CN116882204B - 一种无实测径流资料地区暴雨-融雪洪峰径流强度估算方法 - Google Patents
一种无实测径流资料地区暴雨-融雪洪峰径流强度估算方法 Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开了一种无实测径流资料地区暴雨‑融雪洪峰径流强度估算方法，属于水文预报技术领域，包括确定研究区峰值径流时间节点A；利用GIS栅格化数据图层并划分不同的产流单元类型；结合研究区地表覆盖类型数据与土壤质地数据确定研究区不同水文响应单元，并结合不同水文响应单元的CN值分别计算不同类型产流单元的产流量；利用计算得到的净产流体，结合研究区的DEM地形栅格数据，基于MassFlow模拟获得时间节点A下地表暴雨‑融雪产汇流时空演进结果。本方法通过重点描述无资料地区水文的产流和汇流过程，达到了简化模型结构、减少参数需求的目的，可估算地表多年降雨‑融雪峰值径流的稳定状态值。
Description
技术领域
本发明涉及水文预报技术领域，具体涉及一种无实测径流资料地区暴雨-融雪洪峰径流强度估算方法。
背景技术
洪水的反演及预测是一项重要的防洪减灾非工程措施，被广泛用于场址安全性评价领域，洪水径流的模拟计算方法主要分为经验公式计算推导以及水文模型模拟，经验公式基于区域大量监测数据统计分析得到，该类经验公式贴合当地实际情况，通过手册查找获取当地气候暴雨参数以及流域参数特征值，最后利用推理公式法推求中小流域特定设计频率下的洪水，其结果虽然具有实际应用意义，但局限性在于无法推广适用于其他地域，而水文模型主要分为集总式水文模型和分布式水文模型：集总式模型将整个流域作为研究对象，假定了流域内各点的水力学特征在流域表面均匀分布，缺点在于模型没有考虑降水变量的时空变化规律，同时忽略了下垫面条件的不均匀性，缺乏水文循环过程中的物理机制；分布式水文模型是目前应用研究最多的一类，该类模型将流域划分为多个细小的单元，用数学物理方程描述单元内的水文循环过程，充分考虑了模型变量和参数在时间和空间上的变化，比如SWAT、Mike SHE等模型，局限性在于构建分布式水文模型需要大量的基础数据和气象资料（地形、植被、土壤、降水、蒸发等）作为模型支撑。目前研究者为反应流域下垫面的空间差异，还是倾向于采用分布式水文模型进行模拟计算，但该类模型需要大量数据驱动，无法推广适用于资料缺乏甚至无资料的地区，为解决该类问题，国际水文科学协会于2003年发起了PUB计划，也就是未测量流域预测计划，在这之后国内外学者开展了大量研究，主要是通过相似性、回归、水文特征等方法，评价不同流域间的相似度，从而实现无监测数据区域的参数区划，但是该类方法的缺点在于需要有相邻或特征相似流域的实测数据，并不适用于我国气象监测与水文监测站稀疏的地区，同时该方法在对大范围流域模拟时无法保证其模拟精度和计算效率。
现有技术中，专利CN109101706A公开了一种集总式水文模型和二维水动力模型的耦合方法，包括：步骤1，数据处理：获取并处理集总式水文模型和二维水动力模型所需基础数据，其中水动力模型的计算网格、土地利用栅格数据均采用与高程数据DEM栅格数据相一致的网格；步骤2，构建水文模型及计算：基于基础数据构建集总式水文模型；步骤3，耦合方法：采用降尺度方法使所得的径流过程与水动力模型的时空尺度保持一致；步骤4，水动力模型构建及计算：将降尺度后的径流栅格数据读入水动力模型进行计算，可得到洪水特征值的空间分布。
