水文模型
-
2023年3月1日发(作者：曹县邮政编码)分布式水文模型（日志）
分布式水文模型是在分析和解决水资源多目标决策和管理中出现的问题的过程中发展
起来的，所有的分布式水文模型都有一个共同点：有利于深入探讨自然变化和人类活动影
响下的水文循环与水资源演化规律。
一、分布式水文模型-特点
与传统模型相比，基于物理过程的分布式水文模型分布式可以更加准确详细地描述流
域内的水文物理过程，获取流域的信息更贴近实际。二者具体的区别在于处理研究区域内
时间、空间异质性的方法不一样：分布式水文模型的参数具有明确的物理意义，它充分考
虑了流域内空间的异质性。采用数学物理偏微分方程较全面地描述水文过程，通过连续方
程和动力方程求解，计算得出其水量和能量流动。
二、分布式水文模型-尺度问题、时空异质性及其整合尺度问题指在进行不同尺度之间信
息传递（尺度转换）时所遇到的问题。水文学研究的尺度包括过程尺度、水文观测尺
度、水文模拟尺度。当三种尺度一致时，水文过程在测量和模型模拟中都可以得到比较理
想的反应，但要想三种尺度一致是非常困难的。
尺度转换就是把不同的时空尺度联系起来，实现水文过程在不同尺度上的衔接与综
合，以期水文过程和水文参数的耦合。所谓转换，包括尺度的放大和尺度的缩小两个方
面，尺度放大就是在考虑水文参数异质性的前提下，把单位面积上所得的结果应用到更大
的尺度范围的模拟上，尺度缩小是把较大尺度的模型的模拟输出结果转化为较小尺度信
息。尺度转换容易导致时空数据信息的丢失，这一问题一直为科学家所重视，却一直未能
得到真正解决，这也是当今水文学界研究的热点和难点。
尺度问题源于目前缺乏对高度非线性的水文学系统准确的表达式；于是对于一个高
度非线性的、且没有表达式的系统，人们用“分布式”方法来“克服”它。然而事实上，
无论是“subwatersheds”是“ridCells”其内部仍然是非线性的且没有表达式。但
是，人们认为他们是“均一”的，于是就产生了尺度问题。比如，自然界中水文参数存在
很大的时间、空间异质性，野外实验证明，传统上认为在“均一”单元，且属于同一土壤
类型的小尺度土地上，其水力传导度的变化范围差异可以达到好几个数量级。
在分布式水文模型MIKESH中，处理的最有代表性的尺度问题就是模拟不饱和带的
垂向水分运动，Richards方程用到的水力参数是由实验室对野外采集回来的少量未扰动
的土壤样品测量而得，然而，对分辨率低（计算网格比较大）的单元格，用一个参数值来
表示起土壤的水力参数肯定是不够的，除非该网格内土壤质地绝对均一，而这显然是不大
可能的。
解决尺度转换的问题还应该在以下几方面的深入研究：研究水文过程在不同尺度间
的联系、影响与相互作用，以及不同尺度水文循环规律，用不同分辨率的空间数据表达各
个尺度水循环的物理过程。改良水文数据的获取方式、处理方法，提高数据的精度。研究
水文过程在不同尺度上的适用性及其不同的影响因素。
水文模型模拟的主要任务之一就是将小于模型计算空间尺度的水文异质性特征整合在计
算单元格之中，以达到对水文物理过程的准确模拟。传统的集总式模型都是建立在水文环
境不变这一基本假设之上，而在分布式模型中，空间异质性通过模行深入探讨，水文参数
的空间分布尺度不确定等。在当今的分布式水文模型中，各种参数由实验数据得来，每个
计算单元的水文异质性特征被不同程度地概化或单一化处理，所以其“分布性”不彻底，
水文物理过程的描述也不是百分之百的详尽，因此并未从根本上解决尺度的转换问题。
但是，能实时收集大容量面上信息的遥感技术和具有管理、分析、处理大容量空间属
性数据的地理信息系统技术的发展，为找到适合不同尺度流域的分布式水文模型的模型结
构及主要参数提供了可能，实现尺度转换也许只是时间问题。
三、分布式水文模型---计算域的离散(计算单元的划分)
分布式水文模型计算域的离散，即对流域内空间异质性描述方法，是为了更实际地反
映影响流域整个水文循环的因素(地形、土壤类型、植被、降水、气温、辐射、人类活动
气候变化等)，方便与GIS技术集成，从而有效的利用遥感(RS)数据，分布式水文模型
将研究流域划分成若干单元(单元也可进一步细分)，极大的方便了对水文过程数值模拟和
计算。王中根等、张志强、万洪涛从不同的角度介绍了流域离散的基本原理，以及目前流
行的水文模型离散计算单元的方法。
目前，划分基本计算单元的方法主要有以下四种：栅格单元(gridcell)、坡面单
元(hill-slopdiscretizationelement)、自然子流域单元(subwatershed)、
以及响应单元(hydrologicalresponseunit)。
1、基于栅格单元(gridcell)的划分
将研究流域划分为若干个大小相同的矩形网格，并将不同参数赋予各网格单元，这
种方法在分布式水文模型里应用的比较普遍。网格的大小视情况而定，对于较小的实验流
场或小流域直接用DEM网格划分，多为20mK20m或50mK50m等。该类方法在一些
小尺度的基于物理过程的分布式参数水文模型(SHE莫型，
MIKESH模型等)中比较流行。针对模拟几十万到几百万平方公里的大流域的一些大尺度
分布式水文模型，通常将研究区域划分为1kmx1km或更大的网格。每
个网格单元根据DEM^辨率和模型精度要求，又可分为更小的网格即亚网格。以栅格单元
划分流域，网格大小要符合流域实际(地形、地貌气候)以及要求输出结果的精度的要求，
