摘 要：為了評(píng)價(jià)桃林口水庫(kù)水文狀況，建立其上游青龍河流域的BASINs/HSPF水文水質(zhì)模擬模型。以Nash-Sutcliffe效率系數(shù)作為評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，考慮其模型輸入資料的不確定性對(duì)模型模擬的影響。因此，將探討在降雨輸入資料不可靠情況下對(duì)降雨進(jìn)行不確定性分析，以及降雨波動(dòng)在不同參數(shù)下的影響，同時(shí)也可為之后其它相關(guān)的研究提供借鑒。

關(guān)鍵詞：青龍河流域；BASINs/HSPF模型；降雨輸入不確定性；降雨波動(dòng)

DOI：10.16640/j.cnki.37-1222/t.2018.09.181

1 研究背景

近年來(lái)，流域水文水質(zhì)模型的應(yīng)用越來(lái)越廣泛，如WASP、SWAT、新安江模型和HSPF等。BASINs/HSPF模型作為半分布式流域模型優(yōu)秀代表之一，因其在水文水質(zhì)模擬方面表現(xiàn)出強(qiáng)大的功能，在國(guó)內(nèi)外均得到廣泛的應(yīng)用。然而，水文模擬作為HSPF 模型的基礎(chǔ)，在模擬中時(shí)常常會(huì)出現(xiàn)“異參同效”現(xiàn)象，這是由于水文數(shù)據(jù)的不可靠性、參數(shù)間的相關(guān)性等問題導(dǎo)致的，從而使水文模擬和預(yù)測(cè)過程存在誤差。因此，對(duì)于水文數(shù)據(jù)輸入的不確定性以及參數(shù)敏感性的分析是十分重要的。

2 國(guó)內(nèi)外的研究現(xiàn)狀及前沿問題

2.1 國(guó)外研究現(xiàn)狀

在國(guó)外，Lee，K.S.等用MCMC方法對(duì)枯水頻率進(jìn)行分析，并與極大似然方法進(jìn)行對(duì)比分析：Gallagher，M.等應(yīng)用MCMC方法和線性不確定性分析法進(jìn)行HSPF模型的不確定性分析，對(duì)不同方法得出的結(jié)果進(jìn)行了分析和比較；在國(guó)內(nèi)，王建平等應(yīng)用MCMC方法進(jìn)行水質(zhì)模型的參數(shù)不確定性分析，結(jié)果表明，MCMC法對(duì)模型參數(shù)有較好的搜索效率；熊立華等將MCMC方法與GLUE方法進(jìn)行對(duì)比，實(shí)例結(jié)果表明，就SMAR模型而言，MCMC方法能夠更好地推求模型參數(shù)后驗(yàn)分布。

2.2 國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀及存在問題

在我國(guó)，對(duì)水文水質(zhì)模型的研究包括最早的以新安江模型為代表的集總式模型，到以WEP（Water and Energy transfer Process）為代表的分布式模型，在這過程中，取得了一些成就，但國(guó)內(nèi)對(duì)BASINS的研究起步較晚。由于我國(guó)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)比較薄弱，模型的應(yīng)用與推廣仍有一定的障礙，因此相比SWAT模型等，對(duì)BASINS的研究相對(duì)較少。

在數(shù)據(jù)庫(kù)方面的問題有以下幾方面，如土壤數(shù)據(jù)，BASINS自帶的土壤數(shù)據(jù)庫(kù)和國(guó)內(nèi)的土壤分類不同，土壤編碼和名稱也差別較大，我國(guó)的土壤數(shù)據(jù)達(dá)不到模型要求的精度；在植被數(shù)據(jù)方面，我國(guó)的土地利用數(shù)據(jù)劃分類別與模型不一致，需要修改，根據(jù)遙感影像重新解譯甚至實(shí)地觀測(cè)采樣等；BASINS對(duì)氣象數(shù)據(jù)的格式、編碼等有嚴(yán)格的要求，從完整的氣象數(shù)據(jù)到系統(tǒng)可利用的形式，還需要經(jīng)過一系列處理；同時(shí)由于我國(guó)氣象站點(diǎn)的不均勻性，或者一些流域或地區(qū)沒有長(zhǎng)期連續(xù)的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，我國(guó)還存在氣象數(shù)據(jù)不全的問題，這需要通過系統(tǒng)的前處理程序WDMUtil自動(dòng)補(bǔ)充缺失數(shù)據(jù)，隨機(jī)陣的動(dòng)蕩性會(huì)造成數(shù)據(jù)不合理。

3 研究?jī)?nèi)容

3.1 研究目的

通過不確定性分析方法對(duì)降雨進(jìn)行隨機(jī)模擬生成多組實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，轉(zhuǎn)向HSPF模型進(jìn)行運(yùn)行計(jì)算，經(jīng)過靈敏度分析和參數(shù)率定，對(duì)得到的多組Nash系數(shù)進(jìn)行比較分析，進(jìn)一步比較降雨波動(dòng)對(duì)結(jié)果的影響。根據(jù)不同情景的模擬與計(jì)算，針對(duì)具體問題，可通過相應(yīng)的改變與調(diào)整，解決不同類型的水文問題。

3.2 研究方法

主要是針對(duì)降雨輸入的不確定性進(jìn)行分析，通過四種分析方法進(jìn)行分析模擬，分別是趨勢(shì)分析方法（突變），周期分析方法，隨機(jī)分析方法以及正態(tài)分析方法。

3.2.1 降雨輸入不確定性分析方法

在降雨趨勢(shì)分析方面有非參數(shù)Mann-Kendall法，Mann-Kendall秩次相關(guān)法，Spearman秩次相關(guān)檢驗(yàn)法，線性回歸法和滑動(dòng)平均法，還包括赫斯特系數(shù)分析法和Pettitt突變點(diǎn)檢驗(yàn)兩種突變分析方法；在降雨周期分析方面有最大墑譜法和小波變換法；降雨隨機(jī)分析分析方法為ARMA；正態(tài)分析方法包括擬合優(yōu)度檢驗(yàn)，Kolmogorov-Smirnov正態(tài)性檢驗(yàn)，Lilliefor正態(tài)分布檢驗(yàn)，偏度峰度檢驗(yàn)法。

3.2.2 參數(shù)的不確定性分析方法

包括正交極差分析方法及支撐向量機(jī)分析方法。

3.3 技術(shù)路線

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作者簡(jiǎn)介：陳心能（1994-），男，江蘇江陰人，碩士，研究方向：水文與水資源。