CN114186424A - 一种气候变化对水源涵养量影响的分析方法 - Google Patents

一种气候变化对水源涵养量影响的分析方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种气候变化对水源涵养量影响的分析方法，属于水源涵养量影响评估技术领域。方法包括：通过VIC模型获取目标流域待测时间段满足预设评价指标时逐日的地表径流数据、降水量数据和蒸散发数据；根据地表径流数据、降水量数据和蒸散发数据计算得到水源涵养量；获取目标流域待测时间段逐日的日最高气温数据、日最低气温数据及日平均风速数据；分别对水源涵养量与地表径流数据、降水量数据、蒸散发数据、日最高气温数据、日最低气温数据及日平均风速数据进行相关性分析，得到相关性分析结果。本发明的分析方法能够更加准确的评价气候变化对水源涵养量的影响，为在流域尺度上实现可持续发展的生态系统恢复和重建提供证据。

Description

一种气候变化对水源涵养量影响的分析方法
技术领域
本发明涉及一种气候变化对水源涵养量影响的分析方法，属于水源涵养量影响评估技术领域。
背景技术
水源涵养是水生态系统服务功能的重要组成部分，是湖泊湿地生态系统功能评价的主要焦点，其功能不仅保证了湿地的生态环境质量，而且是维持湿地生态系统养分和水蒸气循环的关键条件。湿地保护是指各种水文过程的综合表现及其对湿地生态系统的影响，其强度与土地覆被等级、植被分数、凋落物组成、土壤厚度和土壤物理性质等因素密切相关。此外，水源涵养在水土保持、减少洪峰、净化水质和调节径流方面具有重要的作用，尤其是湖泊湿地地区。
由于人类活动在湖泊湿地区极少，因此湖泊湿地的水源涵养可以直接以湿地自然条件下的产水量来表达。目前，用于评价水源涵养功能的方法通常是基于水蒸气平衡法或降水存储法。而水蒸气平衡适用于植被和水土保持过程的估算，而降水存储法则适合于水文径流过程的估算。现有的评价水源涵养功能的方法不够准确。
发明内容
本发明提供了一种气候变化对水源涵养量影响的分析方法，能够更加准确的评价气候变化对水源涵养量的影响。
本发明提供了一种气候变化对水源涵养量影响的分析方法，所述方法包括：
通过VIC模型获取目标流域待测时间段满足预设评价指标时逐日的地表径流数据、降水量数据和蒸散发数据；
根据所述地表径流数据、所述降水量数据和所述蒸散发数据计算得到水源涵养量；
获取目标流域待测时间段逐日的日最高气温数据、日最低气温数据及日平均风速数据；
分别对所述水源涵养量与所述地表径流数据、所述降水量数据、所述蒸散发数据、所述日最高气温数据、所述日最低气温数据及所述日平均风速数据进行相关性分析，得到相关性分析结果。
可选的，所述VIC模型包括产流模块和汇流模块；
所述通过VIC模型获取目标流域待测时间段满足预设评价指标时逐日的地表径流数据、降水量数据和蒸散发数据具体包括：
获取第一组输入参数；
将所述第一组输入参数输入至所述产流模块，得到目标流域待测时间段逐日的地表径流数据、降水量数据和蒸散发数据；
选取待测时间段的
Figure BDA0003410490540000021
到
Figure BDA0003410490540000022
时间段作为率定时间段；
利用所述汇流模块对所述率定时间段内所述第一组输入参数进行率定，输出满足预设评价指标时逐日的所述地表径流数据、所述降水量数据和所述蒸散发数据。
可选的，所述第一组输入参数包括植被参数、土壤参数、区域产流总控文件、植被参数库及气象参数。
可选的，所述利用所述汇流模块对所述率定时间段内所述第一组输入参数进行率定，输出满足预设评价指标时逐日的所述地表径流数据、所述降水量数据和所述蒸散发数据具体包括：
获取第二组输入参数；
将所述第二组输入参数输入所述汇流模块，得到率定时间段目标流域的模拟径流量数据；
获取率定时间段目标流域的实测径流量数据；
根据所述模拟径流量数据和所述实测径流量数据对所述第一组输入参数中的土壤参数进行率定，得到模拟结果；
判断所述模拟结果是否满足预设评价指标，若是，输出所述地表径流数据、所述降水量数据和所述蒸散发数据；
否则，更改所述土壤参数，直到所述模拟结果满足所述预设评价指标。
可选的，所述第二组输入参数包括网格有效面积、汇流总控文件、水文站点的位置、河流的流向及河流的流速。
