基于不同率定期資料的月、季徑流預(yù)報(bào)方法研究.pdf

1、分類(lèi)號(hào)UDC密級(jí)編號(hào)基于不同率定期資料的月、季徑流預(yù)報(bào)方法研究(南京信息工程大學(xué)理學(xué)博士學(xué)位論文)培養(yǎng)單位：南京信息工程大學(xué)專(zhuān)業(yè)：應(yīng)用氣象學(xué)申請(qǐng)人：羅蔣梅指導(dǎo)教師：申雙和教授王恩利研究員2011年12月中文摘要中文摘要中長(zhǎng)期水文預(yù)報(bào)在水資源管理幵發(fā)利用、防汛抗旱和國(guó)防建設(shè)等領(lǐng)域都發(fā)揮了重要作用。隨著人類(lèi)社會(huì)發(fā)展和全球氣候變化，各國(guó)對(duì)月、季節(jié)徑流預(yù)測(cè)服務(wù)的需求越來(lái)越高。雖然數(shù)理統(tǒng)計(jì)和人工智能方法在中長(zhǎng)期水文預(yù)報(bào)中己經(jīng)得到廣泛使用，但缺乏

2、普適性和機(jī)理性；隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，基于流域水文模型和數(shù)值天氣預(yù)報(bào)產(chǎn)品的中長(zhǎng)期動(dòng)態(tài)水文集合預(yù)報(bào)ESP(EnsembleStreamflowPrediction)方法已成為重要的發(fā)展方向。ESP在徑流預(yù)報(bào)過(guò)程中，采用實(shí)時(shí)氣象預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)或歷史氣候樣本取樣數(shù)據(jù)來(lái)驅(qū)動(dòng)已率定參數(shù)的流域水文模型，模擬預(yù)報(bào)未來(lái)時(shí)段的徑流量。因此，影響流域徑流預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率主要有模型參數(shù)、流域初始條件（土壤含水量和地下水儲(chǔ)量）和模型輸入數(shù)據(jù)，其中理想的流域水文模型參數(shù)率定可

3、以提高模型的模擬預(yù)測(cè)水平和流域的初始條件（土壤含水量和地下水儲(chǔ)量）的準(zhǔn)確性。本文以氣候變化可能導(dǎo)致流域水文系統(tǒng)非穩(wěn)定性為假設(shè)前提，選擇澳大利亞?wèn)|部12個(gè)受人類(lèi)活動(dòng)較小、降水類(lèi)型不同的流域，根據(jù)流域歷史氣象和徑流觀測(cè)數(shù)據(jù)分析，探討基于不同率定期資料的流域水文模型參數(shù)優(yōu)化方案及對(duì)徑流模擬的影響，在此基礎(chǔ)上構(gòu)建基于不同歷史氣候數(shù)據(jù)和POAMA(thePredictiveOceanAtmosphereModelfAustralia)不同降水預(yù)測(cè)

4、數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)月、季集合徑流預(yù)測(cè)方法，對(duì)研究流域的1981年到各流域可利用資料最后一年時(shí)間段的月、季徑流進(jìn)行了預(yù)報(bào)，分析預(yù)報(bào)精度和不確定性。主要研究?jī)?nèi)容與結(jié)論如下：1、首先從流域水文模型和水文循環(huán)的機(jī)理出發(fā)，詳細(xì)分析了研究流域的降水、潛在蒸散（PET)、徑流年際和月變化，降水與徑流的相關(guān)關(guān)系，ENSO事件以及大氣環(huán)流因子等物理因素對(duì)流域水文情勢(shì)如降水、徑流的影響。結(jié)果表明各流域徑流、降水和PET存在明顯的年際變化、月變化和氣候干濕年（月）；

5、在不同降水類(lèi)型流域年（月）降水和徑流的關(guān)系不同；在ENSO不同年份，年降水量和徑流量變化很大；流域的降水和徑流在不同區(qū)域和季節(jié)受大氣環(huán)流的影響不一樣。2、探討了四大類(lèi)型10種基于不同率定期資料的參數(shù)優(yōu)化方案，預(yù)測(cè)年分別為各流域1981年至該研究流域可利用資料最后一年，四大類(lèi)型分別為①常規(guī)參數(shù)優(yōu)化方案，選擇固定長(zhǎng)度和時(shí)段資料優(yōu)化模型參數(shù)，剩下資料做驗(yàn)證預(yù)測(cè)；②對(duì)預(yù)測(cè)年之前不同長(zhǎng)度資料進(jìn)行參數(shù)率定，分別為5年、10年、20年、30年、40年

6、和所有年；③與預(yù)測(cè)年氣候類(lèi)型相似年份進(jìn)行參數(shù)率定，其氣候相似年分別為氣候干燥正常濕潤(rùn)年份，以及ElNino正常LaNina年份；④逐月三個(gè)月資料進(jìn)行模型參數(shù)率定。分別采用SIMHYD和新安江水文模型比較了這10種方案的徑流預(yù)測(cè)效果，分析了采用什么時(shí)段和多長(zhǎng)時(shí)間的資料作為模型率定期能夠保證在驗(yàn)證期（預(yù)測(cè)期）同樣也取得較好的徑流模擬效果。結(jié)果表明，在大部分流域，選用固定時(shí)段的常規(guī)參數(shù)優(yōu)化方案S7最簡(jiǎn)單實(shí)用；在所有流域，選用逐月歷史觀測(cè)資料的