WEP模型读书报告--胡杨

1、WEP模型读书报告-胡杨 14213376 水文1.前言：分布式水文模型的发展地球环境变化和人类活动的影响改变了水的自然循环规律, 加剧了我国水资源的供需矛盾,许多地区出现了水环境与水生态恶化的严重局势。地表水、地下水及人工侧支循环水等各类水资源转化频繁,狭义的水资源概念与传统的水资源评价方法已显不适。20世纪80年代中期以来,随着计算机技术、地理信息系统和遥感技术的发展,从水循环过程的物理机制入手并考虑水文变量的空间变异性问题,即分布式流域水文(水循环)模型或称“白箱”模型的研究在国内外受到广泛重视,涌现出许多分布式或半分布式模型,如SHE模型、IHDM模型及TOPMODEL模型等。另外,全

2、球大循环(GCM)研究对陆地地表过程模拟提出了越来越高的要求,土壤-植物-大气连续体(SPAC)研究受到重视,出现了各类SVATS(土壤-植物-大气通量交换方案)模型,从另一方面加强了水循环的研究。本文使用“流域水循环模拟”而不是“流域水文模拟”,意在强调需要将流域水循环系统的所有要素过程联系起来研究而不仅仅是产汇流模拟。分布式流域水循环模拟能够回答水在时空间上如何移动和转化、什么样的工程与管理措施才能减少无效耗水以及人与生态如何分水等问题,而且其模型参数具有物理意义、可根据测量和下垫面条件进行推算。因此,基于物理机制的分布式流域水循环模型的研究与开发具有重要意义,在以下几个方面具有不可替代的

3、作用:(1)预测未来环境变化下的流域水资源演变趋势,(2)分析人类活动的影响与各类对策的效果,(3)借助各类遥测技术在缺乏地面观测资料流域进行水文分析与预测,(4)为流域水资源评价与配置、洪水预报调度、水环境评价、水土流失监督治理及水生态环境分析等各专业应用提供强力支持。2.WEP模型简介 作者从1995年起从事分布式流域水循环模拟研究,开发了网格分布式流域水循环模型WEP (Water and Energy transfer Process) 模型。该模型以长方形或正方形网格为计算单元,便于使用GIS和卫星遥感数据,并具有物理概念强、计算精度高和速度快等特点,已在日本谷田川等多个流域得到验证

4、,正在日本战略性创造研究推进事业项目(CREST)“都市生态圈、大气圈和水圈中的水量能量交换”课题中使用,并正在我国的几个流域进行验证中。WEP模型2002年10月获日本国着作权登录,并可从互联网上下载。2.1模型结构及单元划分方法为提高计算效率,WEP模型对非饱和土壤水运动的模拟采取了比SHE模型简化的算法,但强化了对植物生态耗水与热输送过程的模拟,对水热输送各过程的描述大都是基于物理概念。 (1)模型结构。各网格单元的铅直方向结构如图-1(a)所示。从上到下包括植被或建筑物截留层、地表洼地储留层、土壤表层、过渡带层、浅层地下水层和深层地下水层等。状态变量包括植被截留量、洼地储留量、土壤含水

5、率、地表温度、过渡带层储水量、地下水位及河道水位等。主要参数包括植被最大截留深、土壤渗透系数、土壤水分吸力特征曲线参数、地下水透水系数和产水系数、河床的透水系数及坡面和河道的糙率等。为考虑网格内土地利用的不均匀性,采用了“马赛克”法即把网格内的土地归成数类,分别计算各类土地类型的地表面水热通量,取其面积平均值为网格单元的地表面水热通量。土地利用首先分为水域、裸地-植被域、不透水域三大类。裸地-植被域又分为裸地、草地与耕地、树木3类、不透水域分为都市地表面与都市建筑物。另外,为反映表层土壤的含水率随深度的变化和便于描述土壤蒸发、草或作物根系吸水和树木根系吸水,将裸地-植被域的表层土壤分割成3层。

