CN107944636B - 一种流域生态干旱评估与预报方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种流域生态干旱评估与预报方法，目前尚无严格意义上的关于生态干旱的定义且未形成一套普适度较高的考虑河流生态健康的干旱指数框架，本发明基于流域栅格单元的垂向混合产流模型模拟的月流量过程，采用P‑III型分布函数拟合理论概率分布，将偏态分布转化为标准正态分布，得到流域生态干旱指数值，依据Tennant法计算河道生态需水量，并将不同等级所需生态径流量值标准化，确定流域生态干旱指数的干旱等级划分标准。本发明拓展了当前干旱指数的评估范围，可为流域干旱预警与监测系统的全面构建和流域健康提供生态技术支撑，同时可结合气象水文信息对生态干旱的进一步变化进行预报和预测。
Description
技术领域
本发明属于干旱预报预警技术领域，具体涉及一种流域生态干旱评估与预报方法。
背景技术
干旱灾害是我国最主要的自然灾害之一，九十年代以来，干旱灾害表现出频次增大、空间格局扩大、持续时间延长、影响领域拓展和灾害损失加重等特点。据统计，平均每年因干旱造成工业产值减少达2300多亿元，粮食减产量占各种自然灾害造成粮食产总量的60％以上，我国重特大干旱的发生频次也由1950年～1990年的26.8％显著提高至1991年～2011年47.6％。干旱灾害也从过去旱灾高发区域的北方、西北地区向南方和东部湿润半湿润地区扩展和加重，目前旱灾发生的范围已经遍及全国。同时，旱灾影响范围已由农业为主扩展到工业、城市、生态等领域。
由于干旱的形成原因复杂，影响因素众多，加之研究目的不同，到目前为止，还没有一个可以被普遍接受的干旱定义。美国气象学会根据干旱定义不同将干旱分为气象干旱、农业干旱、水文干旱以及社会经济干旱四种类型。近半个多世纪以来，国内外也有很多干旱指数逐渐发展成熟，但大部分干旱指数均是针对具体的研究目的而提出，只能应用于特定地区或者特定部门。
随着世界范围干旱严重程度加剧，干旱对生态环境的影响日趋显著。不少学者提出研究干旱情况下保证生态环境需水的必要性和紧迫性。然而到目前为止，尚无严格意义上的关于生态干旱的定义，而在定量评估干旱对河流生态健康影响方面的研究则十分欠缺。据笔者了解，当前关于干旱对河流健康影响的评价指数极少，Esfahanian等(2016)提出一干旱指数，该指数基于鱼类数量对夏季(7-9月)流量减幅的响应评估干旱对河流生态的影响。该干旱指数的构建给生态干旱指数的研制提供了一个较好的方法参考，然而该指数评估未考虑干旱对研究区所在栖息地整个生态系统的影响，同时无法对7-9月以外其他月份的生态干旱情势进行准确评估。此外，该指数干旱等级划分只适用于其本身的研究区域，无法在其他地区推广或直接应用。因此研制一个具有普适性和实用性的生态干旱指数显得十分必要。本研究拟提出一套具有普适度较高的考虑流域生态健康的干旱指数框架，完善干旱评价与预警体系，最终保障河流健康持续发展。
发明内容
为解决现有技术的不足，本发明提供一种流域生态干旱评估与预报方法，具有较高的普适度，完善了干旱评价与预警体系，保障河流健康持续发展。
为了达到上述目的，本发明提供一种流域生态干旱评估与预报方法，包括以下步骤:
步骤1：构建基于地理信息系统GIS的流域空间地理信息库；
步骤2：构建基于流域栅格单元的垂向混合产流模型，以水文和气象数据作为模型的输入，模拟流域水文过程，输出是流域出口的流量过程；
步骤3：将流域出口的流量过程划分为12个月流量序列，采用P-III型分布函数作为月流量序列的理论概率分布，依据等概率原理将上述偏态分布转化为标准正态分布，相应于标准正态分布的分位数即为所求的流域生态干旱指数值；
步骤4：根据Tennant法关于河道生态需水百分比形式的等级划分，确定不同等级所需生态径流量，将不同等级所需生态径流量值标准化成流域生态干旱指数中所对应的值，不同等级对应的值域即为流域生态干旱指数的干旱等级划分值域；
步骤5：结合步骤3计算的流域生态干旱指数，以及步骤4确定的生态干旱等级划分标准，实现对流域历史及当前生态干旱旱情的评估。
优选地，步骤1中所述信息库包括数字高程数据、土壤类型分布图、土地利用分布图、流域图和植被叶面积指数数据。
优选地，步骤2中的所述的垂向混合产流模型通过研究流域出口断面的流量站实测数据进行参数率定和验证。
优选地，步骤2中所述的水文和气象数据包括降水量、气温、净辐射和风速数据。
优选地，步骤4中所述的Tennant法所需输入资料为步骤2模拟的流量过程。
优选地，步骤4中所述的生态干旱指数的干旱等级划分值域分为普通需水期和鱼类哺乳产卵期。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明有效结合了干旱发生与生态系统之间的响应，首次提出了一种流域生态干旱评估与预报方法，不仅克服了传统干旱指数无法准确评估干旱造成的生态影响的局限，同时所需资料相对较少且便于收集，对于有流量资料的地区，可直接采用流量资料计算生态干旱指数，实现对研究区域历史和当前的生态干旱评价，对于无实测流量资料的地区，可通过水文模型模拟并预报流量。该发明可操作性强，具有较高的实用性和可推广性，拓展了当前干旱指数的评估范围，可为流域干旱预警与监测系统的全面构建和流域健康提供生态技术支撑。
附图说明
图1为本发明的方法流程图。
具体实施方式
下面对本发明作进一步描述。以下实施仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本发明的保护范围。
如图1所示，一种流域生态干旱评估与预报方法，具体实施步骤如下：
本发明实施例以长江宜昌站以上流域生态干旱为例进行说明。
步骤1：构建长江宜昌站以上流域基于地理信息系统GIS的流域空间地理信息库，包括数字高程数据、土壤类型分布图、土地利用分布图、流域图和植被叶面积指数数据。