上述专利基于集总式水文模型计算流域出口断面径流过程，并将其直接均分到整个流域，并未考虑流域下垫面特征、径流运动过程以及模型驱动数据的空间差异性，导致计算结果物理意义不明确以及结果误差的增大；采用集总式模型计算后流域出口径流的平均值作为二维水动力模型的驱动数据，重复计算模拟汇流过程，与实际水文过程不符。
发明内容
本发明旨在解决现有水文模型在无资料地区的应用局限性，提出了一种无实测径流资料地区暴雨-融雪洪峰径流强度估算方法，该方法通过重点描述研究区水文的产流和汇流过程，达到了简化模型结构、减少参数需求的效果，提高了水文模型在缺乏实测径流资料地区的适用性以及计算效率。
为了实现上述发明目的，本发明的技术方案如下：
一种无实测径流资料地区暴雨-融雪洪峰径流强度估算方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤一、结合研究区的国家气象站温度降雨监测数据和积雪覆盖数据，获得暴雨期和融雪期，并根据其时间轴分布特征确定峰值径流时间节点A；
步骤二、利用GIS栅格化数据图层并统一栅格大小，按照不同海拔高度降水-产流形式将栅格单元划分为不同的产流类型，包括降雨-融雪产流单元、降雨产流单元以及降雪不产流单元；
步骤三、结合研究区地表覆盖类型数据集细化无积雪区域的降雨产流单元类型，修正时间节点A时的地表覆盖类型数据；
步骤四、将修正后的地表覆盖类型数据与研究区的土壤质地数据相结合，确定研究区不同水文响应单元，并结合不同水文响应单元的CN值分别计算不同类型产流单元的产流量；
步骤五、利用步骤四计算得到的净产流体，结合研究区的DEM地形栅格数据，基于MassFlow模拟获得时间节点A下地表暴雨-融雪产汇流时空演进结果。
进一步的，不同类型产流单元的产流量按照下式分别计算：
；（1）
式中：
表示径流量，mm；/>表示降雨量，mm；/>表示融雪当量，mm；/>表示初损量，即发生径流前的初损失量，mm；/>表示流域当时的最大可能保持量，mm；降雨-融雪产流单元满足/>；降雨产流单元满足/>；降雪不产流单元为积雪区。
进一步的，降雨产流单元与降雨-融雪产流单元的划分具体包括：
统计每个栅格单元多年在时间节点A时的积雪覆盖率；
基于GIS的空间分析得到统计频率和大于该统计频率积雪覆盖率的多项式拟合模型；通过拟合曲线确定多年时间节点A的地区平均积雪覆盖率所对应的统计频率；
以超过该统计频率的栅格区域代表研究区在时间节点A的多年积雪覆盖平均范围，并以此为依据划分降雨产流单元和降雨-融雪产流单元。
进一步的，降雨-融雪产流单元和降雪不产流单元的划分具体包括：
以国家气象检测站多年时间节点A平均气温数据为基点，结合研究区数字高程数据，根据气温垂直递减率获取研究区地表气温分布图，以0℃作为降水形态的分界线，以此为依据划分降雨-融雪产流单元和降雪不产流单元。
进一步的，步骤五具体包括：
基于步骤四计算得到的净产流体数据生成流体深度文件h，基于研究区的DEM地形栅格数据生成三维地形文件z；构建z+h三维数值计算模型，基于MassFlow实现降水净产流体的三维运动模拟，获得研究区地表径流的时空演化特征，包括不同模拟过程中不同时间节点的径流速度以及过程中最大径流深度以及径流强度。
进一步的，式（1）中，与/>之间的经验关系应满足：
；
；
式中，表示初损系数。
进一步的，式（1）中，不同高程的降雨-融雪产流单元融雪当量按照下式计算：
；
式中：
表示不同产流单元24小时融雪当量（mm），i表示产流单元编号；
表示冰川或雪的度日因子（mm/（d*℃））；
