【摘要】：水文模型是模擬流域水文過(guò)程的重要工具,模型輸入數(shù)據(jù)是構(gòu)建模型的關(guān)鍵因素,降水、蒸發(fā)等數(shù)據(jù)的測(cè)量誤差導(dǎo)致模型輸入數(shù)據(jù)具有不確定性;同時(shí),不同水文模型中的物理假設(shè)和模型概化不同,同樣帶來(lái)較大的不確定性。因此,采用科學(xué)的方法分離模型輸入、結(jié)構(gòu)以及它們交互作用對(duì)徑流模擬的影響,對(duì)深入認(rèn)識(shí)模型結(jié)構(gòu)、提高模擬精度、科學(xué)評(píng)估流域水文變化特征,具有重要的理論意義與應(yīng)用價(jià)值。本文以漢江上游安康以上區(qū)域?yàn)檠芯繉?duì)象,首先識(shí)別出流域徑流、降水和氣溫等因子時(shí)空變異特征;利用月尺度ABCD水文模型模擬結(jié)果,使用季尺度Budyko假設(shè)量化評(píng)估不同特征時(shí)期氣候變化和人類(lèi)活動(dòng)對(duì)徑流的影響;在研究區(qū)構(gòu)建了不同產(chǎn)匯流概念的三種水文模型(HyMod、TOPMODEL和新安江)模擬流域的產(chǎn)匯流過(guò)程;為了明晰不確定性因子(氣象因子和模型結(jié)構(gòu))在年尺度對(duì)徑流模擬的影響,采用基于二次抽樣的析因分析方差分解方法量化評(píng)估了氣象因子和模型結(jié)構(gòu)以及二者之間交互作用對(duì)徑流模擬的影響。取得的主要研究成果如下:(1)采用數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法,闡明了流域徑流、降水、氣溫、相對(duì)濕度、日照時(shí)數(shù)以及風(fēng)速序列的變化特征和趨勢(shì)。結(jié)果表明:徑流、降水、氣溫、相對(duì)濕度、日照時(shí)數(shù)和風(fēng)速均發(fā)生了變異;徑流、降水、日照時(shí)數(shù)和風(fēng)速均呈下降趨勢(shì),而氣溫和相對(duì)濕度均呈上升趨勢(shì)。(2)采用全局和局部Moran's I方法,量化了年際和年內(nèi)尺度不同氣象因子的空間自相關(guān)性,揭示了流域氣候因子時(shí)空變異特征。結(jié)果表明:年際尺度上,漢江上游降水、氣溫和相對(duì)濕度因子的空間自相關(guān)性均呈微弱下降趨勢(shì),而日照時(shí)數(shù)和風(fēng)速因子卻呈微弱上升趨勢(shì);年內(nèi)尺度上,2006和2011年,漢江上游相對(duì)濕度在局部區(qū)域的空間自相關(guān)性差異不明顯,整體呈現(xiàn)出:流域東部低低相關(guān)和中部高高相關(guān),意味著流域中北部偏濕潤(rùn),東部偏干旱;不同月份降水量空間自相關(guān)性差異顯著,尤其是4月和9月份,意味著該月份降水空間變異程度大;夏季氣溫空間相關(guān)性較強(qiáng),秋季次之,春季較差。(3)采用月尺度ABCD模型和季尺度Budyko假設(shè)方法,量化評(píng)估了不同時(shí)期氣候變化和人類(lèi)活動(dòng)對(duì)徑流的影響。率定期和驗(yàn)證期NSE、RMSE、R2和WBE分別為0.89、0.89、0.95、0.05%和0.77、0.89、0.90、-13.30%。從年際尺度來(lái)看,氣候變化是徑流減少的主要原因,約占75%左右,人類(lèi)活動(dòng)次之,僅為25%左右;從年內(nèi)尺度來(lái)看,不同季節(jié)氣候因子和人類(lèi)活動(dòng)因子對(duì)徑流減小的貢獻(xiàn)差異明顯,春季、夏季、秋季,氣候因子對(duì)徑流減少的貢獻(xiàn)較大,占比分別為89%、66%和63%,相應(yīng)地,人類(lèi)活動(dòng)因子的貢獻(xiàn)率占比分別11%、34%和37%;而冬季人類(lèi)活動(dòng)對(duì)徑流影響顯著,占比高達(dá)84%,氣候因子貢獻(xiàn)較小,僅為16%。