基于HSPF模型水文數據不確定性分析方法

摘 要：為了評價桃林口水庫水文狀況，建立其上游青龍河流域的BASINs/HSPF水文水質模擬模型。以Nash-Sutcliffe效率系數作為評價標準，考慮其模型輸入資料的不確定性對模型模擬的影響。因此，將探討在降雨輸入資料不可靠情況下對降雨進行不確定性分析，以及降雨波動在不同參數下的影響，同時也可為之后其它相關的研究提供借鑒。

關鍵詞：青龍河流域；BASINs/HSPF模型；降雨輸入不確定性；降雨波動

DOI：10.16640/j.cnki.37-1222/t.2018.09.181

1 研究背景

近年來，流域水文水質模型的應用越來越廣泛，如WASP、SWAT、新安江模型和HSPF等。BASINs/HSPF模型作為半分布式流域模型優秀代表之一，因其在水文水質模擬方面表現出強大的功能，在國內外均得到廣泛的應用。然而，水文模擬作為HSPF 模型的基礎，在模擬中時常常會出現“異參同效”現象，這是由于水文數據的不可靠性、參數間的相關性等問題導致的，從而使水文模擬和預測過程存在誤差。因此，對于水文數據輸入的不確定性以及參數敏感性的分析是十分重要的。

2 國內外的研究現狀及前沿問題

2.1 國外研究現狀

在國外，Lee，K.S.等用MCMC方法對枯水頻率進行分析，并與極大似然方法進行對比分析：Gallagher，M.等應用MCMC方法和線性不確定性分析法進行HSPF模型的不確定性分析，對不同方法得出的結果進行了分析和比較；在國內，王建平等應用MCMC方法進行水質模型的參數不確定性分析，結果表明，MCMC法對模型參數有較好的搜索效率；熊立華等將MCMC方法與GLUE方法進行對比，實例結果表明，就SMAR模型而言，MCMC方法能夠更好地推求模型參數后驗分布。

2.2 國內研究現狀及存在問題

在我國，對水文水質模型的研究包括最早的以新安江模型為代表的集總式模型，到以WEP（Water and Energy transfer Process）為代表的分布式模型，在這過程中，取得了一些成就，但國內對BASINS的研究起步較晚。由于我國基礎數據比較薄弱，模型的應用與推廣仍有一定的障礙，因此相比SWAT模型等，對BASINS的研究相對較少。

在數據庫方面的問題有以下幾方面，如土壤數據，BASINS自帶的土壤數據庫和國內的土壤分類不同，土壤編碼和名稱也差別較大，我國的土壤數據達不到模型要求的精度；在植被數據方面，我國的土地利用數據劃分類別與模型不一致，需要修改，根據遙感影像重新解譯甚至實地觀測采樣等；BASINS對氣象數據的格式、編碼等有嚴格的要求，從完整的氣象數據到系統可利用的形式，還需要經過一系列處理；同時由于我國氣象站點的不均勻性，或者一些流域或地區沒有長期連續的監測數據，我國還存在氣象數據不全的問題，這需要通過系統的前處理程序WDMUtil自動補充缺失數據，隨機陣的動蕩性會造成數據不合理。

3 研究內容

3.1 研究目的

通過不確定性分析方法對降雨進行隨機模擬生成多組實驗數據，轉向HSPF模型進行運行計算，經過靈敏度分析和參數率定，對得到的多組Nash系數進行比較分析，進一步比較降雨波動對結果的影響。根據不同情景的模擬與計算，針對具體問題，可通過相應的改變與調整，解決不同類型的水文問題。

3.2 研究方法

主要是針對降雨輸入的不確定性進行分析，通過四種分析方法進行分析模擬，分別是趨勢分析方法（突變），周期分析方法，隨機分析方法以及正態分析方法。

3.2.1 降雨輸入不確定性分析方法

在降雨趨勢分析方面有非參數Mann-Kendall法，Mann-Kendall秩次相關法，Spearman秩次相關檢驗法，線性回歸法和滑動平均法，還包括赫斯特系數分析法和Pettitt突變點檢驗兩種突變分析方法；在降雨周期分析方面有最大墑譜法和小波變換法；降雨隨機分析分析方法為ARMA；正態分析方法包括擬合優度檢驗，Kolmogorov-Smirnov正態性檢驗，Lilliefor正態分布檢驗，偏度峰度檢驗法。

3.2.2 參數的不確定性分析方法

包括正交極差分析方法及支撐向量機分析方法。

3.3 技術路線

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作者簡介：陳心能（1994-），男，江蘇江陰人，碩士，研究方向：水文與水資源。