表示不同产流单元气温；
表示流域积雪面积（km²）；
表示流域总面积（km²）。
进一步的，度日因子DDF考虑了坡度、海拔、纬度的影响，计算公式如下：
；
式中：表示产流单元海拔高度（m）；/>表示产流单元纬度（°）； />表示产流单元坡度（°）。
进一步的，不同水文响应单元的CN值为校正后的湿润条件下的土壤参数值，校正公式如下：
；
式中：
为中等湿润条件下（AMCⅡ）的土壤参数值；
为湿润条件下（AMCⅢ）的土壤参数值。
综上所述，本发明具有以下优点：
1、本发明建立了适用于无实测径流资料地区的SCS-SRM耦合分布式产流计算模型，该模型采用多源多年平均数据作为驱动，基于GIS栅格实现了水文响应单元的离散化，在丰富流域下垫面空间分布特征的同时降低了模型参数需求，具有较好的推广适用性；
2、本发明通过重点描述研究区水文的产流和汇流过程，达到了简化模型结构、减少参数需求的效果，提高了水文模型在缺乏实测径流资料地区的适用性以及计算效率，尤其适用于气候条件复杂多变、流域水文过程复杂，并且气象站点分布稀疏、缺少实测水文数据的区域；
3、本发明通过多年平均数据的输入可估算地表多年降雨-融雪峰值径流的稳定状态值，可完全不依赖现场长时间实测径流数据，就达到三维可视化地表峰值径流的目的；
4、本发明将模型计算得到的净产流体和DEM地形栅格数据，MassFlow的水体运动模拟方法使模型计算结果三维可视化，并同时反映了产汇流过程中流域地表径流的空间差异性，模拟结果中不同位置模拟径流强度的数据对比分析具有一定的实际物理意义，可满足降雨-融雪径流影响下大流域径流强度评价的实际工程需求。
附图说明
图1是无资料地区年均径流峰值估算模型技术路线图；
图2是SCS-SRM耦合模型产汇流示意图；
图3是多年逐月积雪覆盖率折线图；
图4是气象站多年监测平均降雨量折线图；
图5是研究区多年6月积雪覆盖统计频率图；
图6是积雪覆盖率-频率多项式拟合图；
图7是示范区产流类型分区图；
图8是研究区水文土壤分组图；
图9是气象站多年监测平均气温折线图；
图10是研究区多年6月降雨-融雪地表产流分布图；
图11是模拟最大径流深度分布图；
图12是模拟最大径流强度分布图；
图13是研究区场址地表径流统计图。
具体实施方式
为了更清楚地说明本发明，下面结合优选实施例和附图对本发明做进一步的说明。本领域技术人员应当理解，下面所具体描述的内容是说明性的而非限制性的，不应以此限制本发明的保护范围。
本发明提供了一种无实测径流资料地区暴雨-融雪洪峰径流强度估算方法，包括以下步骤：
步骤一、收集目标研究区域的数字高程数据（DEM）、土壤质地数据、卫星校正多年暴雨数据、地表覆盖类型数据、MOD10A2积雪覆盖数据、国家气象站多年降雨温度数据；并基于ArcGIS栅格化数据图层，将栅格单元尺寸均重采样为统一大小；
步骤二、基于arcpy批量处理MOD10A2 8日合成的积雪覆盖数据，获得多年逐月积雪覆盖率，结合国家气象站温度降雨监测数据展开分析，得到研究地区的暴雨期和融雪期，并根据其时间轴分布特征确定地区地表峰值径流时间节点A；
步骤三、计算每个栅格单元多年在时间节点A时的积雪覆盖率，基于GIS的空间分析得到统计频率和大于该统计频率积雪覆盖率的多项式拟合模型，通过拟合曲线确定多年时间节点A的地区平均积雪覆盖率所对应的统计频率，以超过该统计频率的栅格区域代表地区时间节点A的多年积雪覆盖平均范围，即为降雨产流和降雨-融雪产流边界，以此为依据可划分栅格单元中的降雨产流单元和降雨-融雪产流单元；
