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文檔簡介
1、隨著全國山洪災(zāi)害防治工作的穩(wěn)步推進和山洪災(zāi)害分析評價項目已初步完成,分布式水文模型可以充分運用山洪災(zāi)害調(diào)查與分析評價的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)和成果,針對山洪災(zāi)害防治中暴露出的突出問題和薄弱環(huán)節(jié),開展關(guān)鍵技術(shù)的攻關(guān)研究,從而滿足山洪災(zāi)害防治的更高需求。
本文結(jié)合半濕潤半干旱地區(qū)的水文特性,基于微單元入滲模型對TOPMODEL模型進行改進,同時為滿足分布式預(yù)警的需要,分別基于子流域匯流單元和分布式TIN(Triangulated Irregul
2、ar Network)構(gòu)建分布式匯流框架,通過結(jié)合分布式水文模型的特性,引入歐洲徑流指數(shù)ERIC(European Runoff Index based on simulated Climatology)預(yù)警指標,在TIN分布式匯流框架的基礎(chǔ)上提出TRIC(TIN based Runoff Index of Climatology simulator)分布式預(yù)警模型,從而實現(xiàn)中小流域的分布式預(yù)警,并在山西省洪安澗河流域進行推廣應(yīng)用。
3、r> 首先以TOPMODEL為原型,結(jié)合半濕潤半干旱地區(qū)的水文、地質(zhì)、氣候特征,引入雙超模型使用的微單元入滲模型對TOPMODEL進行改進。以洪峰流量誤差、峰現(xiàn)時間誤差和確定系數(shù)為目標采用SCE-UA算法進行參數(shù)率定,通過將參數(shù)率定結(jié)果與基于GREEN-AMPT入滲模型的TOPMODEL模型和TOPMODEL原型的參數(shù)率定結(jié)果進行對比,其中基于微單元入滲模型的TOPMODEL的模擬效果最好,洪峰流量合格率、峰現(xiàn)時間合格率、整體確定性系
4、數(shù)分別60%,60%,0.26,說明TOPMODEL經(jīng)改進后可在山西省使用。為分析改進后對模型各參數(shù)的敏感性影響,采用局部參數(shù)敏感度分析方法對改進后的非飽和區(qū)最大蓄水深度SZM等9個模型參數(shù)進行敏感性分析發(fā)現(xiàn),非飽和區(qū)最大蓄水深度SZM、飽和土壤有效下滲率T0、根區(qū)最大缺水量Srmax、坡面匯流速率Chv的敏感度最高,可為分布式模型構(gòu)建過程中的參數(shù)確定提供依據(jù)。
然后在子流域尺度應(yīng)用耦合微單元入滲模型的TOPMODEL模型。子
5、流域匯流單元劃分是基于高分辨率DEM選取合適的閾值進行的,每個子流域匯流單元應(yīng)用耦合微單元入滲模型的TOPMODEL模型得到子流域出口的徑流過程。借助根據(jù)河網(wǎng)拓撲關(guān)系建立的網(wǎng)狀匯流架構(gòu),為了滿足不同河流的河道演算要求,提高模型的適應(yīng)能力,分別選用馬斯京根法河道洪水演算模型、SWAI型河道流量模型、擴散波模型來建立河網(wǎng)匯流模型,對子流域逐單元計算直到出口斷面,從而得到全流域的出口斷面的水流過程。各匯流單元的部分模型參數(shù)取值根據(jù)參數(shù)敏感度分
6、析結(jié)果確定,通過對各模型組合進行參數(shù)率定發(fā)現(xiàn),SWAI模型組合的模擬效果最好,洪峰流量合格率、峰現(xiàn)時間合格率、整體確定性系數(shù)分別90%,90%,0.7,可作為本次河道演算采用的模型。
接著為減少數(shù)據(jù)冗余提高計算效率采用TIN網(wǎng)格進行分布式模型構(gòu)建。以TIN網(wǎng)格各節(jié)點對應(yīng)的泰森多邊形作為匯流單元,構(gòu)建基于網(wǎng)格尺度的分布式匯流框架;各網(wǎng)格單元的產(chǎn)流通過耦合模型計算,網(wǎng)格間的匯流計算通過引入過境水流的概念進行描述;TIN單元的模型參
7、數(shù)取值方式分為三種,從全流域取值,從子流域取值,從網(wǎng)格單元屬性取值。通過將21場洪水帶入基于TIN匯流框架的耦合模型進行驗證得到整體確定性系數(shù)為0.5,洪峰流量合格率為76.19%,峰現(xiàn)時間合格率為80.95%,模擬結(jié)果整體較為理想,滿足山洪預(yù)警的要求。
最后通過研究國內(nèi)外常用的分布式預(yù)警方法,提出TRIC分布式預(yù)警方法。在基于TIN匯流框架的耦合模型的基礎(chǔ)上引入ERIC預(yù)警指標,并提出TRIC預(yù)警模型和預(yù)警指標;選用1970
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