CN107169204A - 不同时间尺度上水文模型参数转换的计算方法 - Google Patents
不同时间尺度上水文模型参数转换的计算方法 Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开了一种不同时间尺度上水文模型参数转换的计算方法，以具有同一模型结构的多年平均尺度水量平衡模型以及月尺度水量平衡模型中的相关参数为基础，建立多年平均尺度参数与月尺度时变参数的经验公式，结合月尺度时变参数与流域特征因子之间的相关关系，由多年平均参数推求月时变参数值。本发明方法能够实现多年平均尺度模型参数与月尺度参数之间的转换，能够为无资料地区的流域月径流模拟提供依据。
Description
技术领域
本发明涉及流域水文模型方面，特别是涉及一种不同时间尺度上水文模型参数转换的计算方法。
背景技术
流域水文模型是研究流域水文自然规律和解决水文实际问题的重要手段。流域水文模型基于数学物理方程和参数对流域水文循环过程进行概化，分析流域降水——径流的转换关系，实现流域径流的模拟和预报，它为水资源利用与管理、流域洪水预报等提供了技术支撑。
现有的流域水文模型参数估计方法大多基于优化算法和实测资料进行，主要步骤为：(1)选取完整的实测水文资料序列，如降雨、潜在蒸发、径流资料等；(2)选取优化参数的目标函数，一般采用模拟径流与实测径流的误差平方和最小为目标函数；(3)采用优化算法对水文模型的待率定参数进行优选，其中较为常用的优化算法有SCE-UA算法、遗传算法等。
因此，现有的水文模型参数估计方法存在以下问题：(1)模型参数依赖于足够的实测水文资料序列，通过优化算法反演的方式获得；(2)模型的参数认为是常数，无法反映流域特征条件的动态变化。
发明内容
针对现有技术存在的不足，本发明提出了一种不同时间尺度上水文模型参数转换的计算方法，该方法是一种无需率定模型参数且模拟更为准确的水文模型参数计算方法。
本发明的技术方案具体包括如下步骤：
一种不同时间尺度上水文模型参数转换的计算方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1，选取水文月数据完整的流域，根据实测水文数据估计多年平均尺度参数ε以及月尺度时变参数初始蒸发比k和月尺度时变参数初始蒸发能力比m；其中，水文月数据包括月降水、月潜在蒸发、月径流以及月植被覆盖度NDVI序列；对于月尺度水量平衡模型，假定月尺度时变参数初始蒸发比k和月尺度时变参数初始蒸发能力比m的取值仅存在月份之间的变化，而在不同年份的相同月份上一致，故月尺度时变参数初始蒸发比k和月尺度时变参数初始蒸发能力比m各有12个值需要估计，即月尺度时变参数初始蒸发比ki和月尺度时变参数初始蒸发能力比mi，i表示月份，i＝1,2,…,12，上述24个值根据月降水、月潜在蒸发和月径流序列，采用优化算法率定得到；
步骤2，选取与月尺度时变参数初始蒸发比ki和月尺度时变参数初始蒸发能力比mi具有物理关联的流域特征因子，即植被覆盖度NDVIi或降雨频次αi，i表示月份，i＝1,2,…,12；分析月尺度时变参数初始蒸发比ki序列、月尺度时变参数初始蒸发能力比mi序列与植被覆盖度NDVIi序列或降雨频次αi序列的相关关系，
当ki序列或者mi序列与NDVIi序列呈现正相关关系，比例因子ri设定为：
当ki序列或者mi序列与αi序列呈现正相关关系时，比例因子ri设定为：
当ki序列或者mi序列与NDVIi序列呈现负相关关系时，比例因子ri设定为：
当ki序列或者mi序列与αi序列呈现负相关关系时，比例因子ri设定为：
步骤3，采用多元线性回归方法拟合多年平均尺度参数ε分别与月尺度时变参数初始蒸发比ki序列和月尺度时变参数初始蒸发能力比mi序列的均值之间的经验公式，
式中，表示ki的均值，表示mi的均值，
步骤4，选取水文月数据存在缺失的流域，根据该流域已有的实测水文数据估计该流域的多年平均尺度参数ε’，然后代入步骤3的公式中分别计算得到进而分别求出该流域的月尺度时变参数初始蒸发比ki’序列的总和即和月尺度时变参数初始蒸发能力比mi’序列的总和即
