水文模型效仿的不确定性研究

水文模型效仿的不确定性研究

皖江工学院安徽省马鞍山市243000

摘要:把黄河源区作为研究区,采用GLUE法对HBV模型、新安江模型来效仿水文极值的不确定性,并进行了分析。选择的目标似然函数的阈值分别为0.7、0.6和0.5。根据丰水年、正常年和枯水年的流程,分别分析了洪涝、枯水的水文极值和所选效仿结果。通过研究发现,这两种模型都可以较好地效仿洪水,而且,从不确定性方面来看,洪水效仿要低于枯水效仿。根据两种水文模型来效仿的日流程估计区间的差异,与实际测量结果相比,HBV模型的估计区间一般在洪水年较低,在枯水年较高,在正常年份没有明显的趋势。通过一致的方法所进行的参数采样和策略下,对比不确定性,HBV模型要显著高于新模型。两种水文模型在效仿枯水指数Q9o和Q7s时存在较大的不确定性。新安江模型中洪水指标Qu和QIa的估计区间是要小于HBV模型的,且不确定性的水平相对较低。

关键词:HBV模型;新安江模型;GLUE法;不确定性分析;水文极值;黄河源区

引言:在青藏高原的东北地区,坐落着黄河源区,那里是高原的寒冷地区,对于气候的变化是十分敏感的。水文模型在黄河源区的运用引起了广泛的关注。在此同时,水文模型所带来的不确定性也渐渐吸引人们关注。使用TANK模型来效仿黄河源区的径流特点,考虑季节性冻土,针对黄河源区,制定一个降雨径流模型,再通过TANK模型和融雪模型和冻土迁移模型来效仿,以达预期的效果。结果显示,SWAT模型能够运用于黄河源区。

一、研究区概况

黄河源区控制区占地12.2万平方公里,地势西高东低,平均海拔4000米。这是一个典型的高山气候区。黄河源区年温差小,日温差大,日照时间长,辐射强度大。受西南季风影响明显,每年大致降水能够达到为250~750mm,年降水量变化较大,年内分布不均匀。黄河源区有四个水文站,流域大致被四座水文站所分割,变为四个子流域。

二、基于GLUE方法的水文模型不确定性分析

2.1HBV模型不确定性分析

根据GLUE方法,选择目标的似然函数的阈值分别为0.7、0.6和0.5。获得的水文极端的洪水与枯水(置信率为95%)和选择的仿真结果进行了分析流程的丰水年,正常年份和干旱年。经过调查可发现:(1)当阈值为0.7时,一个正常年份的实测流量流程大多都在不确定区间中,而还会有部分在不确定区间外。当阈值降低时,不确定区间扩大,被测流程线渐渐被不确定区间包裹起来。(3)阈值为0.7,最普遍的干旱年测量流程在不确定性区间以外,伴着阈值的降低,不确定性区间渐渐被实测流量流程线所包围,但或多或少相同的模型来效仿的不确定性区间时,测量值更多,尽管不确定性区间会包围测量的流程线,可实测的流量流程线,在不确定区间的底部是被测流量值变化范围较大;(4)当阈值降至0.6时,部分实测的极端枯水值会处于效仿不确定区间中;当阈值降至0.5时,绝大多数实测的极端枯水值都处于不确定区间中。

2.2新安江模型不确定性分析

(1)伴着阈值的不断下降,新安江模型对典型洪水年的效仿效果也逐渐变好。当阈值为0.5时,能够较好地效仿典型洪水年的实测流量流程。(2)典型的正常年份阈值0.7枯水流量(小)在区间不确定性,高水位更大的地方主要是处于不确定性区间以外,大部分阈值为0.6的高水变成的不确定性范围,但仍有部分不确定性区间处于0.5部分的阈值和外部的不确定性区间,而小于阈值0.7、0.6时,表明该模型效仿正常年份的效果不理想;(3)阈值为0.7时,典型干旱年除了低潮的一些不确定性区间,大多数都处于不确定性区间以外,0.6部分的阈值和外部的不确定性区间,但远低于0.7的阈值,阈值为0.5的实测流量流程线下降至不确定性区间,它表明,较小的阈值模型来效仿能力高,在此同时,也会增加不确定性;(4)年枯水指数Q90的不确定区间阈值为0.7,基本可以覆盖实测的极枯水流程线,体现该模型能够效仿低不确定度的实测流程。伴着阈值的降低,模型仿真的不确定性升高。(5)和Q90比较,在各个阈值下年枯水指数Q75的不确定区间更大,但不确定度减小。当阈值为0.5时,Q75的不确定度区间基本可以覆盖被测工艺线,但不确定度增加了很多。指数Q25洪水效仿的不确定性是低于低水指数Q75阈值为0.7的不确定性较低,但大多数测量流的流程中,在不确定性的不确定性范围阈值降至0.6,测量极端洪水流程不确定性区间阈值下降到0.5不确定性依然上升,仿真效果并没有太大的区别,也就是说,当不确定性区间小,测量极端洪水流程线是处于不确定性区间之外,当不确定性增加,实测洪水流程线渐渐落入不确定性区间。

结束语

1.两个水文模型的估计区间指标的枯水(Q90和Q75)指标比这大得多的洪水(Q25和Q10),这表明上述模型擅长效仿洪水,洪水效仿的不确定性是低于枯水效仿。此外,通过对水文极值不确定度的比较,发现新安江模型的不确定度较低。

2.GLUE方法估计的不确定区间对目标似然函数的阈值敏感。当目标似然函数阈值较大时(0.7),两种水文模型的估计区间较窄,不确定性水平低于目标似然函数阈值较小时(0.6和0.5)。然而,当目标似然函数的阈值较高时,估计区间较窄,不确定性水平较低,误差区间减小。但是,这将增加两种水文模型的实测值落在估计区间之外的可能性,即出口截面的效仿并不理想。

3.不确定性分析方法和理论还有待完善。本文采用粘接法对模型进行不确定性分析。但该方法也存在一些不足,如目标似然函数选择的阈值过于主观,与标准贝叶斯不确定性分析方法存在一定的差异。此外,当前使用模型效率系数作为目标采用似然函数来改善这种不确定性分析,指标过于单一,未来的研究建议用不同的指标,如均方根误差、相对误差、可能性等)或综合指标作为目标函数的影响的不确定性分析,反映出的特点,从不同的角度误差仿真。

4.水文极值事件的效仿预报理论尚有待完善。目前,大多数水文极值效仿预报方法都遵循传统的水文模型,然后对其效仿预报结果进行极值分析。缺点:(1)通常以模型的最优效率系数为目标函数对模型参数进行标定,会降低水文极值的仿真效果;(2)对极端洪水形成机理和枯水期底流维持机理缺乏深入的认识,影响了极端洪水(干水)的模拟效果,制约了水文极值模拟理论的发展。建议加强野外观测和室内试验,结合现代数值模拟技术,深入研究水文极值事件的形成和维持机理,为改进水文极值模拟方法提供理论支持。

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