概念性水文模型初探

许志强 邓玉华

（1.安微理工大学，安徽 淮南 232000；2.江阴市江港堤闸管理处，江苏 无锡 214431）

1 水文模型分类

随着监测技术、传感器技术的发展，使基于数学的理论及算法演变成反映实际状态的模型成为可能，并以大量数据为基础，对模型进行率定，进而达到预测分析的目标，使人类可以更好地了解自然，有效地利用自然。20世纪80年代初，Loucks 等在其颇具影响的专著《水资源系统规划与分析》中也着重阐述了如何运用系统分析方法指导人类不断增长的水资源需求，在分析方法上，实现从简单水资源系统到复杂大规模水系统，从单目标、确定型问题到多目标、随机型和风险型问题，从数学模型到计算机数字化、信息控制、人工智能的结合运用。

综上所述，水文模型的应用及选择是水资源管理及应用的基础。水文模型包括模拟原型的某些物理性质的水文物理模型，以及用数学物理方法或系统理论描述原形各种变量之间关系的水文数学模型［1］。

水文数学模型可分为两大类型：随机型模型和确定型模型。每个类型又分为多个模型类别，如图1 所示。

2 概念性水文模型

为了更好地理解水文模型，笔者着重介绍部分概念性水文模型。概念性水文模型是在一定程度上考虑径流形成过程的物理过程，在该模型中常用一些物理和经验参数来概括径流形成的物理现象。这里常用的概念性水文模型如下：

2.1 Lorent-Gevers 模型

Lorent-Gevers 模型由比利时科学家Lorent 提出，并经过Fraunhofer IOSB AST（德国弗劳恩霍夫应用系统技术中心）和Illmenau 大学改进，在德国许多流域成功进行过模拟，其模型结构见图2。

图1 水文数据模型分类

图2 Lorent-Gevers 模型结构简图

数学计算公式为：

流域总降水量PB 计算公式为：

式中：

PN—有效降雨量（净雨），即形成地表径流部分的降雨；

EI—降雨过程中的直接蒸发量；

SI—植被截留量，这部分将入渗地下或蒸发。

目前，本模型包括三个子模块，仅需28 个参数，因此建模迅速，模型运算速度快。

2.2 Tank 模型

Tank 模型是由日本学者于20 世纪60年代提出的，其模型结构见图3。其将降雨径流过程模拟为若干个水箱的组合调蓄作用，水箱的侧孔表示出流，底孔表示下渗，假定出流和下渗都为水箱蓄水深的线性函数，有效降雨首先注入顶层水箱中，当蓄水深超过侧孔高时，出流孔开始产流，下渗与降雨注入同时产生，并有底孔渗出，上一层水箱的下渗量即下一层水箱的入流量。

第i 个Tank 的水量平衡为：

水量平衡方程为：

式中：

h—水箱中水深；

q—出流量；

A—产流面积；

k—出流系数；

AC—整个流域面积；

kp—土壤参数。

水箱模型用于小流域的径流模拟较为准确，可与水质模型耦合使用，综合模拟小流域的水文水质变化［2］。

2.3 HBV 模型

HBV 模型是由瑞典气象和水文研究所（SMHI）研究提出的半分布式的概念性水文模型，其模型结构见图4。主要包括三部分：①降雨、积雪和融雪、蒸发计算；②土壤含水量计算；③将净雨系列转化为径流过程线。HBV 模型率定的输入资料主要是实测的气候资料时间系列：气温、降雨、蒸发能力和径流。

HBV 模型分成三层储水产流：①土壤湿度带；②上层储水带；③下层储水带。

图3 Tank 模型结构简图

图4 HBV 模型结构简图

上层储水带出流计算公式为：

下层储水带出流计算公式为：

总出流量为：

该模型目前在北欧地区被广泛应用于水电站发电量预测、大坝安全设计等领域。

3 水文模型的比较分析

以上模型均能有效地反映流域水文状况，参数用量少，实用性强。在实际应用中对概念性水文模型与基于物理性的水文模型进一步进行尝试与比较，总体来说，与物理性模型不同，概念性模型模拟流域区相对不详细，无法通过概念性模型模拟土地利用变化，而物理性模型则可以对此加以考虑。但是对物理性模型进行校对很困难，因为很多参数都需要校对。

如果要将流域水文模型用于管理决策系统，其运算时间短、速度快且输入、操作简便是至关重要的要求。因此，基于概念性水文模型的系统是用户针对水资源配置、管理决策中运用的非常重要的手段。

［1］詹道江，叶守泽.程水文学.北京：水利水电出版社，2000.

［2］张荔，王娜.水箱模型在小流域水文水质模拟中的应用研究.西安建筑科技大学学报，2007.