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《西北大学》 2017年
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基于基流分割的流域地下水—地表水相互作用研究

张军龙  
【摘要】:基流是地下含水层向地表径流补给的部分,是研究地下水-地表水相互作用的主要内容之一,是维持流域生态系统健康发展的关键因素,对于促进水资源可持续利用和科学管理具有重要意义。基流指数(BFI,基流在径流中所占的比重)是反映基流对地表径流贡献率大小的一个重要指标。目前研究基流的方法主要有示踪法和非示踪法,由于受不同地下水划分标准的影响及实验条件的限制,示踪法在大尺度流域基流过程中存在不足。非示踪法具有操作简单、高效的优点被广泛的用来对大尺度流域基流进行分割,但是由于流域水文地质复杂性的影响,需要对其进一步优化。目前研究中利用示踪剂方法对非示踪法的基流分割结果进行系统评价的研究还很缺乏。基流可以反映流域属性,在大的流域环境背景下,基流的变化过程受到流域地质水文属性的影响,同一背景下流域的水文过程具有相似性,流域之间水文过程具有相互作用,基流过程应该对流域之间的相互关系进行考虑。因此基于基流反映不同流域水文过程及其相互作用是十分重要的,也是非常有效的手段之一,但是对基流进行准确预测是一个较为困难的科学问题。基于此本研究对基流分割方法进行改进和评价,并建立基于流域属性的基流预测模型。本研究选取了澳大利亚东部地区具有代表性的五个流域作为对比研究区,利用已有文献中化学示踪剂基流分割研究结果为基准,评价了目前国际上常用的四种基流分割方法(英国水文学研究所UKIH方法,以及Lyne-Hollick方法,Chapman-Maxwell方法和Eckhardt方法等三种数字滤波方法)。并利用具有物理机制的自动化基流识别方法(Automatic Baseflow Identification Technique,ABIT)对退水过程进行分析,优化了基流分割的参数,提高了基流估算的精度和科学性。同时,引入多层次回归方法,建立了基于流域属性的大尺度基流指数预测模型,并与水文模型(SIMHYD和新安江模型以及传统线性回归方法的基流预测结果分别进行对比分析。水文模型利用三种方法的BFI结果:校准和两种区域化方案(空间接近法和物理属性相似性)。传统线性回归模型在四个气候区(Arid、Tropic、Equiseasonal和Winter rainfall)分别建立基于流域属性的线性回归模型。在多层次回归模型中不仅将流域划分为四个气候区,而且考虑到流域之间和不同气候区之间的相互联系。与水文模型和传统线性回归模型相比,多层次模型可以显著提高基流过程的预测精度。利用渭河流域18个水文站点的日径流数据,应用优化后的方法对渭河流域进行基流分割,得到了渭河流域基流指数分布图。本研究主要有以下几个结论:(1)利用自动化基流识别方法进行退水分析可以提高基流分割的精度。本文综合评估了四个广泛使用的非示踪剂基流分割方法。其中Lyne-Hollick和Chapman-Maxwell两种滤波方法是一参滤波器,Eckhardt包括退水常数和最大基流指数两个参数。我们使用自动基流识别技术(ABIT)来估计五个流域的退水常数,结果从0.943到0.987,明显高于默认值0.925,并使用默认的Eckhardt和UKIH方法来估计最大基流指数。使用ABIT方法的结果明显优于默认参数,绝对偏差平均减少约30%;同时UKIH方法获得的偏差比使用默认Eckhardt方法的模型偏差小15%。使用ABIT方法参数化的Lyne-Hollick方法两次滤波可以达到最佳基流分割效果,之后随着滤波次数增加效果有所降低。(2)将多层次回归模型引入水文学中,提出了利用该方法进行水文预测的基本框架。SIMHYD和新安江两个水文模型的校准和区域化方法BFI预测表现相似,Nash-Sutcliffe 效率(NSE)为-8.44~-2.58,偏差(Bias)为 81~146;传统线性回归模型的NSE为0.57和Bias为25;与传统线性模型(NSE:0.49,Bias:25)相比多层次回归模型(NSE:0.75,Bias:19)模拟效果显著提高。(3)使用参数优化后的Lyne-Hollick方法对渭河流域进行基流分割,可以相对客观地反映渭河流域地下水对地表水的补给。平均基流指数为0.38 ±0.10。渭河流域的基流指数具有明显的空间分布特征,北部支流的基流贡献率(0.45±0.13)大于南部地区(0.30±0.02),在地形单元交界处分布较大。通过上述研究发现,在应用数字滤波方法之前获取适当的参数至关重要。参数化后的基流分割方法在澳大利亚流域和我国渭河流域取得较好的效果。选择适当的流域属性,利用多层次回归模型考虑不同流域背景差异,可以有效地提高大尺度基流指数预测精度。
【学位授予单位】:西北大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2017
【分类号】:P333

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