步骤5，根据步骤2求得的比例因子ri，将步骤4求得的水文月数据存在缺失流域的月尺度时变参数初始蒸发比ki’的总和及月尺度时变参数初始蒸发能力比mi’的总和按如下方式分配至各个月份：
式中，k′i为待估计的月尺度时变参数初始蒸发比序列，m′i为待估计的月尺度时变参数初始蒸发能力比序列，i表示月份，i＝1,2,…,12。
上述步骤1中，对于多年平均水量平衡模型，多年平均尺度参数ε可通过以下公式计算得到：
其中，为多年平均年降水量；为多年平均实际蒸发量；为多年平均径流量；为多年平均年初始蒸发量；为多年平均潜在蒸发量；
并且步骤4中，水文月数据存在缺失的流域的多年平均尺度参数ε’计算方法同多年平均尺度参数ε的计算方法。
上述步骤2中，为了与月尺度时变参数初始蒸发比ki和月尺度时变参数初始蒸发能力比mi，i＝1,2,…,12序列相匹配，将月植被覆盖度NDVI序列、月降雨频次α序列处理为多年月平均值，即对多年的每个月份进行平均，i表示月份，i＝1,2,…,12，m表示资料序列的总年数，j表示第j年，j＝1,2,…,m；月降雨频次α序列，通过当前月份日降雨不小于1mm的天数除以当前月份的天数得到。
上述步骤5中，要求时变参数k′i和m′i的取值范围均为(0,1)，采用如下方法对时变参数k′i和m′i的取值范围进行修正：
式中，k″i为修正后的时变参数序列；zj为时变参数k′i序列中超出取值范围的k′i值所在月份；j＝1,…,n，n为超出取值范围的参数个数；kcon为0.9到1之间的常数；
式中：m″i为修正后的时变参数序列；zj为时变参数m′i序列中超出取值范围的m′i值所在月份；j＝1,…,n，n为超出取值范围的参数个数；mcon为0.9到1之间的常数；
最后，对新的参数序列k″i和m″i再次进行取值范围判断，若仍有参数超出范围，则重复上述步骤直至满足要求。
与现有技术相比，本发明具有以下优点和有益效果：
(1)现有技术一般仅能考虑流域气候条件和下垫面条件不发生变化的情况，而本发明方法考虑了水文模型参数随时间变化的特性，更能准确地反映变化环境下流域的特征条件；
(2)现有技术需要较为详细和足够长度的实测水文资料序列进行月尺度的参数估计，本发明方法采用多年平均尺度的参数与月尺度时变参数均值之间的经验关系，结合月尺度时变参数与流域特征因子的相关关系，无需通过水文月数据来进行月尺度参数的率定，可为无资料地区的月径流模拟提供参考依据。
附图说明
图1为本发明方法的流程图。
具体实施方式
本发明根据多年平均尺度参数ε，采用统计方法建立与月尺度时变参数k和m的经验公式，然后通过流域特征因子按比例分配得到月尺度时变参数。如图1所示，本发明的技术方案具体包括以下步骤：
步骤1，选取水文月数据完整的流域，根据实测水文数据估计多年平均尺度参数ε以及月尺度时变参数初始蒸发比k和月尺度时变参数初始蒸发能力比m；其中，水文月数据包括月降水、月潜在蒸发、月径流以及月植被覆盖度NDVI序列；多年平均尺度参数ε为多年平均水量平衡模型的唯一参数；月尺度时变参数初始蒸发比k和月尺度时变参数初始蒸发能力比m为月尺度水量平衡水文模型的两个参数；
对于多年平均水量平衡模型，多年平均尺度参数ε可通过以下公式计算得到：
其中，为多年平均年降水量；为多年平均实际蒸发量；为多年平均径流量；为多年平均年初始蒸发量；为多年平均潜在蒸发量；
对于月尺度水量平衡模型，假定月尺度时变参数初始蒸发比k和月尺度时变参数初始蒸发能力比m的取值仅存在月份之间的变化，而在不同年份的相同月份上一致，故月尺度时变参数初始蒸发比k和月尺度时变参数初始蒸发能力比m各有12个值需要估计，即月尺度时变参数初始蒸发比ki和月尺度时变参数初始蒸发能力比mi，i表示月份，i＝1,2,…,12，上述24个值根据月降水、月潜在蒸发和月径流序列，采用优化算法如SCE-UA算法或其他算法率定得到。
步骤2，选取与月尺度时变参数初始蒸发比ki和月尺度时变参数初始蒸发能力比mi具有物理关联的流域特征因子，即植被覆盖度NDVIi或降雨频次αi，i表示月份，i＝1,2,…,12；其中，