步骤四、以国家气象站多年时间节点A时的平均气温数据为基点，通过0.6℃/100m气温垂直递减率获取地表气温分布图，其中0℃作为降水形态的分界线，即降雨-融雪产流和降雪不产流的边界，以此为依据划分栅格单元中的降雨-融雪产流单元和降雪不产流单元；结合研究区的地表覆盖类型数据集细化无积雪区域的降雨产流单元类型，得到研究区时间节点A时的地表覆盖类型分布图；
步骤五、在步骤四校正的研究区6月地表覆盖类型数据基础上结合土壤质地数据，确定研究区不同水文响应单元，并根据SCS-CN技术手册CN查询表确定不同水文响应单元CN值，然后基于ArcGIS实现SCS-SRM耦合分布式水文模型地表产流量计算，不同类型产流单元的产流量计算公式如下：
（1）
式中：
—降雨量，mm；此处的降雨量为产流单元多年时间节点A时的平均暴雨量；
—融雪当量，mm；
—径流量，mm；
—初损量，即发生径流前的初损失量，主要包括蒸发、植被截留、地表填洼蓄水等，mm；
—流域当时的最大可能保持量，mm。
与/>之间的经验关系如下：
；
；
式中，表示初损系数（无量纲区域参数，在大量研究资料基础上通常取）。
针对降雨-融雪产流单元来说，海拔分带不同其融雪当量也不同，按照下式计算不同高程的产流单元融雪当量：
；
式中：
—表示不同产流单元24小时融雪当量（mm），i表示产流单元编号；
—表示冰川或雪的度日因子（mm/（d*℃））；
—表示不同产流单元气温；
—表示流域积雪面积（km²）；
—表示流域总面积（km²）；
其中，度日因子DDF考虑了坡度、海拔、纬度的影响，计算公式如下：
；
式中：
—表示产流单元海拔高度（m）；
—表示产流单元纬度（°）；
—产流单元坡度（°）。
步骤六、基于ArcGIS软件将步骤五的产流计算得到的研究区净产流体和DEM地形栅格数据，分别生成流体深度文件h和三维地形文件z，构建z+h三维数值计算模型，并基于MassFlow模拟获得时间节点A时的地表暴雨-融雪产汇流时空演进结果。
本方法建立了SCS-SRM耦合分布式产流计算模型，采用多源多年平均数据作为模型驱动，基于GIS栅格实现了水文响应单元的离散化，在丰富流域下垫面空间分布特征的同时降低了模型参数需求。通过多年平均数据的输入可估算地表多年降雨-融雪峰值径流的稳定状态值，该技术可完全不依赖现场长时间实测径流数据，达到三维可视化地地表峰值径流的目的，尤其适用于气候条件复杂多变、流域水文过程复杂，并且气象站点分布稀疏，缺少实测水文数据的区域。
实施例1
下面通过具体的实例来说明本发明一种无实测径流资料地区暴雨-融雪洪峰径流强度估算方法，附图1展现了本发明方法的技术实现流程。
本发明通过收集无实测径流资料地区数据，包括有SRTM数字高程模型、土壤质地类型数据、气象监测降雨温度数据、地表覆盖类型数据、积雪覆盖数据，基于arcpython代码实现超大积雪覆盖数据的批量处理，结合国家气象站监测数据和积雪覆盖数据展开分析，得到研究地区融雪期和暴雨期。
在此基础上进一步确定研究区地表峰值径流时间节点A，即模拟对象时间节点。然后利用GIS栅格化实现多年降雪频率统计，采用多项式拟合的方法获取频率和大于该频率积雪覆盖率的确定系数，以此指导确定多年时间节点A时积雪平均覆盖范围，也就是降雨产流和降雨-融雪产流边界。
收集目标研究区域的平均气温数据，通过0.6℃/100m气温垂直递减率获取地表气温分布，以其中0℃作为降水形态的分界线，即降雨-融雪产流和降雪不产流的边界。
