肖興濤,王加虎
(1.黑龍江省水文水資源中心,哈爾濱 150001;2.河海大學(xué)水文水資源學(xué)院,南京 210098)
由于氣候條件、人文地理等條件的限制,很多區(qū)域觀測(cè)站點(diǎn)稀疏、甚至無(wú)觀測(cè)資料,成為水文模擬和水資源研究中的難點(diǎn)。衛(wèi)星測(cè)雨數(shù)據(jù)產(chǎn)品可以發(fā)揮其在時(shí)間和空間上高分辨率、覆蓋面積廣的優(yōu)勢(shì),以彌補(bǔ)傳統(tǒng)站點(diǎn)觀測(cè)降雨在該方面的不足[1]。技術(shù)的進(jìn)步極大的提高了衛(wèi)星數(shù)據(jù)產(chǎn)品用于大尺度分布式水文模型降水輸入的適用性。
在過(guò)去的幾年中,已經(jīng)開(kāi)發(fā)了一些基于全球的高分辨率衛(wèi)星降水產(chǎn)品,其中包括由美國(guó)宇航局(NASA)和日本宇航局(JAXA)于1997年11月28日聯(lián)合成功發(fā)射的熱帶降雨測(cè)量衛(wèi)星測(cè)雨雷達(dá)(Tropic Rainfall Measurement Mission Precipitation Radar,TRMM)。TRMM 衛(wèi)星軌道為圓形,傾角35°,初始軌道高度為350km(2001年8月7日后調(diào)整為403km),環(huán)繞地球一周大約需要91.6min,覆蓋區(qū)域最初為全球E35°S-N35°,目前已擴(kuò)展到N50°-S50°。TRMM衛(wèi)星降水雷達(dá)的掃描寬度約為215km,每條掃描線上都有49個(gè)像素,掃描角范圍為-17°-17°。TRMM衛(wèi)星原本的設(shè)計(jì)壽命為3a,但因其工作性能一直維持在良好狀態(tài),因此迄今仍然正常服役,并且仍將作為NASA全球降水觀測(cè)計(jì)劃GPM的一部分發(fā)揮重要作用。
文章主要是通過(guò)對(duì)TRMM衛(wèi)星降水?dāng)?shù)據(jù)的精度評(píng)價(jià)及修正,以分布式水文模型為工具,進(jìn)一步分析衛(wèi)星降雨產(chǎn)品在無(wú)資料地區(qū)的適用性。根據(jù)各子流域的流域特征指標(biāo),采用模糊傳遞閉包法劃分相似流域。在相似流域確定的基礎(chǔ)上,人為擬定一個(gè)流域作為無(wú)資料地區(qū),進(jìn)行衛(wèi)星修正系數(shù)以及模型參數(shù)的移用,并對(duì)其徑流模擬結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析。
TRMM(Tropical Rainfall Measuring Mission,熱帶降水測(cè)量)計(jì)劃是由美國(guó)宇航局(NASA)和日本宇航局(JAXA)聯(lián)合發(fā)起的,衛(wèi)星是1997年11月28日在日本發(fā)射成功的,其軌道呈現(xiàn)圓形,傾角達(dá)到35°,初始軌道高度為350 km(2001年8月7日后調(diào)整為403km)。1998年以來(lái),TRMM衛(wèi)星就開(kāi)始提供各種系列的數(shù)據(jù)產(chǎn)品,包括很多未知大陸和海洋地區(qū)的潛熱通量和降雨四維時(shí)空分布的較為詳細(xì)的數(shù)據(jù)集合,其覆蓋范圍從最初的南北緯35°之間擴(kuò)展到目前的南北緯50°之間[1]。TRMM衛(wèi)星降雨數(shù)據(jù)具有時(shí)空高分辨率的優(yōu)點(diǎn),能夠彌補(bǔ)傳統(tǒng)的站點(diǎn)觀測(cè)降水在此方面的不足。
TRMM數(shù)據(jù)的處理分為以下3步:
