[发明专利]一种基于大区域水文模拟的径流演变不确定归因方法

说明书

本发明公开了一种基于大区域水文模拟的径流演变不确定归因方法，该方法考虑了模型参数不确定性演化和归因路径多样性而导致不确定性的时空径流演变归因，包括如下步骤：建立数据集；描述历史径流演变规律；建立大区域水文模型；模型参数敏感性分析；模型参数率定及不确定性分析；径流演变不确定归因分析。本发明能够利用有限的径流监测资料获得全区域径流变化归因结果，并且充分考虑了模型参数不确定性演进和归因路径多样而导致不确定性。

技术领域

本发明设计水利工程领域中的径流演变归因技术，特别涉及一种基于大区域水文模拟的、考虑了模型参数不确定性演化和归因路径多样性而导致不确定性的时空径流演变归因方法。

背景技术

径流是水文循环中最重要的组成部分之一，在当前的变化环境下，理解径流的产生、变化及变化的潜在原因，对进行高效的水资源管理有着重要意义。径流过程与大气环流、气候变化、流域内下垫面和人类社会经济等诸多要素密切相关，径流变化是这些要素共同作用、交织影响的综合结果，从而显示出复杂多变、难以预测的特征。伴随人口的快速增长，水资源的供需矛盾日益激烈，厘清气候变化和人类活动等诸多因子分别对径流的影响作用，对预测未来水资源情势、水资源管理适应性决策有着至关重要的作用。

径流演变的归因技术旨在定量分析径流时空变化的成因，为预测未来径流、制定水资源管理的适应性对策提供依据，针对不同的成因和影响程度做出具有针对性、便于操作的适应性调控决策。国内外变化环境下径流变化的归因研究取得了长足的发展，但从当前见诸文献的成果看，径流变化归因技术有待进一步深化和改进，表现为：对于大区域的径流演变归因，多采用数据分析或概念性方法，笼统给出整个区域的归因结果；即使能够分子流域进行径流演变归因，对水文监测数据有着极高的要求，往往也受限于此；归因分析的不确定性来源很多，而不确定性评估尚显不足。

发明内容

发明目的：提供一种基于大区域水文模拟的、考虑了模型参数不确定性演化和归因路径多样性而导致不确定性的时空径流演变归因方法，以解决现有技术存在的上述问题。

技术方案：一种基于大区域水文模拟的径流演变不确定归因方法，包括以下步骤：

步骤1，建立数据集；

步骤2，描述历史径流演变规律；

步骤3，建立大区域水文模型；

步骤4，模型参数敏感性分析；

步骤5，模型参数率定及不确定性分析；

步骤6，径流演变不确定归因分析。

所述步骤1中，建立包含水文气象数据、空间数据和地理特征数据的数据集。更详细地，包括：水文站径流监测数据、气象站降水、最高气温、最低气温、风速、相对湿度、太阳辐射数据，地形地貌数据，土地利用与覆被数据，土壤类型数据，水库数据，取用水数据。

所述步骤2中，不同的统计方法对同一个时间序列检验可能得到不一致的结果，因此采用Mann-Kendall非参数检验和Spearman’s Rho检验两种方法描述历史径流的演变特征并相互佐证；采用Pettitt检验和有序聚类方法确定径流发生统计意义上显著突变的时间，划分基准期和变化期，认定该时间点前的基准期径流受变化环境影响统计意义上不显著，可反映天然情况。

所述步骤3中，依据大区域地形地貌数据生成水系、划分子流域，基于大区域地形地貌数据、土地利用覆被数据、土壤类型数据生成水文响应单元，从而建立起大区域物理水文模型SWAT模型结构，输入数据试运行。

所述步骤4中，采用LH-OAT(Latin Hypercube One-factor-at-a-time)敏感性分析技术，在模型众多参数中选出重要敏感的参数。为了反映大区域模型参数的空间异质性，对每个观测控制点以上的子流域集合采用一套敏感性参数集，整个大区域采用多套敏感性参数集。