为了与月尺度时变参数初始蒸发比ki和月尺度时变参数初始蒸发能力比mi，i＝1,2,…,12序列相匹配，将月植被覆盖度NDVI序列、月降雨频次α序列处理为多年月平均值，即对多年的每个月份进行平均，i表示月份，i＝1,2,…,12，m表示资料序列的总年数，j表示第j年，j＝1,2,…,m；月降雨频次α序列，通过当前月份日降雨不小于1mm的天数除以当前月份的天数得到；
随后，分析月尺度时变参数初始蒸发比ki序列、月尺度时变参数初始蒸发能力比mi序列与植被覆盖度NDVIi序列或降雨频次αi序列的相关关系，
当ki序列或者mi序列与NDVIi序列呈现正相关关系，比例因子ri设定为：
当ki序列或者mi序列与αi序列呈现正相关关系时，比例因子ri设定为：
公式(2)(3)相当于提供了两种计算比例因子的方法，可通过不同的流域特征因子计算比例因子；如果ki序列或者mi序列与NDVIi序列的相关关系强于与αi序列的相关关系，则采用公式(2)，反之则采用公式(3)。
当ki序列或者mi序列与NDVIi序列呈现负相关关系时，比例因子ri设定为：
当ki序列或者mi序列与αi序列呈现负相关关系时，比例因子ri设定为：
步骤3，采用多元线性回归方法拟合多年平均尺度参数ε分别与月尺度时变参数初始蒸发比ki序列和月尺度时变参数初始蒸发能力比mi序列的均值之间的经验公式，
式中，表示ki的均值，表示mi的均值，
步骤4，选取水文月数据存在缺失的流域，根据该流域已有的实测水文数据采用步骤1中的公式(1)所述方法估计该流域的多年平均尺度参数ε’，然后代入步骤3中的公式(6)(7)分别计算得到然后分别求出该流域的月尺度时变参数初始蒸发比ki’序列的总和即 和月尺度时变参数初始蒸发能力比mi’序列的总和即
步骤5，根据步骤2求得的比例因子ri，将步骤4求得的水文月数据存在缺失流域的月尺度时变参数初始蒸发比ki’的总和及月尺度时变参数初始蒸发能力比mi’的总和按如下方式分配至各个月份：
式中，k′i为待估计的月尺度时变参数初始蒸发比序列，m′i为待估计的月尺度时变参数初始蒸发能力比序列，i表示月份，i＝1,2,…,12；
另外，要求时变参数k′i和m′i的取值范围均为(0,1)，采用如下方法对时变参数k′i和m′i的取值范围进行修正：
式中，k″i为修正后的时变参数序列；zj为时变参数k′i序列中超出取值范围的k′i值所在月份；j＝1,…,n，n为超出取值范围的参数个数；kcon为0.9到1之间的常数，如0.99；
式中：m″i为修正后的时变参数序列；zj为时变参数m′i序列中超出取值范围的m′i值所在月份；j＝1,…,n，n为超出取值范围的参数个数；mcon为0.9到1之间的常数，如0.99；
最后，对新的参数序列k″i和m″i再次进行取值范围判断，若仍有参数超出范围，则重复上述步骤直至满足要求。
Claims (4)
1.一种不同时间尺度上水文模型参数转换的计算方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1，选取水文月数据完整的流域，根据实测水文数据估计多年平均尺度参数ε以及月尺度时变参数初始蒸发比k和月尺度时变参数初始蒸发能力比m；其中，水文月数据包括月降水、月潜在蒸发、月径流以及月植被覆盖度NDVI序列；对于月尺度水量平衡模型，假定月尺度时变参数初始蒸发比k和月尺度时变参数初始蒸发能力比m的取值仅存在月份之间的变化，而在不同年份的相同月份上一致，故月尺度时变参数初始蒸发比k和月尺度时变参数初始蒸发能力比m各有12个值需要估计，即月尺度时变参数初始蒸发比ki和月尺度时变参数初始蒸发能力比mi，i表示月份，i＝1,2,…,12，上述24个值根据月降水、月潜在蒸发和月径流序列，采用优化算法率定得到；
步骤2，选取与月尺度时变参数初始蒸发比ki和月尺度时变参数初始蒸发能力比mi具有物理关联的流域特征因子，即植被覆盖度NDVIi或降雨频次αi，i表示月份，i＝1,2,…,12；分析月尺度时变参数初始蒸发比ki序列、月尺度时变参数初始蒸发能力比mi序列与植被覆盖度NDVIi序列或降雨频次αi序列的相关关系，
当ki序列或者mi序列与NDVIi序列呈现正相关关系，比例因子ri设定为：
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当ki序列或者mi序列与αi序列呈现正相关关系时，比例因子ri设定为：