而后结合研究区的土壤质地类型数据确定不同水文响应单元CN值，并根据所搭建产流模型单元产流公式（即式1）计算单元产流量。产流完成后采用Massflow软件对流体汇流运动进行模拟，选用Manning底摩擦模型（曼宁系数取0.06），获取目标无资料地区不同流域地表径流的时空演化特征，包括径流速度、径流深度、径流强度。最后基于现场调研收集数据对模拟结果进行初步验证，完成无实测径流资料地区降雨-融雪峰值径流评价。
具体步骤如下：
1）数据收集：
收集研究区相关数据，包括数字高程（DEM）数据、土壤质地数据、卫星校正多年暴雨数据、地表覆盖类型数据、MOD10A2积雪覆盖数据、国家气象站多年降雨温度数据，基于ArcGIS软件将数据图层栅格化，根据栅格尺寸选取标准（见下表），通过重采样工具将栅格尺寸大小统一为30×30m。
表1 数据来源
表2 栅格单元尺寸选取标准表
2）径流类型分析：
从附图4所示的气象站多年监测平均降雨量折线图可明显看出，研究区雨季集中在5~9月，其中6月降雨量达到最大（180.73mm）。从附图9可以看出，平均气温最高为7月~8月，达到16.5℃。
对收集的MOD10A2积雪覆盖数据进行批量格式转换（hdf-tiff）、裁剪、拼接预处理，获得研究区8日间隔的积雪覆盖产品，并提出同月积雪数据融合规则：栅格像元在当月任意一景8日内积雪影像中存在积雪，则该像元被判定为积雪像元，通过arcpython代码得到研究区多年逐月积雪覆盖率（见下表3），根据表中结果以及附图3积雪覆盖率变化折线图可知研究区积雪覆盖率在年内存在明显差异，大部分年内积雪最大值出现在1-3月，少部分积雪覆盖面积最大值出现在11月、12月，积雪最小值主要出现在6-8月，与附图9中的多年逐月平均气温变化具有一致性；从不同年间积雪覆盖数据来看，2001-2013年积雪覆盖率最低值出现月份为7/8月，而2014年及以之后积雪覆盖率最低值出现在6/7月，气温升高时期明显提前，或与全球气候变暖相关，多年逐月积雪覆盖率变化呈现的规律主要为在3-4月开始波动降低，在随后的1-3月时间内出现显著降低，在6-8月到达最低值后会维持一定水平持续波动（1-3月），在10月温度明显降低后覆盖率随之逐渐上升。
表3 研究区多年逐月积雪覆盖率（%）
综上确定研究区地表径流来源主要为降雨径流和融雪径流，其中融雪期为4月-9月，暴雨期为5~9月，属于典型“雨热同期”，据此确定研究区地表径流峰值时间节点A为6月。
3）确定不同产流类型单元边界：
根据附图2所示的SCS-SRM耦合分布式产流模型，根据不同海拔高度降水-产流形式可将其中水文响应单元分为：降雨产流单元、降雨-融雪产流单元、降雪不产流单元三种类型。
降雨产流和降雨-融雪产流边界确定：基于步骤2）中获取的逐月积雪覆盖栅格数据，统计每个栅格单元20年间在6月出现积雪的频率，得到如附图5所示的研究区6月积雪覆盖频率分布，基于ArcGIS得到不同频率下的积雪栅格单元数量即积雪面积，并通过Origin计算统计频率和大于该频率积雪覆盖率的多项式拟合模型，得到如图6所示的拟合曲线y =Intercept+B1*x1-B2*x2，其中，x表示积雪覆盖率，%；Intercept表示y 轴上的截距；B1、B2为系数。该模型拟合效果优，确定系数R²达到了0.99，因此可通过附图6中的拟合曲线确定多年6月研究区平均积雪覆盖率所对应的统计频率为0.8，因此以覆盖积雪统计频率超过0.8的区域代表研究地区6月积雪覆盖的平均范围，即为多年6月平均季节性雪线，以该界限可将融雪-降雨产流单元与降雨产流单元区分开。