步骤2：构建长江宜昌站以上流域基于栅格单元的垂向混合产流模型，以水文和气象数据作为模型的输入，模拟流域水文过程，输出是输出流域出口的流量过程，作为下一步骤的输入。该模型通过研究流域出口断面实测数据进行参数率定和验证。所述的水文和气象数据包括降水、气温、净辐射和风速。
步骤3：考虑水分供需条件在年内分布不均可能带来的季节性问题，先根据月份将宜昌站的流量资料划分为12个月流量序列；采用P-III分布函数分别拟合12个月流量序列，得到其各自的理论累积概率分布，并用柯尔莫可洛夫-斯米洛夫Kolmogorov-Smirnov检验以及Anderson-Darling拟合优度检验；最后，依据等概率原理将上述偏态分布转化为标准正态分布，相应于标准正态分布的分位数即为所求的流域生态干旱指数值。以上标准正态化过程，先对每个月流量序列分别进行，然后将求得的标准正态分位数重新组合为依月份顺序排列的序列，作为最终宜昌站逐月的流域生态干旱指数值。
步骤4：根据Tennant法关于河道生态需水百分比形式的等级划分，确定不同等级所需生态径流量，将不同等级所需生态径流量值标准化成流域生态干旱指数中所对应的值，不同等级对应的值域即为流域生态干旱指数的干旱等级划分值域。
首先需要对Tennant法中的一般需水期和鱼类产卵育幼期时间范围根据宜昌站所在江段水生生物实际需水情况重新划分如下：4-11月(四大家鱼和中华鲟)、12-3月(一般需水期)。基于1950-2016年宜昌站模拟的月流量序列，计算多年平均月流量，记为MAF；将10％MAF、30％MAF分别进行标准化，分别记为10MAFstd、30MAFstd。对于一般用水期(12-3月)，若宜昌站生态干旱指数值小于等于10MAFstd，即发生生态干旱，比10MAFstd小得越多，则生态干旱越严重。对于鱼类产卵育幼期，若生态干旱指数值小于等于30MAFstd，即发生生态干旱；若生态干旱指数值介于30MAFstd和10MAFstd之间，则发生重度生态干旱；若生态干旱指数值小于等于10MAFstd，即发生极端生态干旱。
表1 Tennant法对栖息地质量的描述
步骤5：基于步骤3计算的生态干旱指数和步骤4确定的生态干旱指数干旱等级划分，实现对宜昌站以上流域生态干旱情况的评估。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变形，这些改进和变形也应视为本发明的保护范围。
Claims (5)
1.一种流域生态干旱评估与预报方法，其特征在于，包括以下步骤:
步骤1：构建基于地理信息系统GIS的流域空间地理信息库；构建基于流域栅格单元的垂向混合产流模型，以水文和气象数据作为模型的输入，模拟流域水文过程，输出是流域出口的流量过程；
步骤2：将流域出口的流量过程划分为 12 个月流量序列，采用P-III型分布函数作为月流量序列的理论概率分布，依据等概率原理将理论概率分布的偏态分布转化为标准正态分布，相应于标准正态分布的分位数即为所求的流域生态干旱指数值；
步骤3：根据Tennant法关于河道生态需水百分比形式的等级划分确定不同等级所需生态径流量，将不同等级所需生态径流量值标准化成流域生态干旱指数中所对应的值，不同等级对应的值域即为流域生态干旱指数的干旱等级划分值域；
步骤4：结合步骤2计算的流域生态干旱指数，以及步骤3确定的生态干旱等级划分标准，实现对流域历史及当前生态干旱旱情的评估；
步骤2中所述偏态分布转化为标准正态分布的标准正态化过程，先对每个月流量序列分别进行标准正态化，然后将求得的标准正态分位数重新组合为依月份顺序排列的序列；
步骤3中所述的Tennant法所需输入为步骤1模拟输出的流量过程。
2.根据权利要求1所述的一种流域生态干旱评估与预报方法，其特征在于：所述流域空间地理信息库包括数字高程数据、土壤类型分布图、土地利用分布图、流域图和植被叶面积指数数据。
3.根据权利要求1所述的一种流域生态干旱评估与预报方法，其特征在于：步骤1中所述的垂向混合产流模型通过研究流域出口断面的流量站实测数据进行参数率定和验证。
4.根据权利要求1所述的一种流域生态干旱评估与预报方法，其特征在于：步骤1中所述的水文和气象数据包括降水量、气温、净辐射和风速数据。
5.根据权利要求1所述的一种流域生态干旱评估与预报方法，其特征在于：步骤3中所述的流域生态干旱指数的干旱等级划分值域分为普通需水期和鱼类产卵育幼期。
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Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
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|---|---|---|---|---|
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| RU2560580C1 (ru) * | 2014-02-18 | 2015-08-20 | Федеральное государственное бюджетное учреждение "Красноярский научно-исследовательский институт сельского хозяйства" (ФГБНУ "Красноярский НИИСХ") | Способ оценки засухоустойчивости генотипов пшеницы |
| CN104008277A (zh) * | 2014-05-12 | 2014-08-27 | 河海大学 | 耦合分布式水文模型和联合水分亏缺指数的旱情评估方法 |
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