可选的，所述土壤参数具体包括可变下渗容量曲线参数B、最大基流流速Dm、非线性基流开始时基流值与Dm的比值Ds、基流在非线性增长时底层土壤含水量与最大土壤含水量的比值Ws、第二次土壤厚度d2和第三次土壤厚度d3。
可选的，所述预设评价指标具体包括相对误差Er<15％、0.6<Nash系数≤1和0.6<相关系数r≤1。
可选的，根据第一公式计算得到Nash系数，所述第一公式具体为：
Figure BDA0003410490540000031
根据第二公式计算得到相对误差Er，所述第二公式具体为：
Figure BDA0003410490540000032
根据第三公式计算得到相关系数r，所述第三公式具体为：
Figure BDA0003410490540000033
其中，Qi,o为实测径流量数据，Qi,c为模拟径流量数据，
Figure BDA0003410490540000034
为率定时间段实测径流量数据的平均值，
Figure BDA0003410490540000035
为率定时间段模拟径流量数据的平均值，N为率定时间段长度。
可选的，根据所述地表径流数据、所述降水量数据和所述蒸散发数据计算得到水源涵养量具体包括：
通过第四公式计算水源涵养量W，所述第四公式具体为：
W＝P-ET-R
其中，P为降水量数据，ET为蒸散发数据，R为地表径流数据。
可选的，所述相关性分析的方法为Pearson相关分析法、Spearman相关分析法和Kendall相关分析法中的一种或多种。
本发明能产生的有益效果包括：
本发明的分析方法通过VIC模型获取的满足预设评价指标时逐日的地表径流数据、降水量数据和蒸散发数据更加接近实际情况，使得获得的水源涵养量更加精确，对水源涵养量与地表径流数据、降水量数据、蒸散发数据、日最高气温数据、日最低气温数据及日平均风速数据进行相关性分析后，得到的相关性分析结果能够更加准确的评价气候变化对水源涵养量的影响，为在流域尺度上实现可持续发展的生态系统恢复和重建提供证据。
附图说明
图1为本发明实施例提供的一种气候变化对水源涵养量影响的分析方法的方法流程图；
图2为本发明实施例提供的目标流域的网格划分图。
具体实施方式
下面结合实施例详述本发明，但本发明并不局限于这些实施例。
本发明实施例提供了一种气候变化对水源涵养量影响的分析方法，如图1所示，方法包括：
S1、通过VIC模型获取目标流域待测时间段满足预设评价指标时逐日的地表径流数据、降水量数据和蒸散发数据。
S2、根据地表径流数据、降水量数据和蒸散发数据计算得到水源涵养量。
S3、获取目标流域待测时间段逐日的日最高气温数据、日最低气温数据及日平均风速数据。
S4、分别对水源涵养量与地表径流数据、降水量数据、蒸散发数据、日最高气温数据、日最低气温数据及日平均风速数据进行相关性分析，得到相关性分析结果。
本发明的分析方法能够更加准确的评价气候变化对水源涵养量的影响，为在流域尺度上实现可持续发展的生态系统恢复和重建提供证据。
其中，相关性分析的方法为Pearson相关分析法、Spearman相关分析法和Kendall相关分析法中的一种或多种。
其中，S3的执行顺序不固定，S3只要在S4之前执行均可。
具体的，VIC模型包括产流模块和汇流模块。
具体的，S1、通过VIC模型获取目标流域待测时间段满足预设评价指标时逐日的地表径流数据、降水量数据和蒸散发数据具体包括：
S11、获取第一组输入参数。其中，第一组输入参数包括植被参数、土壤参数、区域产流总控文件、植被参数库及气象参数。
S12、将第一组输入参数输入至产流模块，得到目标流域待测时间段逐日的地表径流数据、降水量数据和蒸散发数据。
S13、选取待测时间段的
Figure BDA0003410490540000051
到
Figure BDA0003410490540000052
时间段作为率定时间段。
S14、利用汇流模块对率定时间段内第一组输入参数进行率定，输出满足预设评价指标时逐日的地表径流数据、降水量数据和蒸散发数据。
其中，S14具体包括：
S141、获取第二组输入参数。其中，第二组输入参数包括网格有效面积、汇流总控文件、水文站点的位置、河流的流向及河流的流速。
S142、将第二组输入参数输入汇流模块，得到率定时间段目标流域的模拟径流量数据。
S143、获取率定时间段目标流域的实测径流量数据。