6、 1-WEP模型的结构:(a)网格单元内的铅直方向结构,(b)平面结构WEP模型的平面结构如图-1(b)所示。首先,为追迹计算坡面径流,根据流域数字高程(DEM)及数字化实际河道等,设定网格单元的汇流方向(落水线)。然后,将坡面径流沿着落水线用1维运动波法由流域的最上游端追迹计算至最下游端。关于各支流及干流的河道汇流计算,视有无下游边界条件采用1维运动波法或动力波法由上游端至下游端追迹计算。地下水流动采用多层模型进行数值解析,并考虑其与地表水、土壤水及河道水的水量交换。2.2水文循环过程的模拟（蒸发、入渗、径流等） 蒸发蒸腾包括植被截留蒸发、土壤蒸发、水面蒸发和植被蒸腾等。WEP模型按照土壤-

7、植被-大气通量交换方法(SVATS)、采用Penman-Monteith公式详细计算了蒸发蒸腾。由于蒸发蒸腾过程和能量交换过程客观上融为一体,地表附近的辐射、潜热、显热、热传导及地表温度的计算不可缺少。为减轻计算负担,热传导及地表温度的计算采用了强制复原法(FRM)。GREEN-AMPT入渗模型物理概念明确,所用参数可由土壤物理特性推出,并已得到大量应用验证,因此,WEP模型采用GREEN-AMPT铅直一维入渗模型模拟降雨入渗及超渗坡面径流。GREEN-AMPT模型仅适用于降雨入渗过程。而非降雨期的表层土壤(通常是非饱和状态)水分量的再分配将影响到降雨入渗时的初期水分量、土壤和植被的蒸发蒸腾和

8、对浅层地下水的补给等,为减轻计算负担,WEP模型将表层土壤分成数层,按照非饱和状态的达西定律和连续方程进行计算。 在山地丘陵等地形起伏地区,同时考虑坡向壤中径流及土壤渗透系数的各向变异性。地下水流动采用多层模型进行数值解析。浅层地下水运动按照BOUSINESSQ方程进行二维数值计算,源项包括表层土壤的降雨补给、地下水取水、深层渗漏及地下水溢出(或来自河流的补给)等。在河流下部及周围,河流水和地下水的相互补给量根据其水位差与河床材料的特性等按达西定律计算。为考虑包气带层过厚可能造成的地下水补给滞后问题,在表层土壤与浅层地下水之间设一过渡层,用储流函数法处理。另外,WEP还考虑了雨水人工储留渗透设

9、施的模拟、防灾调节池的计算及水田的模型化等。3.应用情况及精度WEP模型先后在日本东京的多摩川中部流域(578km2)、千叶县海老川流域(27km2)及茨城县谷田川流域(166km2)得到验证和应用。其中,海老川流域是高度都市化的流域,谷田川流域是农地与人工林地为主的自然流域,多摩川中部流域是半都市化半自然的流域。WEP模型的模拟结果示例见图-2至4。可以看出,WEP模型不仅对流量,而且对地下水位及土壤水分等均有良好的模拟结果。验证后的WEP模型曾用来分析都市化对东京都水热收支及水热通量的空间分布的影响,评价雨水人工储留渗透设施和防灾调节池对流域水循环的改善作用,研究水田的维持河川枯水流量及滞

10、洪效果等。WEP模型具有较高的计算效率。以谷田川流域的计算为例,共有16661个计算网格单元,计算时段步长采用1小时,在CPU为1.4GHZ的微机上,一年的计算时间约为3小时。图-2 WEP模型的流量模拟结果示例(谷田川流域)图-3 WEP模型的地下水位模拟结果示例(海老川流域)图-4 WEP模型的土壤水分模拟结果示例(海老川流域)在唐家山堰塞湖入湖径流预报中，设置了3种降水输入模式：（1）根据气象站降雨观测值，经泰森多边形插值展布到各计算单元；(2)直接将TRMM_PR栅格降雨估算数据同化到各计算单元（3）将经过上述修正后的降雨展布到各计算单元。各降雨输入模式下的预报期日均入湖径流过程及累计