1)格式轉(zhuǎn)換與投影校正: TRMM 3B42V7 和 RT數(shù)據(jù)的初始格式是 HDF 文件格式,通過(guò)Visual Studio 編寫(xiě)程序?qū)⑵滢D(zhuǎn)換為柵格數(shù)據(jù)(Grid 格式)。具體是先將 HDF 格式數(shù)據(jù)逆時(shí)針旋轉(zhuǎn) 90°,將 HDF 格式數(shù)據(jù)恢復(fù)到傳統(tǒng)的“上北下南左西右東”形式,并初步裁剪出中國(guó)地區(qū)的降水?dāng)?shù)據(jù)。原始 HDF格式數(shù)據(jù)和經(jīng)過(guò)初步處理后的Grid 格式中國(guó)邊界降水量,TRMM原始HDF格式以及Grid格式中國(guó)邊界降雨量圖,見(jiàn)圖1。
(a)原始 (b)初步處理后
2)研究區(qū)域裁剪。編寫(xiě)程序,使用穆棱等十站點(diǎn)的DEM 數(shù)據(jù),將穆棱等十個(gè)站點(diǎn)的 TRMM 3B42V7 和 RT 數(shù)據(jù)批量提取出來(lái)。
3)不同時(shí)間尺度 TRMM 數(shù)據(jù)計(jì)算:步驟(2)得到的 3B42 V7 和 RT 數(shù)據(jù)實(shí)際上是點(diǎn)數(shù)據(jù)集(3h 平均降水量,單位為mm/h)。而日、月、年等降水?dāng)?shù)據(jù)則需要通過(guò)數(shù)據(jù)透視表對(duì) 3h 數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算獲得;此外,研究區(qū)域的TRMM 面雨量文章選取泰森多邊形插值法計(jì)算得出。所選數(shù)據(jù)時(shí)間序列與站點(diǎn)數(shù)據(jù)一致[2-3]。
收集黑龍江省WSLJ流域內(nèi)的穆棱等10個(gè)有資料站點(diǎn)的2005—2014 年汛期(6-9月份)逐日降雨數(shù)據(jù)。采用泰森多邊形插值法將各個(gè)站點(diǎn)的雨量插值到整個(gè)流域面上分布,從而可以計(jì)算出整個(gè)研究流域的逐日降雨量。穆棱等10個(gè)站點(diǎn)基本情況,見(jiàn)表1。
表1 穆棱等10個(gè)站點(diǎn)基本情況
影響流域水文響應(yīng)的要素主要包括流域的地形、地勢(shì)、氣候條件、下墊面等,相似流域劃分的關(guān)鍵在于提取出能反映流域產(chǎn)匯流過(guò)程的指標(biāo)因子。在選取流域相似指標(biāo)時(shí),需多方面考慮并依據(jù)劃分相似流域的不同目的,建立相應(yīng)的相似指標(biāo)評(píng)價(jià)體系。本研究在選取相似指標(biāo)時(shí),先對(duì)流域結(jié)構(gòu)特征因子和各流域的水文特征因子進(jìn)行相關(guān)性分析,以水文特征值為因變量,結(jié)構(gòu)特征因子為自變量,根據(jù)各自變量對(duì)因變量的貢獻(xiàn)大小進(jìn)行變量篩選,剔除那些貢獻(xiàn)小,對(duì)模型沒(méi)有顯著影響以及與其他自變量有密切關(guān)系的自變量 ,從而篩選出對(duì)水文特征值影響較大的結(jié)構(gòu)特征因子,再進(jìn)行聚類(lèi)分析。
本研究在已有的DEM數(shù)據(jù)和下墊面等資料的基礎(chǔ)上,對(duì)流域特征值進(jìn)行提取。10個(gè)子流域特征值,見(jiàn)表2。
隨著理論數(shù)學(xué)的發(fā)展,灰色理論和模糊數(shù)學(xué)為解決相似流域的不確定性選擇問(wèn)題提供了思路,許多研究者基于此提出了一些選擇相似流域的方法。目前應(yīng)用較為廣泛的有灰關(guān)聯(lián)分析法,非平權(quán)距離系數(shù)法,模糊聚類(lèi)分析法等。常用的模糊聚類(lèi)分析方法包含基于目標(biāo)函數(shù)以及基于模糊矩陣的兩類(lèi)聚類(lèi)分析方法。模糊矩陣的聚類(lèi)分析主要包括直接聚類(lèi)法、模糊傳遞閉包法和最大樹(shù)法。本研究基于提取的流域特征值,采用模糊傳遞閉包法對(duì)相似流域進(jìn)行劃分[4]。