S144、根据模拟径流量数据和实测径流量数据对第一组输入参数中的土壤参数进行率定，得到模拟结果。
其中，土壤参数具体包括可变下渗容量曲线参数B、最大基流流速DM、非线性基流开始时基流值与DM的比值DS、基流在非线性增长时底层土壤含水量与最大土壤含水量的比值WS、第二次土壤厚度d2和第三次土壤厚度d3。
S145、判断模拟结果是否满足预设评价指标，若是，输出地表径流数据、降水量数据和蒸散发数据；
否则，更改土壤参数，直到模拟结果满足预设评价指标。
具体的，预设评价指标具体包括相对误差Er<15％、0.6<Nash系数≤1和0.6<相关系数r≤1。
根据第一公式计算得到Nash系数，第一公式具体为：
Figure BDA0003410490540000061
根据第二公式计算得到相对误差Er，第二公式具体为：
Figure BDA0003410490540000062
根据第三公式计算得到相关系数r，第三公式具体为：
Figure BDA0003410490540000063
其中，Qi,o为实测径流量数据，Qi,c为模拟径流量数据，
Figure BDA0003410490540000064
为率定时间段实测径流量数据的平均值，
Figure BDA0003410490540000065
为率定时间段模拟径流量数据的平均值，N为率定时间段长度。
如图2所示，本实施例中，目标流域为延河流域，待测时间段为1999-2019年，通过VIC模型将延河流域分为112个网格，网格中的数字为对每个网格的编号，网格分辨率为0.083°×0.083°，模拟生成1999-2019年网格逐日的地表径流数据、降水量数据和蒸散发数据。
本实施例中率定时间段为2006-2012年，实测径流量数据为甘谷驿水文站的实测径流量数据，将VIC模型的率定时间段分为率定期和验证期两个阶段，其中率定期为2006-2009年，验证期为2010-2012年。
利用模拟径流量数据和实测径流量数据对土壤参数中的可变下渗容量曲线参数B、最大基流流速Dm、非线性基流开始时基流值与Dm的比值Ds、基流在非线性增长时底层土壤含水量与最大土壤含水量的比值Ws、第二次土壤厚度d2和第三次土壤厚度d36个参数进行率定，选取Nash系数、相对误差Er和相关系数r作为评价VIC模型在沿河流域日尺度或月尺度径流模拟效果的评价指标，模拟结果如表1所示。最终参数确定为B＝0.09、Ds＝0.035、Dm＝4、Ws＝0.75、d2＝1.5、d3＝2。
如表1所示，Nash系数和相关系数r均大于0.6，相对误差Er小于0.4。满足预设评价指标，因此，VIC模型能基本模拟延河流域的水文过程。
表1延河流域模拟结果
Figure BDA0003410490540000071
具体的，S2、根据地表径流数据、降水量数据和蒸散发数据计算得到水源涵养量具体包括：
通过第四公式计算水源涵养量W，第四公式具体为：
W＝P-ET-R
其中，P为降水量数据，ET为蒸散发数据，R为地表径流数据。
当计算的部分时间段的水源涵养量W为负值时，表明流域内降水量数据小于蒸散量数据，无法涵养水源，因此将负值的水源涵养量W归0。
本实施例中分别采用Pearson相关分析法、Spearman相关分析法和Kendall相关分析法对水源涵养量与地表径流数据、降水量数据、蒸散发数据、日最高气温数据、日最低气温数据及日平均风速数据进行相关性分析，得到的相关性分析结果如表2所示。
表2水源涵养量与气候因素相关性
Figure BDA0003410490540000072
注：**在0.01级别(双尾)，相关性显著；*在0.05级别(双尾)，相关性显著。
如表2所示，水源涵养量W与日最高气温、日最低气温、降水量、蒸散发和地表径流呈显著正相关，与日平均风速呈显著负相关。
降水量、地表径流与水源涵养量W的Pearson相关系数分别为0.812和0.878，显著高于其他气候因子。
降水量与地表径流量呈正比，降水量的增大导致地表径流增大，因此影响地表径流的重要因素是降水量，水源涵养量W也受降水量的影响，因此，影响水源涵养量W的主要因子是降水量。
以上，仅是本申请的几个实施例，并非对本申请做任何形式的限制，虽然本申请以较佳实施例揭示如上，然而并非用以限制本申请，任何熟悉本专业的技术人员，在不脱离本申请技术方案的范围内，利用上述揭示的技术内容做出些许的变动或修饰均等同于等效实施案例，均属于技术方案范围内。