11、入湖流量分别如图5和图6所示，其中模拟值自6月7日起减去了下泄流量，实测流量过程由累积水量逐日反算得到。图-5 不同降雨输入模式下日均入湖径流预报结果图-6 不同降雨输入模式下累积入湖水量预报结果在模式（1）情景下，模拟预报期内日均入湖流量为115.71m3/s，动态监测期内（5月29日6月9日）日均入湖流量为124.25m3/s，与实测值（89.56m3/s）相对误差为38.73%。至6月9日累计入湖流量2.90亿m3，大于实测值2.46亿m3,相对误差为17.89%。经分析，造成日径流模拟误差过大的原因主要有以下2点：（1）在模型校验阶段，由于没有收集到连续的日径流观测数据，仅对月径流过程

12、进行校验，而降水要素在日时间尺度上的随机性比月尺度上具有更大的随机性和时空变异性，与实际降雨过程的偏差在短时间尺度上更大，这种偏差通过模型传递给了作为模型输出的日径流过程；（2）由于流域内气象站点过于稀疏，基于气象站点的泰森多边形插值并不能准确反映雨量场的时空变异特征，展布到各模型计算单元上的降雨量与该单元上的实际降雨量可能存在较大差异，这种降雨输入误差导致了日径流过程出现较大偏差。对于模式（2），模拟预报期内日均入湖流量为76.61m3/s，动态监测期内日均入湖流量为76.69m3/s，与实测值相对误差为14.37%，至6月9日累计入湖流量1.92亿m3，与实测值相对误差为21.95%。造成

13、模拟结果偏低的原因除上述原因（1）外，主要是由于TRMM_PR栅格单元上的降雨量估算精度较低。首先，该方法主要利用云层顶端的红外波段的辐射特征指示降水的可能性，而实际降水来自于云体下方，二者并非一种直接关系，因此单纯利用云层辐射信息计算降水存在一定的缺陷；其次，TRMM_PR数据的观测仪器以TRMM卫星仪器为主，结合微波成像专用传感器（SSMI）、改进的微波扫描辐射计（AMSR）和高级微波探测器（AMSU）等其他仪器资料，数据产品的质量取决于以下资料源：TRMM可见光和红外扫描仪VIRS资料（1B01）、微波成像仪TMI资料（2A12）、TRMM组合仪器TCI资料（3B31），受仪器精度及分辨

14、率等因素限制，降雨估算值有待进一步提高；最后，设计算法3B-42的目的是用于产生TRMM高质量/红外降水和降水误差均方根值估计合成资料,该算法本身存在着未知的缺陷。采用分别经过气象站和高程修正后的降雨数据输入模型时，模拟预报结果得到了一定程度的改善，模拟径流日内分布趋势与实测值较为吻合，模拟预报期内日均入湖流量为103.29m3/s，动态监测期内日均入湖流量为94.87m3/s，与实测值相对误差为5.93%，至6月9日累计入湖流量2.35亿m3，略小于实测值，相对误差为4.47%，基本满足工程除险要求。可见，利用地面站观测雨量修正TRMM_PR数据的方法，能够将雨量站精确反映单点雨量、卫星遥感

15、数据有效反映降水时空分布的优点有效的结合，改善了模型的降水输入，取得了较好的径流模拟预报结果。4.模型软件开发情况 WEP模型程序流程图WEP-L模型的模块（1）WEP-L模型的模块（2）WEP-L模型的模块（3）5.参考文献1Jia Yangwen, Guangheng Ni,Yoshihisa Kawahara and Tadsshi Suetsugi. Development of WEP Model and Its Application to an Urban Watershed. Hydrological Processes, May, 2001;Vol. 15:2175一2194.2贾仰文,王浩,王建华,等.黄河流域分布式水文模型开发与验证J.自然资源学报, 2005, 20(2):300-308.