土壤参数时空不确定性对流域坡面产流的影响机制研究

The spatial and temporal variability of soil parameters has been often generalized in the existing distributed hydrological models The "equifinality" phenomenon of different parameters during calibration often appeared, thus the physical meanings of these parameters lost. This project will firstly analyze the spatial and temporal uncertainty distribution of typical soil parameters in typical watershed. Some stochastic simulation methods like polynomial expansion of random fields, random sampling, data assimilation and stochastic collocation will be studied and selected as following. Then an efficient distributed stochastic hydrological simulation model will be developed based on closely coupling of the above methods with a distributed hydrological model. Finally, through the application verification in a typical watershed, the influence mechanism of temporal and spatial uncertainty of soil parameters on runoff generation in the typical watershed will be revealed. The results of this study can improve the reliability and accuracy of distributed hydrological simulation and prediction, and provide a effective pattern for value setting of runoff parameters in distributed hydrological models.

现有分布式水文模型在土壤参数时空变异性上多采用概化的方式进行处理，随之率定出的产汇流参数常常呈现“异参同效”的现象，失去了参数本来的物理意义。本项目首先分析提炼分布式模型中土壤参数在典型流域中的时空分布不确定性；分别推导和研究参数随机场的多项式展开、随机变量抽样、数据同化和随机配点等随机模拟方法；将上述方法与分布式水文模型紧密耦合，研发高效的分布式随机水文模拟模型；在典型流域开展应用验证，并基于此揭示典型流域中参数时空随机特性对流域坡面产流的影响机制。本项目研究成果可提高分布式水文模拟及预报的可靠度和精度，为分布式水文模型产流参数的取值提供有效的依据。

本项目针对产流参数取值对水文模拟预报带来的不确定性开展了系统深入研究，在典型产流参数时空分布特性、随机场实现、分布式随机水文模型等方面取得了一系列研究成果，以密云水库潮河流域为典型流域开展应用验证，并基于此揭示典型流域中参数时空随机特性对流域坡面产流的影响机制。取得的主要研究成果如下：①选择双套环法开展土壤入渗测量试验，选定Philip模型描述试验区非饱和土壤的垂直透水特性；根据土壤入渗参数空间相关分析分析，结构性因素是影响参数空间变异的重要原因；基于Kriging空间插值绘制的参数等值线图，可以发现土壤入渗具有一定的空间分布规律，渗透系数场为对数正态分布，其对应的高斯场协方差函数形式为指数模型；②根据土壤入渗试验及数据分析，采用了转动带法、矩阵分解法、KL展开法来实现高斯场继而对数高斯场即所需实现的渗透系数，并以均值、方差、协方差（高斯场）为指标，对几种方法的精度进行了比较，在兼顾计算效率和精度的情况下，本研究选定KL展开法形成随机场继而完成随机水文模拟；③通过耦合随机场实现方法和分布式水文模型，可分析参数随机特性在模型中传播规律，集成得出高效的分布式随机水文模拟模型；在此基础上，基于MPI并行计算协议构建了并行参数不确定性、数据同化和集合预报框架；研究成果在密云水库潮河流域进行了成功应用，并分析了随机模拟后的误差分布，分析了集合卡尔曼滤波的同化效果及其影响因素。本项目研究成果可提高分布式水文模拟及预报的可靠度和精度，为分布式水文模型产流参数的取值提供有效的依据。