分布式水文模型研究进展

郑贵元+李建贵+孙伟+王雯清

摘 要：该文介绍了分布式水文模型的研究现状，以及分布式水文模型的构建，并对存在问题及发展方向进行了总结和展望。

关键词：Wassi；研究进展；分布式水文模型；水文模拟

中图分类号 P208 文献标识码 A 文章编号 1007-7731（2017）10-0027-03

自20世纪以来全球水资源危机日益加深，为了研究在特定气候和人类活动影响下的水文规律，水文研究从流域水循环的模拟即集总式水文模型扩展到分布式或半分布式水文模型[1-4]再到使用专业水文模拟软件进行协同分布式模拟计算。水文模型是水文科学的重要的研究方法和手段[5-6]。本文首先介绍了分布式水文模型的研究现状，然后介绍了分布式水文模型的构建，最后对分布式水文模型的进行了展望和总结。

1 分布式水文模型研究现状

目前分布式水文模型在区域研究中，影响较大的模型有水碳耦合模型。水碳模型最早始于20世纪80年代的光合模型和光合与气孔导度关系的模型。现在比较常用的区域水碳模型有SMPT-SB模型等。SMPT-SB是一个反映叶片和冠层尺度水碳耦合的模型，张宝忠[7]等使用SMPT-SB模型分析了华北地区夏玉米叶片和冠层尺度的光合与蒸腾的变化规律，计算后所得叶片光合、蒸腾和水分利用效率数值与真实数的回归系数接近1，模型较好的反映了叶片光合与蒸腾的耦合关系。而使用次数较为频繁的模型有CEVSA、BEPS、IBIS等模型，这几种模型都是基于地球循环大环境下的水文模型。潘登[8]等使用应用分布式水文模型优化黑龙港及运东平原农田灌溉制度，通过模型优化后当地的灌溉制度得到了改善，反映出水文模型对生产实践具有实际参考意义。

Wassi模型是一个基于月供水压力指数的水文模型[9]，sun[10-11]等使用Wassi模型对了美国和墨西哥等国家和地区进行了水文模拟计算，模拟结果显示Wassi模型较好的反映了美国等的供水压力状况，并预测了未来的降雨量。P.V.caldwell[12]等和孙阁教授合作研究了水蒸发、不同土地使用类型、气候变化等要素对供水变化的影响。

Biome-BGC模型是用于模拟陆地生态系统的碳、氮、水分循环。张庭龙[13]等将实测叶面积指数和实测遥感叶面指数同化进Biome-BGC模型，通过改进数据对比计算后发现模型的计算的精确度得到了提高。当前各种水碳模型通过空间尺度、定量评价、蒸发散等详细叙述了目前水碳模型的进展，当前水分利用效率以及模型率定和验证板块是模型研究的短板[14]。

与Wassi模型类似的有RHESSys模型、DLEM模型以及Wassi-c模型。这3个模型从不同尺度以及不同的计算方式来进行区域或者流域范围的模拟计算，通过计算分析出水碳耦合关系为解决实际问题提供参考意见[15]。

在水文研究界基于DEM的分布式水文模型也是一个研究热点[16-17]，由于我国在分布式水文模型研究晚所以更多的只是借鉴国外的模型和经验，结合具体实际来应用将成为以后的研究重点[18]。基于DEM的的水文模型在坡度、坡向等地图绘制细节上相对以往的地图具有更高的精度等众多优点，这将成为未来水文模拟的一个趋势[19]。同时也应该看到分布式水文模型也存在一些问题，如模型的真实性、尺度转换问题、模型的检验问题、计算时间和数据储存的问题，尽管有以上4个缺陷分布式水文模型依然是未来水文模型发展的主要方向[20]。当前分布式水文模型呈献多过程综合、计算量大等特点[21]，并且出现了分布式水文模型软件系统[22-23]，如OMS系统、AVSWAT、WetSpa等软件系统，这些软件系统的出现有利于简化模型应用流程。

2 分布式水文模型构架

本文以Wassi模型为例对分布式水文模型的构架进行一般性的简介，Wassi模型是一个基于月为计算单位的分布式水文模型，可以用来预测降雨量等。Wassi模型的主要模块有率定输入和预测输出模块以及水文响应单元的划定。

2.1 Wassi模型水文响应单元的划定 在Wassi模型中水文空间响应单元的划定取决于蒸散量，雪的积累和融化，地表径流，月降水，温度，月平均叶面积指数，土地覆盖类型。主要计算公式如下：

蒸散计算公式：

式中：PETHAMON为HAMON（1963）经验计算公式，LAII为叶面积指数，PPT为降水量HAMON（1963）经验计算公式：

式中：n为月天数，k为白天长度，pw为月平均空气温度的饱和蒸气压密度。

2.2 Wassi模型的率定 详见图2。

2.3 Wassi模型降雨量的预测 图3为Wassi模型在美国的降雨量预测图，图中运用Wassi模型基于美国的历史降雨数据等因素，对huc12110208区域进行了降雨量预测。计算时所用的的率定数据（图4）。

通過以上Wassi模型的简介已经描述出了一般分布式水文模型的常见构架为水文响应单元的划定，模型的率定以及结果输出3大主要模块。不同的分布式水文模型与Wassi模型会存在着一些差异，但是大致框架和Wassi模型一样，如孙占东[7]洞庭湖流域分布式水文模型研究中对洞庭湖流域进行了流域划分以及模型率定和验证模块的优化就和Wassi模型主要模块一样，但是率定参数等有区别。

3 讨论

分布式水文模型经过了几十年的发展，已经开始成熟起来。目前模型数量较多，并且开始出现专业软件用于模型计算和模拟，但是从总体上看分布式水文模型也存在着一些问题：

（1）分布式水文模型的的准确性。由于水文模拟模拟的是一个复杂的水文过程集合体，在具体计算和模拟中数值对模拟的结果影响巨大，因此模型对数值的依赖性极高，一旦出现某些数值缺失或者存在数值偏差，那么模型模拟的结果准确性将大大下降。

（2）模型的检验问题。有些水文状态变量因缺乏实时监控，无法得到准确数值，往往依靠经验数值代替计算，这样导致模型运行没有问题，但是计算结果是错误的或者是结果与真实数值偏差很大的情况。

（3）专业软件要求较高的计算机操作水平。随着专业水文模拟软件的出现，对运用分布式水文模型的学者和专家来说需要具备较高的专业软件操作水平，这样导致的后果是水文模拟计算越来越依靠计算机，模型如果有些新的改进和调整往往还需要一个专业编程人员的帮助，因为水文模拟本来属于水文学范畴，但是随着目前的发展状况看，一个水文学的学者或者专家已经无法胜任独自运用水文模型来模拟计算了，同时还需要计算机编程人员的帮助。专业水文专家或学者与计算机编程人员是否能协调一致用好分布式水文模型软件将成为关键。

参考文献

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