基于雷达测雨的实时洪水预报模型

1、基于雷达测雨的实时洪水预报模型刘金涛1,李致家2分布式水文模型需要将流域划分为子单元,与传统的集总式水文模型相比，它可以更好地与地理信息数据(如DEM)和遥感数据相结合,同时也可以更好地研究流域下垫面(地形、土壤及植被等)、水文气象(降雨、蒸发等)等环境要素的空间变化对水文过程的影响。分布式水文模型在流域离散完成后,通常在子单元内部分别建立单元水文模型.按照单元水文模型的构建方法,分布式水文模型又可划分为两类:一类是数学物理模型;另一类是概念型模型.数学物理型分布式水文模型在所研究范围的每一个子单元都要求有不同的模型参数,而且对参数的规范性要求很严格。由于概念型分布式水文模型一般把流域划分为子

2、单元,它在一定程度上可以反映出流域下垫面及水文气象等环境要素的空间变化对水文过程的影响.此外,这种分布式水文模型结构与计算过程都比较简单,对资料要求较低,因此适合于面积较大的流域分布式水文模型的进展及展望王书功,康尔泗,李新(中国科学院寒区旱区环境与工程研究所,甘肃兰州730000). 1引言水文模型是描述水文过程的数学模型,是水文循环规律研究的必然结果.水文模型可以分为确定性模型和随机性模型:确定性模型应用有限的物理学规律描述水文过程,其预测结果不存在不确定性1;随机模型应用概率理论和随机性过程描述水文环节,其预测结果多为条件概率的形式.确定性模型根据模型对流域的描述是空间集总式的还是分布式

3、的描述,以及对水文过程是经验性描述、概念性描述还是完全物理描述进一步划分为黑箱模型、概念模型和基于物理学的分布式模型.水文模型是描述水文过程的数学模型，是水文循环规律研究的必然结果.也可以说是水文过程的符号化。水文模型可以分为确定性模型和随机性模型。随机模型应用概率理论和随机性过程描述水文环节,其预测结果多为条件概率的形式.确定性模型根据模型对流域的描述是空间集总式的还是分布式的描述,以及对水文过程是经验性描述、概念性描述还是完全物理描述进一步划分为黑箱模型、概念模型和基于物理学的分布式模型.黑箱模型基于传输函数,几乎没有任何物理意义;概念模型处于完全物理描述和经验式黑箱分析的中间位置;基于物

4、理的水文模型建立在人们对控制流域响应的水文过程的物理认识的基础上.由于流域的水文异质性,物理模型必须对流域进行离散化,使得模型计算单元内的水文性质满足物理学的均一性要求,因而,物理模型是空间分布式的模型.分布式物理模型能够模拟整个径流过程,可以预测多个水文变量(如径流量、土壤含水量以及蒸散发等)的时空格局.纳了分布式水文模型的一般结构、应用领域以及与地理信息系统和遥感技术的关系及其存在的问题,论述了分布式水文模型未来发展方向.水文模型可以分为确定性模型和随机性模型:确定性模型应用有限的物理学规律描述水文过程,其预测结果不存在不确定性;随机模型应用概率理论和随机性过程描述水文环节,其预测结果多为

5、条件概率的形式.确定性模型根据模型对流域的描述是空间集总式的还是分布式的描述,以及对水文过程是经验性描述、概念性描述还是完全物理描述，进一步划分为黑箱模型、概念模型和基于物理学的分布式模型.黑箱模型、概念模型和物理模型分别代表确定性水文模型的不同发展阶段.黑箱模型基于传输函数,几乎没有任何物理意义;概念模型处于完全物理描述和经验式黑箱分析的中间位置;基于物理的水文模型建立在人们对控制流域响应的水文过程的物理认识的基础上.由于流域的水文异质性,物理模型必须对流域进行离散化,使得模型计算单元内的水文性质满足物理学的均一性要求,因而,物理模型是空间分布式的模型.分布式物理模型能够模拟整个径流过程,可

6、以预测多个水文变量(如径流量、土壤含水量以及蒸散发等)的时空格局.在分布式模型中,物质、能量和动量的传输直接应用控制微分方程描述,例如应用St. Venant方程描述坡面漫流、应用Richard方程描述包气带水分运移以及应用Boussinesq方程描述地下水流运动.分布式模型中的偏微分方程多采用数值解,如有限单元法和有限差分法,因此,相对集总式概念模型,分布式模型需要更多的计算时间和性能更好的计算机.分布式水文模型是近20 a来水文建模领域的热点, 20世纪80年代以来,计算机的普遍应用和计算能力大幅度提高,为分布式水文模型的发展铺平了技术道路;流域对自然和人为因素的响应研究以及流域管理决策人

