优势;GLUE方法相对简单,要优于SUFI-2方法;PARASOL方法适用于需要找到全局最优纳什系数的模型;PSO方法既适用于较简单的模型,也适用于相对复杂的模型,与PARASOL方法相比,两者得到的纳什系数、相关系数等均差别不大,但PSO方法运行次数大大减少,故PSO方法的整体性能优于PARASOL方法的。; 李倩楠张静宫辉力; 关键词：SWAT模型

渝B2-20050021-1　渝公网安备 50019002500403号　违法和不良信息举报中心　互联网出版许可证　新出网证(渝)字10号

张静

合作作者

文献类型

领域

主题

机构

作者

传媒

年份

用户反馈

张静

合作作者

文献类型

领域

主题

机构

作者

传媒

年份

用户登录

用户反馈