10個(gè)站有10種劃分方法,隨著分類(lèi)數(shù)的減小,其對(duì)應(yīng)的λ也在減小。而當(dāng)λ=0.987時(shí),密山橋與湖北閘即可劃分為相似流域,兩個(gè)流域相似度極高。因而文章選擇湖北閘流域?yàn)槊苌綐蛄饔虻南嗨屏饔?,用于衛(wèi)星數(shù)據(jù)修正系數(shù)以及模型參數(shù)移用。黑龍江省各子流域數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化結(jié)果表,見(jiàn)表3。
表2 10個(gè)子流域特征值
表3 黑龍江省各子流域數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化結(jié)果表
將湖北閘流域的RT數(shù)據(jù)修正系數(shù)移用到密山橋,對(duì)密山橋的RT數(shù)據(jù)進(jìn)行修正,得到修正系數(shù)移用的RT數(shù)據(jù)。
以密山橋流域的逐日站點(diǎn)觀測(cè)降水、RT降水、修正后的RT降水以及修正系數(shù)移用的RT降水驅(qū)動(dòng)分布式新安江模型,模擬其日徑流過(guò)程及對(duì)月徑流進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。
密山橋流域(汛期)日模擬評(píng)價(jià)指標(biāo)結(jié)果表,見(jiàn)表4。從表4中可以看出,以密山橋?qū)崪y(cè)降水驅(qū)動(dòng)模型,模擬徑流的確定性系數(shù)NSCE為0.90,相對(duì)誤差Bias為-6.74%,模擬徑流較實(shí)測(cè)徑流略偏小,判定系數(shù)R2為0.95,模擬效果極好;RT降水的模擬結(jié)果不太理想,確定性系數(shù)NSCE為0.61,相對(duì)誤差Bias為-12.13%,模擬徑流較實(shí)測(cè)徑流偏小,判定系數(shù)R2為0.78;經(jīng)過(guò)修正后的RT數(shù)據(jù),模擬結(jié)果有較大提升,確定性系數(shù)NSCE為0.85,修正后的RT降水所模擬的徑流較實(shí)測(cè)值偏小6.74%,修正后模擬徑流與實(shí)測(cè)徑流的判定系數(shù)R2為0.91;而移用湖北閘的修正系數(shù)修正后的RT降水,模擬徑流的確定性系數(shù)NSCE為0.70,相對(duì)誤差Bias為-9.28%,模擬徑流較實(shí)測(cè)徑流略偏小,判定系數(shù)R2為0.84,其模擬效果與RT相比有明顯提升,但與自身修正的RT降水相比仍有不小差距。結(jié)果表明,移用相似流域的修正系數(shù)來(lái)修正RT降水,其日徑流模擬結(jié)果精度不夠高。密山橋流域2005-2014年(汛期)日模擬結(jié)果對(duì)比圖,見(jiàn)圖2。
表4 密山橋流域(汛期)日模擬評(píng)價(jià)指標(biāo)結(jié)果表
(a)RT結(jié)果對(duì)比圖
(b)RT修正結(jié)果對(duì)比圖
(c)移用修正系數(shù)RT修正結(jié)果對(duì)比圖
將湖北閘流域確定的產(chǎn)流和匯流參數(shù)代入分布式新安江模型,對(duì)密山橋流域進(jìn)行徑流模擬。然后以密山橋流域的逐日站點(diǎn)觀測(cè)降水、RT降水、修正后的RT降水以及修正系數(shù)移用的RT降水驅(qū)動(dòng)分布式新安江模型,模擬其日徑流過(guò)程進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。