7、员的需求,极大地推动了分布式水文模型的发展. 1986年丹麦水力学研究所、英国水文研究所和法国的SOGREAH合作开发的系统水文欧洲SHE是最早为人所知的分布式水文模型,它致力于模拟水文循环的所有重要环节.Famigliettiet al.2将修改的TOPMODEL3和一个表面能量平衡模型耦合在一起,计算整个流域范围内的蒸散发空间变化. Wigmostaet al.4建立了一个分布式的水文植被模型,研究复杂地形条件下的流域水文过程.本文立足于分布式水文模型的研究成果,归纳了分布式水文模型的一般结构、应用领域以及与地理信息系统和遥感技术的关系及其存在的问题,论述了分布式水文模型未来发展方向.2分

8、布式水文模型的一般结构分布式水文模型结构可以从两个角度进行分析,首先是功能结构,即按照系统内部功能的聚集程度,把模型划分成功能相对独立的子系统,每一个子系统实现了对水文循环某一环节的数学描述.分布式水文模型的通用功能模块有:1)一维降水冠层截留模型; 2)一维辐射传输模型; 3)一维蒸散发模型; 4)一维融雪模型; 5)一维包气带水分垂向运移模型; 6)二维表面漫流模型; 7)一维河流/渠道模型; 8)二维饱和壤中流/地下水模型;9)二维灌溉模型.如果模型考虑水质和土壤侵蚀问题,还应包分布式水文模型的一般结构分布式水文模型结构可以从两个角度进行分析,首先是功能结构,即按照系统内部功能的聚集程度

9、,把模型划分成功能相对独立的子系统,每一个子系统实现了对水文循环某一环节的数学描述.分布式水文模型的通用功能模块有:1)一维降水冠层截留模型; 2)一维辐射传输模型; 3)一维蒸散发模型; 4)一维融雪模型; 5)一维包气带水分垂向运移模型; 6)二维表面漫流模型; 7)一维河流/渠道模型; 8)二维饱和壤中流/地下水模型;9)二维灌溉模型.如果模型考虑水质和土壤侵蚀问题,还应包括: 1)一维包气带内溶质运移和化学反应过程模型; 2)三维饱和带内溶质运移和化学反应过程模型; 3)土壤侵蚀和沉积物运移模型.分布式水文模型通过上述子系统描述水文过程的各个重要环节,如融雪过程、冠层截留、蒸散发、地表

10、漫流、渠道汇流、不饱和与饱和土壤水分运动等.括:1)一维包气带内溶质运移和化学反应过程模型; 2)三维饱和带内溶质运移和化学反应过程模型; 3)土壤侵蚀和沉积物运移模型.分布式水文模型通过上述子系统描述水文过程的各个重要环节,如融雪过程、冠层截留、蒸散发、地表漫流、渠道汇流、不饱和与饱和土壤水分运动等.分布式水文模型从程序实现的角度,其结构可以分解为计算单元上的一维通量过程和计算单元的能量、物质空间集总过程.一维通量过程包括功能结构划分中的各个一维模型,即在计算单元上,分布式水文模型要实现降水截留计算、蒸散发计算、边界层短波辐射传输以及长波辐射计算、降水下渗计算和产流计算.在计算单元空间集总过

11、程中,要实现功能模块中的二维和三维模型,如表面漫流模拟、饱和带土壤水/地下水运移模拟,如果模型涉及水质问题,还需要模拟空间上溶质和沉积物的运移.模型单元的计算结果通过空间集总,最终通过一维河流/渠道模型,给出流域出口断面的流量.分布式水文模型的功能结构通过子程序设计实现,其程序结构通过多重循环实现,模型单元的计算过程位于多重循环的最里层.3GIS和遥感在分布式水文模型中的角色GIS(Geographical information system,地理信息系统)是采集、存储、分析和显示空间信息的计算机系统,是处理和分析地理数据的通用技术. GIS对于分布式水文模型的作用主要体现在两个方面:分布式