如果单元格过小，单元格数量过多，就会增加计算机负荷，反之，如果单元格过大，分辨
率降低，单元格上的上的代表值就不能够完全覆盖整个单元格的全部信息，导致部分属性
数据丢失。事实上，同上文中尺度问题所述，各个尺度大小的网格都有异质性问题，而如
果无限的划分亚网格会对资料、数据提出更高的要求，这显然是不现实的。在流域详细资
料短缺时，对亚网格尺度的异质性描述可采用统计特征分布的方法。
2、基于坡面单元(hill-slopdiscretizationelement)
此法将一个矩形坡面作为分布式水文模型的最小计算单元。首先，根据DEM进行河
网和子流域的提取。然后，基于等流时线的概念，将子流域分为若干条汇流网带。在每一
个汇流网带上，围绕河道划分出若干个矩形坡面。在每个矩形坡面上，根据山坡水文学原
理建立单元水文模型，进行坡面产汇流计算。最后，进行河网汇流演算。上文中提到的
IHDM(64，66)(InstituteofHydrology
DistributedModel)模型的计算单元划分就采用这种离散方法。
3、基于自然子流域(subwatershed)的划分
将研究流域按自然子流域的形状进行离散，也是分布式水文模型中常用的做法之
一。利用GIS软件能够自动、快速地从DEM中进行河网的提取和子流域的划分。将子流
域作为分布式水文模型的计算单元，单元内和单元间的水文过程十分清晰，而且单元水文
模型很容易引进传统水文模型，从而简化计算。依情况而定，子流域还可以根据需要进
行更细的划分。
4、水文响应单元方法((hydrologicalresponseunit)除了上述的三种最为常见的流域离
散方法外，另外还有水文响应单元方法
(hydrologicalresponseunit,HRU。SWAT模型是一个典型代表，该模型将大的流
域细分成性质相似的小区域，然后分析各小区域与整体的相互作用和相互影响，用聚类方
法从地图中消去小的或无关的地理特征，将详细的信息聚类成概化的值，使整个流域概化
成性质相近的子流域。以及分组响应单元GR(UGrouped
ResponseUnit)、聚集模拟单元ASA(AggregatedSimulationArea)以及水文相似单
元HSU(HydrologicalSimilarUnit)等多种，当然，根据需要也可以是相互间多种的组
合，如自然子流域和单元网格相结合的方法等。
四、分布式水文模型---参数率定
分布式水文模型的参数率定(parameterscalibration)是在适当范围内，调整模型参
数，使模型的预测结果更加接近观测数据。通常以流域出口断面流量为初步校准对象，通
过调参，使出口断面流量模拟结果与实测数据接近，以期得到一套优化的参数。在此基础
上，模拟计算流域内各个水文过程比如非饱和带土壤水分动态变、化地下水运动等。
进行参数率定即通过率定校准模型的参数主要解决空间异质性问题，有效的观测尺
度通常小于模型参数所在的尺度，比如水力传导度(k)。过去关于参数
校准的研究提出了许多关于最优参数的方法。参数率定的方法分为两种：1)人
工调试法，比较常见，适合参数较少、计算单元简单的分布式水文模型；2)按
照一定的规则机制，采用目标函数法。人工调试法，是依靠用户人为方法或依靠某些计算
最优法则，模型运行一次，参数值就调整一次，直到得到最优参数。在水文模拟参数校准
过程中，目标函数法很常见，它是检测水文模型模拟结果与有效水文观测值相吻合程度的
一种方法，其本质是由一个或多个目标函数共同构造的参数空间(超立方体、超椭球体)
上寻求峰值，即各种目标函数的最佳交汇点。其中，多目标参数率定是用不同的目标函数
衡量某个单独的水文过程描述。当然，由多个复杂目标函数构成多维参数空间很难可视
化，但往往能从中寻找到最接近真实的参数值。
Henrik2003年对分布式水文模型MIKESHE进行了多目标参数率定，建立一套通用的
水文模型参数率定方法，即首先模型参数化，然后确定率定原则、选择合理的优化运算方
法，再将多目标函数利用Pareto优化解分两步集成单目标函数，最后与人工经验率定参
数模拟结果相比，表明：对于径流模拟，这种优化解效果更好，而对地下水模拟，二者差
别不大。
目前，伴随模型方法、自动微分理论以及kalman滤波方法已经用于分布式水文模型的
参数率定和实时更新。随着分布式水文模型被广泛地应用，参数校准成为一个必要课题，
越来越受到学术界和研究者的重视。
模型的确认(modelvalidation)是将一套新输入数据输入参数率定后的模型，进行模
拟。更为确切的表达应该是模型的评价(modelevaluation)或模型试验(model
experience)。
五、分布式水文模型----展望
分布式物理模型已经有二十几年的历史，随着各种相关科学和技术的进步和完善，分
布式水文模型已成为流域水文模拟的重要发展趋势，是建设“数字流域”的重要工具。相
对传统的水文模型而言，分布式水文模型是一种意识、理论上的创新和进步。当然，由于
受到技术等原因的制约，分布式水文模型目前的应用还存在一定的问题，比如尺度转换、
空间参数率定、以及在实际流域模拟中的数值算法的有效性和稳定性等问题。这需要从事
水文研究特别是水文模型研究的学者更加深入的学习和理解水文的过程机制，更细致完善
进行水文的过程描述，更加主动的去学习与水文研究相关的科学和应用技术。