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当ki序列或者mi序列与NDVIi序列呈现负相关关系时，比例因子ri设定为：
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当ki序列或者mi序列与αi序列呈现负相关关系时，比例因子ri设定为：
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步骤3，采用多元线性回归方法拟合多年平均尺度参数ε分别与月尺度时变参数初始蒸发比ki序列和月尺度时变参数初始蒸发能力比mi序列的均值之间的经验公式，
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<mi>m</mi>
<mo>&OverBar;</mo>
</mover>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
式中，表示ki的均值，表示mi的均值，
步骤4，选取水文月数据存在缺失的流域，根据该流域已有的实测水文数据估计该流域的多年平均尺度参数ε’，然后代入步骤3的公式中分别计算得到进而分别求出该流域的月尺度时变参数初始蒸发比ki’序列的总和即和月尺度时变参数初始蒸发能力比mi’序列的总和即
步骤5，根据步骤2求得的比例因子ri，将步骤4求得的水文月数据存在缺失流域的月尺度时变参数初始蒸发比ki’的总和及月尺度时变参数初始蒸发能力比mi’的总和按如下方式分配至各个月份：
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式中，k′i为待估计的月尺度时变参数初始蒸发比序列，m′i为待估计的月尺度时变参数初始蒸发能力比序列，i表示月份，i＝1,2,…,12。
2.根据权利要求1所述的不同时间尺度上水文模型参数转换的计算方法，其特征在于：
上述步骤1中，对于多年平均水量平衡模型，多年平均尺度参数ε可通过以下公式计算得到：
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其中，为多年平均年降水量；为多年平均实际蒸发量；为多年平均径流量；为多年平均年初始蒸发量；为多年平均潜在蒸发量；
并且步骤4中，水文月数据存在缺失的流域的多年平均尺度参数ε’计算方法同多年平均尺度参数ε的计算方法。
3.根据权利要求1所述的不同时间尺度上水文模型参数转换的计算方法，其特征在于：
上述步骤2中，为了与月尺度时变参数初始蒸发比ki和月尺度时变参数初始蒸发能力比mi，i＝1,2,…,12序列相匹配，将月植被覆盖度NDVI序列、月降雨频次α序列处理为多年月平均值，即对多年的每个月份进行平均，i表示月份，i＝1,2,…,12，m表示资料序列的总年数，j表示第j年，j＝1,2,…,m；月降雨频次α序列，通过当前月份日降雨不小于1mm的天数除以当前月份的天数得到。
4.根据权利要求1所述的不同时间尺度上水文模型参数转换的计算方法，其特征在于：
上述步骤5中，要求时变参数k′i和m′i的取值范围均为(0,1)，采用如下方法对时变参数k′i和m′i的取值范围进行修正：
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式中，k″i为修正后的时变参数序列；zj为时变参数k′i序列中超出取值范围的k′i值所在月份；j＝1,…,n，n为超出取值范围的参数个数；kcon为0.9到1之间的常数；
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式中：m″i为修正后的时变参数序列；zj为时变参数m′i序列中超出取值范围的m′i值所在月份；j＝1,…,n，n为超出取值范围的参数个数；mcon为0.9到1之间的常数；
最后，对新的参数序列k″i和m″i再次进行取值范围判断，若仍有参数超出范围，则重复上述步骤直至满足要求。
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