12、水文模型的相关数据处理和分布式水文模型的系统集成.根据GIS在水文模型运转过程中发挥作用的时间,其数据处理功能又可以划分为两类:前处理和后处理.所谓前处理指的是将不同投影和比例尺的数字地形数据转换为标准格式的数据并提供复杂的地图叠加分析和空间分析功能为水文模型处理输入数据;后处理指的是将水文模型输出可视化和再分析.分布式水文模型对流域水文过程的物理描述要求模型的输入数据能够充分反映流域空间的水文异质性,此外,分布式水文模型的输出结果也远远的超过了传统的降水径流模型,其输出更多的是如流域内不同深度的土壤含水量、地下水埋深或者污染物浓度等空间分布式信息,这些都不是传统的数据制备和处理方法所能解决的

13、,只有GIS能够胜任. GIS在分布式水文模型中的以下几个方面发挥着重要作用: 1)空间数据管理. GIS能够统一管理与分布式水文模型相关的大量空间数据和属性数据,并提供数据查询、检索、更新以及维护等方面的功能; 2)提取水文特征.如利用地形数据计算坡度、坡向、流域划分以及河网提取等;3)模型数据准备.如利用GIS的空间分析和数据转化功能,制备分布式水文模型要求的流域内土壤类型图、土壤深度图、植被分布图以及地下水埋深图等空间分布性数据; 4)模型输出结果的可视化与再分析.如上所述,分布式水文模型的输出结果更多的是空间分布型信息,这些结果或者是以模型特定的数据格式,或者是以某些GIS系统的数据格

14、式,例如ArcView的ASCII-GRID格式或GRASS的GRID数据格式输出,只有应用GIS,才能对这类结果进行显示、查询和再分析.GIS(Geographical information system,地理信息系统)是采集、存储、分析和显示空间信息的计算机系统,是处理和分析地理数据的通用技术.GIS提供的空间分析功能,如空间数据的叠加分析、缓冲区分析、表面分析以及数字地形分析等功能5,在水文建模中已经得到了广泛应用.分布式水文模型的发展极大地得益于GIS的成熟和日趋强大的功能.总的来说, GIS对于分布式水文模型的作用主要体现在两个方面:分布式水文模型的相关数据处理和分布式水文模型的系

15、统集成.3.1GIS的前处理和后处理根据GIS在水文模型运转过程中发挥作用的时间,其数据处理功能又可以划分为两类:前处理和后处理.所谓前处理指的是将不同投影和比例尺的数字地形数据转换为标准格式的数据并提供复杂的地图叠加分析和空间分析功能为水文模型处理输入数据;后处理指的是将水文模型输出可视化和再分析6.分布式水文模型对流域水文过程的物理描述要求模型的输入数据能够充分反映流域空间的水文异质性,此外,分布式水文模型的输出结果也远远的超过了传统的降水径流模型,其输出更多的是如流域内不同深度的土壤含水量、地下水埋深或者污染物浓度等空间分布式信息,这些都不是传统的数据制备和处理方法所能解决的,只有GIS

16、能够胜任.具体地说, GIS在分布式水文模型中的以下几个方面发挥着重要作用: 1)空间数据管理. GIS能够统一管理与分布式水文模型相关的大量空间数据和属性数据,并提供数据查询、检索、更新以及维护等方面的功能; 2)提取水文特征.如利用地形数据计算坡度、坡向、流域划分以及河网提取等;3)模型数据准备.如利用GIS的空间分析和数据转化功能,制备分布式水文模型要求的流域内土壤类型图、土壤深度图、植被分布图以及地下水埋深图等空间分布性数据; 4)模型输出结果的可视化与再分析.如上所述,分布式水文模型的输出结果更多的是空间分布型信息,这些结果或者是以模型特定的数据格式,或者是以某些GIS系统的数据格式

17、,例如ArcView的ASCII-GRID格式或GRASS的GRID数据格式输出,只有应用GIS,才能对这类结果进行显示、查询和再分析.3.2GIS与分布式水文模型系统集成3.2GIS与分布式水文模型系统集成分布式水文模型和GIS的耦合方式影响着模型的稳定性和可应用性.根据紧密程度,分布式水文模型和GIS之间有三个水平的集成耦合方式7:松散耦合、紧密耦合与完全集成.松散耦合指的是分布式水文模型和GIS相互独立,彼此通过中间数据文件交换信息.分布式水文模型DHSVM和VIC与地理信息系统的耦合方式就属于松散耦合, GIS的作用仅限于为水文模型提供数据的前处理和后处理.与GIS松散耦合的水文模型稳

