流域分布式水文模拟中的模型网格尺度效应.pdf

在水文学和水文模型研究中，模型网格尺度效应是一个重要的研究领域。随着水文研究和应用的深入，对流域水文过程的模拟越来越依赖于数字高程模型（Digital Elevation Model, DEM）的精度和分辨率。本文以美国伊利诺伊河流域为研究对象，探讨了流域分布式水文模拟中模型网格尺度的影响。 文章提到了在分布式水文模型建模过程中，DEM网格大小的选择具有至关重要的作用。这是因为网格的尺度会直接影响到流域地形、土壤、植被等要素在模型中的表示精度，从而影响模型的模拟结果。在本研究中，通过使用分布式水文土壤植被模型（Distributed Hydrological Soil-Vegetation Model, DHSVM），研究人员分析了在不同网格尺度（100m×100m、200m×200m和500m×500m）下，伊利诺伊河流域的洪峰、洪量、地表径流和地下径流等水文要素的响应情况。 研究发现，随着网格尺度的增加，洪峰流量增大，洪峰出现的时间会提前，地表径流占总径流的比例也随之增加。这说明在较大尺度的网格中，水的滞蓄作用更为明显。而模型参数的敏感性在不同尺度下也呈现出不同的特点，其中侧向传导率参数在不同尺度下的变化尤为显著。 这表明在实际的水文模型应用中，为了获得更合理的模拟结果，必须考虑到网格尺度的影响，并选择一个合适的网格尺度。这种选择需要根据所要求的水文模拟精度来确定，以保证模拟结果的可靠性。 水文尺度问题自20世纪90年代初正式提出以来，一直受到广泛关注和重视。水文科学的研究与实践证明，不同尺度下的水文循环机理存在显著差异，而如何考虑流域水文过程中的时空不均匀性成为解决尺度问题的关键。空间上，流域地形、土壤、植被等数据质量是影响这种不均匀性的主要因素。同时，数据的来源和网格分辨率的不一致性会直接影响模型的模拟精度。 以往的研究表明，植被土壤数据的分辨率选择对水文模拟的影响相对较小，而大多数研究更集中于分析DEM网格水平分辨率的影响。DEM作为描述地表形状连续变化的数据，其精度和分辨率对于地形特征的准确描述和模型的精度至关重要。 此外，本文还提到了水文模型中的尺度效应和参数敏感性问题。模型参数在不同尺度下的敏感性差异，对模型的校准和验证具有重要意义。尤其是侧向传导率参数，由于其尺度效应较大，需要在模型的尺度选择和参数调整中给予特别关注。 在总结中，研究人员强调，合理的网格尺度选择对于分布式水文模型的应用至关重要。模型的尺度选择应当基于模型所需达到的精度，以及流域特征的精细描述。因此，在进行流域分布式水文模拟时，必须综合考虑DEM数据的分辨率、流域特征以及模型的结构，以实现对流域水文过程的准确模拟。 网格尺度效应对流域分布式水文模型的影响是多方面的，包括洪峰流量、洪量、径流组成以及模型参数的敏感性。因此，在实际操作中，模型构建者需要深入理解尺度效应，并在模型的建立、校准和应用过程中做出合适的选择，以确保水文模拟的有效性和准确性。随着计算机技术和GIS技术的发展，水文模型的分辨率越来越高，对模型网格尺度的研究也越来越细致，对于提升水文模拟的准确度和实用性具有重要的推动作用。