【摘要】：流域水文過(guò)程在不同的時(shí)間尺度下呈現(xiàn)出不同的形態(tài)。為了建立自洽的觀測(cè)模擬體系,需要明確日尺度上的降水產(chǎn)流與蒸散發(fā)過(guò)程如何在時(shí)間升尺度后表現(xiàn)出水熱耦合關(guān)系,以及在該過(guò)程中由觀測(cè)數(shù)據(jù)和模型體現(xiàn)的不確定度的變化。隨機(jī)土壤水模型提供了在既有的自下而上與自上而下范式之外解決時(shí)間尺度融合問(wèn)題的合理方法。本論文在總結(jié)歸納原有點(diǎn)尺度隨機(jī)土壤水模型的基礎(chǔ)上,利用土壤蓄水能力曲線,推導(dǎo)適用于流域面尺度的土壤水隨機(jī)微分方程。該推導(dǎo)過(guò)程同樣適用于將其它機(jī)理驅(qū)動(dòng)的概念性水文模型轉(zhuǎn)化為概率形式描述,繼而研究其隨機(jī)動(dòng)力性質(zhì)。土壤水隨機(jī)微分方程滿足各態(tài)歷經(jīng)條件,因此長(zhǎng)時(shí)序水量平衡狀態(tài)可由集合平均表示,進(jìn)而用方程穩(wěn)態(tài)解逼近。論文從時(shí)域和頻域兩個(gè)角度模擬并分析了以方程穩(wěn)態(tài)解刻畫(huà)流域中長(zhǎng)期水文形態(tài)的應(yīng)用尺度范圍和精度,結(jié)果表明:給定不同的氣象、下墊面條件,當(dāng)模擬時(shí)間足夠長(zhǎng)時(shí),土壤含水量分布均趨于穩(wěn)定。穩(wěn)定分布的形態(tài)由各輸入變量決定,特別地,下墊面越均勻,土壤平均含水量越高。到達(dá)穩(wěn)定分布的速率由相對(duì)潛在蒸散發(fā)量決定,關(guān)注的時(shí)間尺度較小時(shí),土壤含水量在時(shí)域上表現(xiàn)為一階自回歸過(guò)程,在頻域上表現(xiàn)為紅噪聲;關(guān)注的時(shí)間尺度較大時(shí),土壤含水量在時(shí)域上表現(xiàn)為平穩(wěn)過(guò)程,在頻域上表現(xiàn)為白噪聲。穩(wěn)態(tài)方程刻畫(huà)流域長(zhǎng)時(shí)序的水量平衡狀態(tài)的控制因子為水量供給條件和能量供給條件;同時(shí)二者通過(guò)控制穩(wěn)態(tài)分布方差決定了以穩(wěn)態(tài)方程刻畫(huà)長(zhǎng)時(shí)序水量平衡狀態(tài)的精度:當(dāng)水量或能量占主要控制地位時(shí),穩(wěn)態(tài)分布方差較小,均值更能精確地刻畫(huà)流域長(zhǎng)期水量平衡狀態(tài);當(dāng)兩者大小相當(dāng)時(shí),穩(wěn)態(tài)分布方差較大,且能量水量供給越大,方差越大,這說(shuō)明,在水文循環(huán)越活躍的地區(qū),使用穩(wěn)態(tài)分布均值刻畫(huà)流域長(zhǎng)期水量平衡狀態(tài)誤差越大。為了量化不同尺度下觀測(cè)模擬不確定度,本文從貝葉斯統(tǒng)計(jì)學(xué)角度分析基于信息熵和互信息的水文觀測(cè)模擬評(píng)估體系的意義,以徑流離散化信息熵表征水文形態(tài)先驗(yàn)不確定度;以流域水熱供給觀測(cè)與徑流的互信息表征數(shù)據(jù)支撐下不確定度的縮減;以模型模擬值與實(shí)測(cè)徑流的互信息表征模型支撐下不確定度的縮減,各項(xiàng)通過(guò)貝葉斯定理泛函變形和數(shù)據(jù)處理不等式聯(lián)系,構(gòu)成了理論完善的觀測(cè)模擬評(píng)估體系。針對(duì)高維互信息維數(shù)災(zāi)與間接計(jì)算誤差問(wèn)題,提出結(jié)合k近鄰和支持向量機(jī)的高維水文變量互信息估算方法。最后,應(yīng)用MOPEX數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù),利用建立的不確定度評(píng)估體系,分析不同時(shí)間尺度水文觀測(cè)模不確定度及其控制因素。估算結(jié)果量化了各水文變量在不同時(shí)間尺度上的信息量與信息流動(dòng)。論文進(jìn)一步分析了不同時(shí)間尺度下各水文變量及前期水文過(guò)程對(duì)當(dāng)前水文響應(yīng)的信息貢獻(xiàn)。估算結(jié)果顯示在長(zhǎng)時(shí)間尺度上,水文變量的信息量和信息交流與其氣候特性緊密相關(guān)。應(yīng)用的兩個(gè)模型在不同氣候類(lèi)型流域提取觀測(cè)信息的能力不同,并且在季節(jié)尺度上存在不確定度較大的問(wèn)題,需要在季節(jié)尺度上建立信息提取能力更強(qiáng)的模型。
【學(xué)位授予單位】：清華大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：P333

【參考文獻(xiàn)】

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1 胡慶芳;王銀堂;劉克琳;王宗志;;基于改進(jìn)的兩參數(shù)月水量平衡模型的月徑流模擬[J];河海大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2007年06期

本文編號(hào)：2785246