降雨-融雪产流与降雪不产流单元边界确定：国家气象监测站多年6月平均气温为13.35℃，在该数据的基础上结合30m的数字高程数据，采用0.6℃/100m的气温垂直递减率获取了研究区多年6月平均气温分布，提取其中温度低于0℃的区域，以该区域为研究区6月时间节点的降雪不产流区域。
由于MOD10A2积雪覆盖数据分辨率较大，导致降雨产流和降雨-融雪产流边界呈现锯齿状，通过ArcGIS内置工具平滑边界进行处理，并与降雨-融雪产流与降雪不产流单元边界范围进行镶嵌，如附图7所示得到了研究区6月降雪不产流、降雨-融雪产流、降雨产流三类水文单元分布情况，然后以ESAWorld Cover地表覆盖类型数据集细化没有积雪区域的降雨产流单元类型，得到研究区在6月的地表覆盖类型分布图。
4）产流CN参数的确定及产流计算：
美国国家水文工程手册Part7定义了四种水文土壤分组，分别为A（透水）、B（较透水）、C（较不透水）、D（不透水），分别对应不同土壤质地（见下表4），因此可根据土壤质地类型实现研究区水文土壤分组，结果见附图8。
表4水文土壤分组表
在水文土壤分组图和研究区6月地表覆盖类型分布图的基础上，查阅美国国家水文工程手册中CN参考表，确定了研究区6月水文响应单元CN值（见下表），基于ArcGIS对研究区不同水文单元进行CN值赋值，根据查表所得CN值为中等湿润条件下（AMCⅡ）的土壤参数值。
表5研究区水文响应单元中等湿润条件下CN值
根据查表所得CN值为中等湿润条件下的土壤参数值，由于采用多年均值因此无法统计降雨前5d具体的累积降雨量，无法判断土壤湿度条件，但由于输入降雨数据为暴雨，因此可统一认定降雨前5d时土壤处于湿润状态（AMCⅢ），利用下式对CN值进行湿度校正：
；
式中，和/>分别为应湿润条件和中等湿润条件下的土壤CN值，基于上面步骤五提出的产流量计算公式对不同水文响应单元进行产流计算，得到如图10所示的研究区多年6月降雨-融雪地表产流分布情况。
5）基于MassFlow汇流模拟：
基于研究区30m分辨率的DEM数字高程和研究区6月降雨-融雪产流流体数据分别制作三维地形文件z和流体深度文件h，设定计算类型为单层单相，选择开边界条件，流体材料为清水，密度为1000kg/m³，其中流体运动基地摩擦模型选择Manning模型，经查阅相关文献资料设置曼宁系数（基底糙率）为0.06，在软件中选择z+h计算模型实现降水净产流体的三维运动模拟，可获取研究区地表径流的时空演化特征，包括不同模拟过程中不同时间节点的径流速度以及过程中最大径流深度（见附图11，图中hmax表示最大径流深度，单位m）和最大径流强度（见附图12，图中hvmax表示最大径流强度，单位㎡/s）。
6）模拟结果评价
基于现场勘察结果或高分辨率光学影像获取研究区地表实际径流分布情况，可对模拟结果开展初步分析评价。本案例以研究范围内9处弃渣场场址为例（见附图13，图中hvmax表示最大径流强度，单位㎡/s），结合现场勘察结果对模拟结果开展初步分析评价。基于GIS平台提取统计渣场范围内的平均历史最大径流强度，结合图13可以看出，靠近下游的1、2、3、4、5渣场地表历史最大径流强度远大于其他渣场，最大可达578.28m²/s，而其余子流域内渣场场址历史最大径流强度量级较低，其中只有汇水面积较大的6号场址平均历史最大径流强度达到了17.09 m²/s，其余均接近0m²/s，现场调研结果中4号场址所靠近的河段宽度在12-14m，而6号场址旁河流宽度为3-5m，可认为模型模拟结果在一定程度上符合地表径流实际情况。
