發(fā)布時(shí)間：2021-02-20 20:56

　　氣候變化背景下,未來極端事件頻發(fā)如洪澇旱災(zāi)頻發(fā),而徑流作為洪澇災(zāi)害的依托與載體,在極端洪澇事件中起到?jīng)Q定性的作用,然而由于水文站點(diǎn)建設(shè)所需環(huán)境的特殊性以及初期建立水文站點(diǎn)所需相關(guān)投入與難度要遠(yuǎn)大于氣象站點(diǎn),導(dǎo)致我國水文站點(diǎn)較少,因而在研究洪澇災(zāi)害頻度與強(qiáng)度以及預(yù)估未來氣候及徑流變化時(shí),多依靠水文模型模擬從而補(bǔ)充缺失的徑流數(shù)據(jù)以及作為未來預(yù)估數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)。但現(xiàn)階段主流的分布式水文模型雖能實(shí)現(xiàn)水文數(shù)據(jù)的定量化模擬、但由于流域徑流的特異性,其模擬效果往往不盡理想。因此,本文以淮河流域上游源頭長臺(tái)關(guān)流域?yàn)檠芯繀^(qū),利用長臺(tái)關(guān)流域10個(gè)加密站點(diǎn)1980-1990年逐日觀測數(shù)據(jù)以及不同尺度下墊面數(shù)據(jù),針對(duì)德國PIK的SWIM分布式水文模型模擬徑流過程中的缺陷,針對(duì)性的提出其改進(jìn)方法,并基于不同比例尺及空間分辨率下墊面數(shù)據(jù)建立模型輸入數(shù)據(jù)信息庫,共包含56種下墊面矩陣組合,通過帶入改進(jìn)后的SWIM模型,對(duì)比分析其納西效率系數(shù),研究最佳的空間分辨率數(shù)據(jù)組合。其研究內(nèi)容包括:（1）改進(jìn)流域特征信息提取方法中的D8算法:該方法會(huì)將DEM數(shù)據(jù)中存在的錯(cuò)誤數(shù)據(jù)——洼地柵格單元進(jìn)行人為填充,因而會(huì)導(dǎo)致所提取出的河網(wǎng)... 

【文章來源】：安徽師范大學(xué)安徽省

【文章頁數(shù)】：70 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究目的與意義
        1.1.1 研究目的
        1.1.2 研究意義
    1.2 國內(nèi)外水文模擬的研究進(jìn)展
        1.2.1 國外水文模型研究進(jìn)展
        1.2.2 國內(nèi)水文模型模擬研究進(jìn)展
    1.3 研究內(nèi)容與技術(shù)路線
        1.3.1 研究內(nèi)容
        1.3.2 技術(shù)路線
第二章 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)源
    2.1 研究區(qū)概況
    2.2 數(shù)據(jù)來源與處理
        2.2.1 DEM數(shù)據(jù)來源
        2.2.2 氣象、水文數(shù)據(jù)來源
        2.2.3 土壤、土地利用數(shù)據(jù)來源
        2.2.4 數(shù)據(jù)處理方法
        2.2.5 其他數(shù)據(jù)處理及應(yīng)用軟件
第三章 流域特征信息提取的算法改進(jìn)
    3.1 傳統(tǒng)流域特征信息提取方法
        3.1.1 D8算法原理
        3.1.2 D8算法計(jì)算步驟
        3.1.3 D8算法優(yōu)缺點(diǎn)
    3.2 改進(jìn)的流域特征信息提取方法
        3.2.1 S-D8算法
        3.2.2 S-D8算法步驟
    3.3 S-D8算法與傳統(tǒng)D8算法對(duì)比
    3.4 S-D8算法改進(jìn)算法效果
        3.4.1“微觀”尺度下效果對(duì)比分析
        3.4.2“宏觀”尺度下效果對(duì)比分析
    3.5 章節(jié)小結(jié)
第四章 集水面積閾值算法改進(jìn)及對(duì)比研究
    4.1 集水面積閾值
        4.1.1 集水面積閾值定義
        4.1.2 集水面積閾值的重要性
        4.1.3 集水面積閾值的確定方法
    4.2 算法數(shù)據(jù)來源及處理準(zhǔn)備
        4.2.1 數(shù)字化藍(lán)線河網(wǎng)
        4.2.2 集水面積閾值范圍劃分
    4.3 匯水面積閾值算法及改進(jìn)算法
        4.3.1 平均坡降法
        4.3.2 河網(wǎng)密度法
        4.3.3 適度指數(shù)法
        4.3.4 改進(jìn)的適度指數(shù)法
    4.4 改進(jìn)算法對(duì)水文模型模擬精度的驗(yàn)證
    4.5 章節(jié)小結(jié)
第五章 不同空間分辨率下墊面數(shù)據(jù)對(duì)SWIM水文模擬的影響
    5.1 不同空間分辨率下墊面數(shù)據(jù)
        5.1.1 不同空間分辨率DEM選擇
        5.1.2 不同空間分辨率土地利用類型選擇
        5.1.3 不同空間分辨率土壤數(shù)據(jù)選擇
    5.2 不同空間分辨率數(shù)據(jù)對(duì)徑流模擬結(jié)果的影響
    5.3 最佳空間分辨率的確定
    5.4 本章小結(jié)
第六章 結(jié)論與展望
    6.1 討論
    6.2 結(jié)論
    6.3 展望
主要參考文獻(xiàn)
致謝
附：攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表論文及科研工作


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[6]基于改進(jìn)適度指數(shù)法的流域流水網(wǎng)閾值確定研究[J]. 吳泰兵,夏達(dá)忠,張行南.  水電能源科學(xué). 2011(04)
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[10]SWAT模型在國內(nèi)外非點(diǎn)源污染研究中的應(yīng)用進(jìn)展[J]. 張蕾,盧文喜,安永磊,伊燕平,李迪.  生態(tài)環(huán)境學(xué)報(bào). 2009(06)

博士論文
[1]貝葉斯概率水文預(yù)報(bào)系統(tǒng)及其應(yīng)用研究[D]. 張洪剛.武漢大學(xué) 2005

碩士論文
[1]基于SWIM模型分析土地利用變化對(duì)黃前流域產(chǎn)流的影響[D]. 徐艷會(huì).山東農(nóng)業(yè)大學(xué) 2011
[2]集水面積閾值確定及其水文響應(yīng)研究[D]. 楊邦.河海大學(xué) 2007
[3]應(yīng)用分布式流域水文模型MIKESHE研究華北土石山區(qū)小流域水文響應(yīng)[D]. 肖金強(qiáng).北京林業(yè)大學(xué) 2006



本文編號(hào)：3043335