Claims (10)

1.一种气候变化对水源涵养量影响的分析方法，其特征在于，所述方法包括：
通过VIC模型获取目标流域待测时间段满足预设评价指标时逐日的地表径流数据、降水量数据和蒸散发数据；
根据所述地表径流数据、所述降水量数据和所述蒸散发数据计算得到水源涵养量；
获取目标流域待测时间段逐日的日最高气温数据、日最低气温数据及日平均风速数据；
分别对所述水源涵养量与所述地表径流数据、所述降水量数据、所述蒸散发数据、所述日最高气温数据、所述日最低气温数据及所述日平均风速数据进行相关性分析，得到相关性分析结果。
2.根据权利要求1所述分析方法，其特征在于，所述VIC模型包括产流模块和汇流模块；
所述通过VIC模型获取目标流域待测时间段满足预设评价指标时逐日的地表径流数据、降水量数据和蒸散发数据具体包括：
获取第一组输入参数；
将所述第一组输入参数输入至所述产流模块，得到目标流域待测时间段逐日的地表径流数据、降水量数据和蒸散发数据；
选取待测时间段的
Figure FDA0003410490530000011
到
Figure FDA0003410490530000012
时间段作为率定时间段；
利用所述汇流模块对所述率定时间段内所述第一组输入参数进行率定，输出满足预设评价指标时逐日的所述地表径流数据、所述降水量数据和所述蒸散发数据。
3.根据权利要求2所述分析方法，其特征在于，所述第一组输入参数包括植被参数、土壤参数、区域产流总控文件、植被参数库及气象参数。
4.根据权利要求3所述分析方法，其特征在于，所述利用所述汇流模块对所述率定时间段内所述第一组输入参数进行率定，输出满足预设评价指标时逐日的所述地表径流数据、所述降水量数据和所述蒸散发数据具体包括：
获取第二组输入参数；
将所述第二组输入参数输入所述汇流模块，得到率定时间段目标流域的模拟径流量数据；
获取率定时间段目标流域的实测径流量数据；
根据所述模拟径流量数据和所述实测径流量数据对所述第一组输入参数中的土壤参数进行率定，得到模拟结果；
判断所述模拟结果是否满足预设评价指标，若是，输出所述地表径流数据、所述降水量数据和所述蒸散发数据；
否则，更改所述土壤参数，直到所述模拟结果满足所述预设评价指标。
5.根据权利要求4所述分析方法，其特征在于，所述第二组输入参数包括网格有效面积、汇流总控文件、水文站点的位置、河流的流向及河流的流速。
6.根据权利要求3所述分析方法，其特征在于，所述土壤参数具体包括可变下渗容量曲线参数B、最大基流流速Dm、非线性基流开始时基流值与Dm的比值Ds、基流在非线性增长时底层土壤含水量与最大土壤含水量的比值Ws、第二次土壤厚度d2和第三次土壤厚度d3。
7.根据权利要求1所述分析方法，其特征在于，所述预设评价指标具体包括相对误差Er<15％、0.6<Nash系数≤1和0.6<相关系数r≤1。
8.根据权利要求7所述分析方法，其特征在于，根据第一公式计算得到Nash系数，所述第一公式具体为：
Figure FDA0003410490530000021
根据第二公式计算得到相对误差Er，所述第二公式具体为：
Figure FDA0003410490530000022
根据第三公式计算得到相关系数r，所述第三公式具体为：
Figure FDA0003410490530000023
其中，Qi,o为实测径流量数据，Qi,c为模拟径流量数据，
Figure FDA0003410490530000024
为率定时间段实测径流量数据的平均值，
Figure FDA0003410490530000031
为率定时间段模拟径流量数据的平均值，N为率定时间段长度。
9.根据权利要求1所述分析方法，其特征在于，根据所述地表径流数据、所述降水量数据和所述蒸散发数据计算得到水源涵养量具体包括：
通过第四公式计算水源涵养量W，所述第四公式具体为：
W＝P-ET-R
其中，P为降水量数据，ET为蒸散发数据，R为地表径流数据。
10.根据权利要求1所述分析方法，其特征在于，所述相关性分析的方法为Pearson相关分析法、Spearman相关分析法和Kendall相关分析法中的一种或多种。
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