以上所述，仅是本发明的较佳实施例，并非对本发明做任何形式上的限制，凡是依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化，均落入本发明的保护范围之内。
Claims (1)
1.一种无实测径流资料地区暴雨-融雪洪峰径流强度估算方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤一、结合研究区的国家气象站温度降雨监测数据和积雪覆盖数据，获得暴雨期和融雪期，并根据其时间轴分布特征确定峰值径流时间节点A；
步骤二、利用GIS栅格化数据图层并统一栅格大小，按照不同海拔高度降水-产流形式将栅格单元划分为不同的产流类型，包括降雨-融雪产流单元、降雨产流单元以及降雪不产流单元；包括：
统计每个栅格单元多年在时间节点A时的积雪覆盖率；基于GIS的空间分析得到统计频率和大于该统计频率积雪覆盖率的多项式拟合模型；通过拟合曲线确定多年时间节点A的地区平均积雪覆盖率所对应的统计频率；以超过该统计频率的栅格区域代表研究区在时间节点A的多年积雪覆盖平均范围，并以此为依据划分降雨产流单元和降雨-融雪产流单元；
以国家气象检测站多年时间节点A平均气温数据为基点，结合研究区数字高程数据，根据气温垂直递减率获取研究区地表气温分布图，以0℃作为降水形态的分界线，以此为依据划分降雨-融雪产流单元和降雪不产流单元；
步骤三、结合研究区地表覆盖类型数据集细化无积雪区域的降雨产流单元类型，修正时间节点A时的地表覆盖类型数据；
步骤四、将修正后的地表覆盖类型数据与研究区的土壤质地数据相结合，确定研究区不同水文响应单元，并结合不同水文响应单元的CN值分别计算不同类型产流单元的产流量；
步骤五、利用步骤四计算得到的净产流体，结合研究区的DEM地形栅格数据，基于MassFlow模拟获得时间节点A下地表暴雨-融雪产汇流时空演进结果；包括：基于步骤四计算得到的净产流体数据生成流体深度文件h，基于研究区的DEM地形栅格数据生成三维地形文件z；构建z+h三维数值计算模型，基于MassFlow实现降水净产流体的三维运动模拟，获得研究区地表径流的时空演化特征，包括不同模拟过程中不同时间节点的径流速度以及过程中最大径流深度以及径流强度；
不同类型产流单元的产流量按照下式分别计算：
；
式中：表示径流量，mm；/>表示降雨量，mm；/>表示融雪当量，mm；/>表示初损量，即发生径流前的初损失量，mm；/>表示流域当时的最大可能保持量，mm；降雨-融雪产流单元满足/>；降雨产流单元满足/>；降雪不产流单元为积雪区；
与/>之间的经验关系应满足：/>；/>； 式中，/>表示初损系数；
位于不同高程的降雨-融雪产流单元融雪当量按照下式计算：
；
式中：表示不同产流单元24小时融雪当量（mm），i表示产流单元编号；/>表示冰川或雪的度日因子（mm/（d*℃））；/>表示不同产流单元气温；/>表示流域积雪面积（km²）；表示流域总面积（km²）；
度日因子DDF考虑了坡度、海拔、纬度的影响，其计算公式如下：
；
式中：表示产流单元海拔高度（m）；/>表示产流单元纬度（°）；/>表示产流单元坡度（°）；
不同水文响应单元的CN值为校正后的湿润条件下的土壤参数值，校正公式如下：
；
式中：为查表所得的中等湿润条件下的土壤参数值；/>为湿润条件下的土壤参数值。
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