這主要?dú)w因于冬季降水量少,水利工程(水庫(kù)和水電站)對(duì)徑流的調(diào)節(jié)作用顯著。此外,干旱季節(jié)和濕潤(rùn)季節(jié),氣候變化貢獻(xiàn)程度大且干旱季節(jié)大于濕潤(rùn)季節(jié)。(4)選取率定期為1984-1986年,驗(yàn)證期為1987-1989年,進(jìn)行徑流模擬。結(jié)果表明,兩時(shí)期水文模擬過(guò)程和實(shí)際水文過(guò)程相似,但不同水文模型在同一種氣象輸入數(shù)據(jù)下差異明顯,同時(shí),同一水文模型在不同氣象輸入數(shù)據(jù)下也差異顯著�？偟膩�(lái)說(shuō),不同氣象輸入數(shù)據(jù)和水文模型組合均能得到較優(yōu)的擬合精度,但不同時(shí)段(汛期和非汛期)差異顯著。(5)為了分離模型輸入誤差和結(jié)構(gòu)誤差以及它們交互作用對(duì)徑流模擬的影響,基于二次抽樣的分解方法量化評(píng)估了氣候輸入數(shù)據(jù)和模型結(jié)構(gòu)不確定性在不同時(shí)期對(duì)徑流貢獻(xiàn)的大小。結(jié)果表明,隨著氣象站點(diǎn)個(gè)數(shù)的增加,不同水文模型模擬精度整體呈現(xiàn)出先增后減的趨勢(shì),且置信區(qū)間變化特征相似;汛期,降水比較集中,氣象輸入數(shù)據(jù)的不確定性異常突出,但次于水文模型結(jié)構(gòu)不確定性,同時(shí)汛期隨著降水量的增加,氣象輸入數(shù)據(jù)和模型結(jié)構(gòu)的不確定性交互作用影響逐漸增強(qiáng)�？傊�,不同月份,氣象輸入數(shù)據(jù)、模型結(jié)構(gòu)以及二者之間的交互作用貢獻(xiàn)程度差異不同,其中,水文模型結(jié)構(gòu)不確定性是影響徑流模擬精度的主導(dǎo)因素,氣象輸入數(shù)據(jù)不確定性次之,二者之間的交互作用最小。
【圖文】：

西安理工大學(xué)碩士學(xué)位論文上游概況及數(shù)據(jù)上游概況然地理位置是長(zhǎng)江中游的主要支流，也是長(zhǎng)江最大的支流。其干流發(fā)源于秦嶺南麓，流經(jīng)省，以丹江口水庫(kù)和鐘祥為界分為上、中、下游 3 段，于武漢市匯入長(zhǎng)江，干km，流域面積 15.9×104km2[68]。本文研究區(qū)域?yàn)榘部嫡疽陨系臐h江上游流域。經(jīng) 106°5′~109°22′，北緯 31°41′~34°11′之間，水系呈葉脈狀，干流集水面積 38625 km2。其具體地理位置如圖 2-1 所示。

圖 3-1 漢江上游徑流變異診斷Fig.3-1 Variation diagnosis of runoff in upper reaches of Han river圖 3-2 漢江上游降水變異診斷Fig.3-2 Variation diagnosis of precipitation in upper reaches of Han river
【學(xué)位授予單位】：西安理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類(lèi)號(hào)】：P33

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本文編號(hào)：2691628