密山橋移用湖北閘參數(shù)(汛期)日模擬評(píng)價(jià)指標(biāo)結(jié)果表,見(jiàn)表5。從表5中可以看出,以密山橋?qū)崪y(cè)降水驅(qū)動(dòng)模型,模擬徑流的確定性系數(shù)NSCE為0.86,相對(duì)誤差Bias為-6.06%,模擬徑流較實(shí)測(cè)徑流略偏小,判定系數(shù)R2為0.91,模擬效果極好;RT降水的模擬結(jié)果不理想,確定性系數(shù)NSCE為0.56,相對(duì)誤差Bias為-16.12%,模擬徑流較實(shí)測(cè)徑流偏小,判定系數(shù)R2為0.74;經(jīng)過(guò)修正后的RT數(shù)據(jù),模擬結(jié)果有較大提升,確定性系數(shù)NSCE為0.82,修正后的RT降水所模擬的徑流較實(shí)測(cè)值偏小8.36%,修正后模擬徑流與實(shí)測(cè)徑流的判定系數(shù)R2為0.87;而移用湖北閘的修正系數(shù)修正后的RT降水,模擬效果與RT相比有明顯提升,但與自身修正的RT降水相比仍有不小差距。將此結(jié)果與密山橋自身率定參數(shù)日模擬結(jié)果相比,結(jié)果相差不大,說(shuō)明模型參數(shù)移用可行。
將不同模型參數(shù)下,不同降雨輸入的日徑流模擬結(jié)果進(jìn)行對(duì)比,密山橋流域(汛期)日模擬評(píng)價(jià)指標(biāo)結(jié)果對(duì)比表,見(jiàn)表6。
表5 密山橋移用湖北閘參數(shù)(汛期)日模擬評(píng)價(jià)指標(biāo)結(jié)果表
表6 密山橋流域(汛期)日模擬評(píng)價(jià)指標(biāo)結(jié)果對(duì)比表
對(duì)比可知,密山橋流域在移用湖北閘模型參數(shù)的情況下,再移用其TRMM RT修正系數(shù)來(lái)修正自身RT數(shù)據(jù),其徑流模擬結(jié)果總體比直接用RT模擬好,但日模擬精度仍較低,月模擬精度較好,此方法總體可行但較適用于月徑流模擬。
文章擬定有實(shí)測(cè)資料的密山橋流域?yàn)闊o(wú)資料流域,分析提取了WSLJ流域 10 個(gè)中小流域特征值。根據(jù)研究流域的地理信息和自然地理特點(diǎn),選定具有流域代表性的水文相似評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,并在流域相似性的理論基礎(chǔ)上,采用模糊傳遞閉包法對(duì)無(wú)資料地區(qū)進(jìn)行相似流域選擇。根據(jù)相似流域研究結(jié)果,選擇湖北閘流域?yàn)槊苌綐蛄饔虻南嗨屏饔颉?/p>
以密山橋流域的逐日站點(diǎn)觀測(cè)降水、RT降水、校正后的RT降水以及修正系數(shù)移用的RT降水驅(qū)動(dòng)分布式新安江模型,模擬其日徑流過(guò)程及對(duì)月徑流進(jìn)行統(tǒng)計(jì);將相似流域湖北閘的率定參數(shù)移用到密山橋流域,再分別同時(shí)以這四種不同降水為輸入,模擬其日徑流過(guò)程及對(duì)月徑流進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。主要結(jié)論為:
1)分布式新安江模型對(duì)密山橋流域徑流模擬的效果顯示,站點(diǎn)實(shí)測(cè)降水模擬徑流與實(shí)測(cè)徑流的擬合較好,RT降水的日模擬結(jié)果不理想,經(jīng)過(guò)校正后的RT數(shù)據(jù),對(duì)徑流的模擬能力有明顯提升;移用相似流域的衛(wèi)星數(shù)據(jù)修正系數(shù)修正RT數(shù)據(jù),其日模擬結(jié)果不是非常理想。
2)對(duì)比分析不同模型參數(shù)下的徑流模擬過(guò)程可知,移用參數(shù)的結(jié)果雖比直接率定參數(shù)的結(jié)果稍差,但差距不太大,可知分布式新安江模型參數(shù)在相似流域的移用效果較好。
3)在移用模型參數(shù)的情況下,再移用修正系數(shù)修正RT數(shù)據(jù),其日徑流模擬結(jié)果不好,但此方法可用于無(wú)資料地區(qū)的中長(zhǎng)期水文模擬研究。