18、定性较好,而易用性很差.紧密耦合是指GIS为分布式水文模型提供图形用户界面(GUI),用户可以通过这个界面操作模型.通常情况下,与GIS紧密耦合的水文模型由多个模块组成, GIS一般作为各个模块的共享接口,用于调度其它相对对立的模块. ArcView GIS提供了友好的图形用户界面和简单易用的脚本开发语言Avenue6,是分布式水文模型紧密耦合的理想GIS平台.分布式水文模型与GIS的紧密耦合,增加了模型本身的复杂性,使得模型稳定性有所降低,但是提高了模型的可操作性,降低了模型应用的难度.完全集成指的是分布式水文模型作为GIS的一个组成部分存在,这种耦合方式,需要在开放性体系架构的GIS平台基

19、础上进行.所谓开放性体系的GIS平台,要求GIS系统提供二次开发语言或者支持某种第三方开发语言,并提供系统扩展机制. ArcView GIS提供了Avenue开发脚本,用户可以应用脚本语言扩展ArcView的专题分析功能;GRASS GIS提供了C语言的开发接口; ArcGISDesktop不但本身提供了Visual Basic for Application开发环境,还支持第三方语言扩展7.这3种GIS平台都属于开放式系统,都是常用的分布式水文模型完全集成平台.分布式水文模型Arc.Water.Fea与Casc2d都有在GRASS系统下完全集成的案例,并作为GRASS GIS的一部分提供给用

20、户. Arc.Water.Fea是应用ArcView提供的Avenue开发设计,用户可以像使用ArcView自身扩展模块一样方便地使Arc.Water.Fea.尽管目前还没有分布式水文模型通过ArcGIS Desktop集成,但由于Ar-cGIS Desktop卓越的二次开发性能,它必然会成为未来集成的选择.与GIS完全集成的分布式水文模型稳定性和易用性都是最优秀的,但是其开发难度也是最大的.对于研究型分布式水文模型,可能同时存在多种集成方式,例如非点源水污染模型AG-NPS存在与ArcView GIS三个层次的系统集成.具体的集成方式选择取决于模型的用户以及开发人员的技术能力以及开发成本等因

21、素。3.3遥感数据在分布式水文模型中的应用遥感数据(航空照片和卫星影像)能够提供流域空间特征信息,是描述流域水文变异性的最为可行的方法,尤其是在地面观测缺乏地区.在分布式水文建模中,遥感数据的应用可以归纳为8:作为模型输入数据和用作模型参数估计,具体有7个方面: 1)降水强度观测以及空间格局; 2)蒸散发计算和土壤湿度反演; 3)雪被覆盖面积; 4)地下水埋深; 5)土地覆盖与土地利用分类; 6)水体特征;7)植被参数提取.相对GIS,遥感技术在分布式水文模型中的应用水平比较低,其原因主要由于: 1)遥感数据空间分辨率和时间分辨率的矛盾,即空间分辨率较高的数据,其时间分辨率较低,反之亦然,这样

22、限制了遥感数据的应用; 2)缺乏普遍可用的从遥感数据中提取水文变量的方法; 3)缺乏必要教育与技术培训93.3遥感数据在分布式水文模型中的应用遥感数据(航空照片和卫星影像)能够提供流域空间特征信息,是描述流域水文变异性的最为可行的方法,尤其是在地面观测缺乏地区.在分布式水文建模中,遥感数据的应用可以归纳为8:作为模型输入数据和用作模型参数估计,具体有7个方面: 1)降水强度观测以及空间格局; 2)蒸散发计算和土壤湿度反演; 3)雪被覆盖面积; 4)地下水埋深; 5)土地覆盖与土地利用分类; 6)水体特征;7)植被参数提取.相对GIS,遥感技术在分布式水文模型中的应用水平比较低,其原因主要由于:

