基于HSPF模型水文參數分析研究進展.doc

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1、基于HSPF模型水文參數分析研究進展  摘要:HSPF模型是半分布式水文模型,能夠準確模擬流域水文狀況。本文介紹了HSPF模型水文模塊參數分析的幾種研究方法:PEST自動校準、GLUE法、擾動分析法。通過總結得出用HSPF模型進行水文模擬所需考慮調整的參數:LZSN、INFILT、AGWRC、DEEPFR、BASETP、UZSN和IRC,為今后HSPF模型的應用提供參考?! £P鍵詞:HSPF模型;PESTGLUE法;擾動分析法;水文模擬  DOI:10.16640/j.cnki.37-1222/t.2020.12.181  0引言  近年來,水文模型的在國內外的應用十分廣泛,如SW

2、AT、SWMM和HSPF等。HSPF是由美國國家環(huán)境保護局開發(fā)的一套計算代碼,屬于半分布式水文模型,其中水文模塊是HSPF模型的基礎,但參數繁多、難以率定[1-3]。目前,用于研究模型參數的校準和不確定性的方法有PEST自動校準[4]、GLUE法[5]、擾動分析法[6]等。由于HSPF模型水文模擬過程復雜,參數繁多,因此分析影響水文過程模擬的參數是十分重要的?! ?HSPF模型水文模塊機理  HSPF模型在水文過程模擬方面表現十分出色,而氣候和土地利用的變化對水文過程模擬的影響最為顯著[7]。將研究區(qū)域分為透水地面和不透水地而兩種類型,針對不同地面水文過程進行模擬;流域水文過程在透

3、水地面的模擬考慮降雨和地表徑流等水文過程;在不透水模塊的模擬主要包括降水和地表徑流等[6]?! ?研究進展  2.1此資料由網絡收集而來,如有侵權請告知上傳者立即刪除。資料共分享,我們負責傳遞知識。PEST自動率定的應用  水文模型參數的率定是評價模型適用性不可缺少的部分,參數率定的方法有人工率定和PEST自動率定。程曉光[2][5]等以北京妨水河流域為研究區(qū)域建立HSPF模型并對徑流量進行了模擬,采用人工率定與PEST自動率定相結合的方法對參數敏感性進行分析,得出影響徑流的參數有UZSN、LZSN、BASETP、INFILT、INTFW、AGWRC和IRC。高偉[4]等利用HSP

4、F模型對中和流域進行了水文模擬,亦用人工率定與PEST自動率定相結合的方法對參數范圍進行對比分析?! ?.2擾動分析法的應用  李燕[3]等以中田河流域為研究區(qū)域建立HSPF模型進行了水文模擬,采用擾動分析法分析了水文模塊參數的敏感性;通過對模擬結果的分析得出:DEEPFR、AGWRC、UZSN、INFILT和LZSN這5個參數是影響該流域水文過程模擬精度的關鍵參數;最敏感參數是AGWRC,敏感參數有UZSN、INFILT、LZSN、DEEPFR;LZETP為非敏感參數。羅川[6]等亦以中田河流域為研究區(qū)域建立HSPF模型進行了水文模擬,同樣采用擾動分析法對水文模塊參數進行了敏感性

5、分析,通過對模擬結果的分析得出:AGWRC、UZSN、INFILT、DEEPFR、IRC、LZSN和INTFW這7個參數對HSPF模型在模擬流域水文過程時影響顯著,其中,3類敏感參數是UZSN、INFILT和AGWRC;敏感級數為2類的參數是DEEPFR、LZSN、IRC和INTFW?! ?.3此資料由網絡收集而來,如有侵權請告知上傳者立即刪除。資料共分享,我們負責傳遞知識。GLUE法的應用  程曉光[5]等以北京妨水河流域為研究區(qū)域建立HSPF模型并對徑流量進行了模擬,采用GLUE法對水文模塊參數進行不確定性分析,分析得出敏感參數為LZSN、AGWRC;區(qū)間敏感參數是BASETP

6、;不敏感參數有AGWETP、INFILT、CEPSC、DEEPFR、UZSN、INTFW、IRC?! ?結論  通過程曉光,李燕等用不同的方法對HSPF模型水文模塊參數進行了分析,根據他們的分析結果,可以得出在用HSPF模型進行水文模擬需要考慮調整的參數有INFILT、IRC、AGWRC、DEEPFR、LZSN、BASETP和UZSN。目前,對HSPF模型參數的研究還處于發(fā)展階段,還需要對HSPF模型參數做更多更深入的研究?! ⒖嘉墨I:  [1]KazemJavan,FarzinNasiriSaleh,HamidTaheriShahraiyni.TheInfluencesofCl

7、imateChangeontheRunoffofGharehsooRiverWatershed.AmericanJournalofClimateChange,2020(02):296-305.  [2]程曉光,張靜,宮輝力.基于PEST自動校正的HSPF水文模擬研究[J].人民黃河,2020(12):33-36.  [3]李燕,李兆富,席慶.HSPF徑流模擬參數敏感性分析與模型適用性研究[J].環(huán)境科學,2020(06):2139-2145.  [4]高偉,周豐,董延

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