基于雷达测雨实时洪水预报模型

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1、基于雷达测雨的实时洪水预报模型刘金涛1,李致家2分布式水文模型需要将流域划分为子单元,与传统的集总式水文模型相比，它可以更好地与地理信息数据(如DEM)和遥感数据相结合,同时也可以更好地研究流域下垫面(地形、土壤及植被等)、水文气象(降雨、蒸发等)等环境要素的空间变化对水文过程的影响。分布式水文模型在流域离散完成后,通常在子单元内部分别建立单元水文模型.按照单元水文模型的构建方法,分布式水文模型又可划分为两类:一类是数学物理模型;另一类是概念型模型.数学物理型分布式水文模型在所研究范围的每一个子单元都要求有不同的模型参数,而且对参数的规范性要求很严格。由于概念型分布式水文模型一般把流域

2、划分为子单元,它在一定程度上可以反映出流域下垫面及水文气象等环境要素的空间变化对水文过程的影响.此外,这种分布式水文模型结构与计算过程都比较简单,对资料要求较低,因此适合于面积较大的流域分布式水文模型的进展及展望王书功,　康尔泗,　李　新(中国科学院寒区旱区环境与工程研究所,甘肃兰州　730000).1　引言水文模型是描述水文过程的数学模型,是水文循环规律研究的必然结果.水文模型可以分为确定性模型和随机性模型:确定性模型应用有限的物理学规律描述水文过程,其预测结果不存在不确定性[1];随机模型应用概率理论和随机性过程描述水文环节,其预测结果多为条件概率的形式.确定性模型根据模型对流域的

3、描述是空间集总式的还是分布式的描述,以及对水文过程是经验性描述、概念性描述还是完全物理描述进一步划分为黑箱模型、概念模型和基于物理学的分布式模型.水文模型是描述水文过程的数学模型，是水文循环规律研究的必然结果.也可以说是水文过程的符号化。水文模型可以分为确定性模型和随机性模型。随机模型应用概率理论和随机性过程描述水文环节,其预测结果多为条件概率的形式.确定性模型根据模型对流域的描述是空间集总式的还是分布式的描述,以及对水文过程是经验性描述、概念性描述还是完全物理描述进一步划分为黑箱模型、概念模型和基于物理学的分布式模型.黑箱模型基于传输函数,几乎没有任何物理意义;概念模型处于完全物理描

4、述和经验式黑箱分析的中间位置;基于物理的水文模型建立在人们对控制流域响应的水文过程的物理认识的基础上.由于流域的水文异质性,物理模型必须对流域进行离散化,使得模型计算单元内的水文性质满足物理学的均一性要求,因而,物理模型是空间分布式的模型.分布式物理模型能够模拟整个径流过程,可以预测多个水文变量(如径流量、土壤含水量以及蒸散发等)的时空格局.纳了分布式水文模型的一般结构、应用领域以及与地理信息系统和遥感技术的关系及其存在的问题,论述了分布式水文模型未来发展方向.水文模型可以分为确定性模型和随机性模型:确定性模型应用有限的物理学规律描述水文过程,其预测结果不存在不确定性;随机模型应用概率

5、理论和随机性过程描述水文环节,其预测结果多为条件概率的形式.确定性模型根据模型对流域的描述是空间集总式的还是分布式的描述,以及对水文过程是经验性描述、概念性描述还是完全物理描述，进一步划分为黑箱模型、概念模型和基于物理学的分布式模型.黑箱模型、概念模型和物理模型分别代表确定性水文模型的不同发展阶段.黑箱模型基于传输函数,几乎没有任何物理意义;概念模型处于完全物理描述和经验式黑箱分析的中间位置;基于物理的水文模型建立在人们对控制流域响应的水文过程的物理认识的基础上.由于流域的水文异质性,物理模型必须对流域进行离散化,使得模型计算单元内的水文性质满足物理学的均一性要求,因而,物理模型是空间

6、分布式的模型.分布式物理模型能够模拟整个径流过程,可以预测多个水文变量(如径流量、土壤含水量以及蒸散发等)的时空格局.在分布式模型中,物质、能量和动量的传输直接应用控制微分方程描述,例如应用St.Venant方程描述坡面漫流、应用Richard方程描述包气带水分运移以及应用Boussinesq方程描述地下水流运动.分布式模型中的偏微分方程多采用数值解,如有限单元法和有限差分法,因此,相对集总式概念模型,分布式模型需要更多的计算时间和性能更好的计算机.分布式水文模型是近20a来水文建模领域的热点,20世纪80年代以来,计算机的普遍应用和计算能力大幅度提高,为分布式水文模型的发展铺平了技术

7、道路;流域对自然和人为因素的响应研究以及流域管理决策人员的需求,极大地推动了分布式水文模型的发展.1986年丹麦水力学研究所、英国水文研究所和法国的SOGREAH合作开发的系统水文欧洲SHE是最早为人所知的分布式水文模型,它致力于模拟水文循环的所有重要环节.Famigliettietal.[2]将修改的TOPMODEL[3]和一个表面能量平衡模型耦合在一起,计算整个流域范围内的蒸散发空间变化.Wigmostaetal.[4]建立了一个分布式的水