相邻小流域径流过程的空间变异性研究

How to account for the spatial variability of runoff processes at the elementary scale in distributed hydrology modeling is still a great challenge, while observing and investigating the spatial variability of runoff processes across neighboring small watersheds in the field is rarely done. This is due to the difficulties inherent in making comprehensive spatial measurements covering an area large enough and a period long enough to be hydrologically meaningful. We propose to directly observe, interpret, and model the spatial variability of hydrologic responses. To achieve our goal, this study proposes to monitor multiple (5~8) neighboring small watersheds by taking flow, soil moisture, and precipitation measurements with high spatial and temporal sampling frequencies. These experimental sites locate in Heilongjiang, China, and are run by Beijing Normal University. We will introduce the time lagged regression analysis to quantify the spatial variability of runoff, soil moisture, and precipitation processes. We will examine the spatial pattern of small-scale runoff processes and its dynamics and explore how this pattern is related to the spatial variability of precipitation, soil moisture, and other factors. The outcomes of this research have great potential to add new insight into the understanding of spatial process of hydrologic responses and further to advance the development, validation, and skills of distributed hydrologic models.

如何考虑流域内部基本单元径流过程的空间变异性是分布式水文模拟待解决的问题，迄今鲜见相邻小流域径流过程空间变异性的观测及综合定量研究。通过野外试验、比较水文学和地统计学方法，依托地表过程与资源生态国家重点实验室黑龙江鹤山九三水土保持试验站建立水文过程综合观测系统，同时观测5~8个相邻小流域的降水、土壤湿度和径流等变量；引入有时滞的时间序列回归数据分析方法，量化各次自然降雨条件下其它流域和参考流域径流过程的差异性与相似性（比例系数k和拟合程度R2），也将该方法应用于土壤湿度和降水变量，分析此3水文过程的空间变异性特征；探讨这些空间特征随时间变化特性，对比降水、土壤湿度、地形等单因子空间变异性特征与径流过程空间变异性特征，建立k和降水、土壤前期含水量等的函数关系，揭示小尺度径流过程空间变异性的影响机制。研究成果有利于增加对水文响应空间过程的新理解，用于支撑分布式水文模型的开发、测试和能力提升。

如何考虑流域内部基本单元径流过程的空间变异性是分布式水文模拟亟待解决的问题。针对该问题，本项目依托地表过程与资源生态国家重点实验室鹤山九三水土保持试验站，建立了水文过程综合观测系统，监测了多个相邻小流域的降水、土壤湿度和径流等变量，收集了300万余个水文数据。结合比较水文学和地统计学方法，提出用有时滞的时间序列回归数据分析方法量化各次自然降雨条件下相邻小流域径流过程的差异性与相似性，发现同一降水事件下，相邻小流域径流过程之间具有高度的形状相似性与产流强度差异性，进一步揭示了径流系数空间变差系数与空间均值间的经验指数递减函数关系。通过事件尺度上的空间回归分析，检测到了相邻小流域径流系数的空间格局（即相对大小次序）在不同降水-径流事件间表现出稳定性，该格局稳定性在极端湿润和干旱的情况下会被打破。通过配对对比分析和相关分析，辨析了相邻小流域径流过程空间变异性的影响机制，发现在事件尺度上，地形、小流域尺寸、土地覆盖等单一因子无法解释观测到的相邻小流域径流系数的空间变异性，降水和土壤前期含水量可解释40-70%左右的相邻小流域径流系数的空间变异性。本项目研究成果有望增加对流域内部径流过程空间变异性的理解，为分布式水文模型的开发、测试和能力提升提供新的信息。项目研究成果也促进了本研究小组一些基于分布式水文模型的洪水模拟相关工作。