23、 1)遥感数据空间分辨率和时间分辨率的矛盾,即空间分辨率较高的数据,其时间分辨率较低,反之亦然,这样限制了遥感数据的应用; 2)缺乏普遍可用的从遥感数据中提取水文变量的方法; 3)缺乏必要教育与技术培训94分布式水文模型的参数标定分布式水文模型在用于科学研究或者生产实践之前,必须进行参数标定.所谓参数标定,指的是通过在适当范围内,调整模型参数,使模型的预测结果更加接近观测数据.相对集总式模型,分布式水文模型的参数标定有以下特点: 1)模型需要标定大量空间位置的多个参数,而观测数据非常有限,例如降水和流量都是有限点观测; 2)模型的参数取值受到模型计算单元尺寸的影响,例如水力学粗糙系数; 3)模

24、型参数具有明确物理意义,尽管难于确定精确值,但是易于估计变化范围10,例如土壤水力学性质; 4)参数优化计算强度大,一些传统的优化方法不能胜任。目前,集总式水文模型参数标定的研究和讨论已经相当丰富,但针对分布式水文模型标定方法的研究,尚处在起步阶段11.分布式水文模型明确的物理意义和微分方程日益广泛的应用,使得其参数标定研究可以借鉴大气模型的已有工作成果,伴随模型方法、自动微分理论以及Kalman滤波方法已经用于分布式水文模型的参数率定和实时更新.伴随模型是描述水文过程的微分方程在已有数据集上的反向表达,并受一定优化条件限制. Vieuxetal.12曾经应用伴随方法,计算成本函数的梯度优化分

25、布式水文模型的参数,取得了很好效果.5分布式水文模型的应用基于物理学的分布式水文模型基本上可以应用于绝大部分水文学问题,不过针对大多数并不复杂的水文问题,使用结构简单的经验模型、集总式概念模型或者统计模型更为经济有效.但是,当水文问题变得复杂时,基于物理学原理的分布式水文模型成为解决这类问题的唯一选择,以下是分布式水文模型的典型应用领域。5.1流域条件变化以及气候变化响应模拟流域变化包括自然和人为因素,例如森林火灾、森林砍伐及恢复、城市化和农业布局变化导致的流域内部土地利用的变化.气候变化指的是全球气候变暖,温室气体浓度上升.分布式水文模型的参数具有明确的物理解释,这意味着在流域对土地利用变化

26、和气候变化的响应发生之前,分布式水文模型就能够估计出流域体统的未来状态。5.2缺乏前期观测的流域模拟分布式水文模型参数的物理意义使其在模拟缺乏前期观测的流域之前,只需要开展短期高强度的野外观测和试验,就能获得模型标定和运转所需的数据及参数,而不像传统的水文模型,需要有长时间序列的观测资料来标定模型参数。5.3空间异质性模拟流域性质空间异质性普遍存在,相对集总式水文模型,分布式模型更能够反映空间异质性对流域水文过程的影响,并能够给出分布式定量化的结论,而不是集总式模型给出的流域状态平均值.5.4污染物和沉积物的运移模拟流域内水流运动是污染物扩散和沉积物运移的基本机制,因此,为了模拟污染物和沉积物

27、的空间运移,首先必须分布式模拟流域内部的水流过程.分布式水文模型能够提供流域内水体运动的基本信息,是模拟水质变化的最合适选择.6分布式水文模型面临的问题分布式水文模型发展至今,其面临的问题具有明显的时代技术特征.在20世纪7080年代分布式水文模型的发展主要受到计算机发展水平的限制,进入90年代以后,计算机迅速发展,计算能力已经不是分布式水文模型发展的瓶颈,而对水文系统的深刻认识、复杂系统建模和多学科交叉等问题成为分布式水文建模必须面对的难点. Beven13将分布式水文模型面临的问题归纳为5个方面:非线性问题、尺度问题、唯一性问题、等效性问题和不确定性问题,其中,前两个问题属于水文学机理认识

28、方面,表现最为突出.此外,多学科建模人员的有效组织和交叉是制约分布式水文模型发展的重要因素.非线性问题是分布式水文建模所面临的大部分问题的核心.水文系统是非线性系统,所有分布式水文模型都会涉及到描述非线性水文过程,例如描述分布式水文模型计算单元内的产流过程,不管是应用Richard方程还是SCS曲线数方法,都属于非线性方程.分布式水文模型的物理特征之一就是其参数可以通过实地测量获得,然而测量结果仅仅是点尺度上的参数化特征,将这样的实测参数直接应用到模型计算单元(具有一定的形状和面积)必然会产生误差. Reggianiet al.14曾试图在子流域以及亚网格尺度上直接应用物质、能量和动量守恒方程描述水文过程以解决这类参