天山北坡典型流域产汇流过程及模拟研究

本书从天山山区关键水文过程物理机制分析入手，系统地开展了高寒山区流域层次型空间离散方法、冻土活动层蓄水容量变化影响下的产流模式与复杂地形区冰雪消融计算模式等问题的研究。提出了子流域-高程带-基于土地利用及坡向复合式HRU的高寒区流域空间离散方法；考虑冻土活动层变化对流域蓄水容量和实际蒸发的影响，发展了考虑高寒区不同土壤类型及累积积温的动态蓄水容量计算方法，提出基于动态蓄水容量的冻土蓄满产流模式；建立了综合考虑太阳辐射、气温因素的冰雪消融量空间计算方法；最终构建了能刻画土壤冻融作用及冰雪消融高空间异质性的分布式寒区水文模型，模拟分析了天山北坡玛纳斯河上游不同时间尺度下产流过程的空间格局，探明了冰川产流、裸冰产流对总产流贡献率的时空变化规律。

第1章绪论1
1.1研究背景与意义1
1.2国内外研究现状2
1.2.1山区气象要素的分布特征影响因素及插值方法2
1.2.2分布式水文模型5
1.2.3寒区关键水文过程及模拟方法9
1.2.4冰川融水对流域径流贡献的识别方法13
第2章天山北坡典型流域气象特征分析16
2.1流域概况16
2.2研究区水文气象数据介绍18
2.3研究方法19
2.3.1基于TRMM卫星数据产品及站点数据的降水插值方法19
2.3.2改进的气温-高程关系法23
2.3.3潜在太阳辐射量推算模型25
2.3.4基于Hargreaves公式法的潜在蒸散发计算27
2.3.5趋势分析法28
2.4气象要素特征分析29
2.4.1降水的变化特征29
2.4.2气温的变化特征32
2.4.3潜在蒸发量的变化特征38
2.4.4潜在太阳辐射的变化特征40
2.4.5地面温度的变化特征43
2.5本章小结45
第3章天山山区流域关键水文过程及产流特征46
3.1天山山区流域典型水文过程剖析46
3.1.1积融雪过程46
3.1.2冰川水文过程48
3.1.3冻土水文过程51
3.2天山山区产流机制分析54
3.3本章小结55
第4章高寒山区分布式水文模型的构建及应用56
4.1模型构建思路56
4.2模型结构57
4.2.1流域空间离散化方案58
4.2.2降水气温的矫正61
4.2.3蒸散发计算61
4.2.4冰雪消融计算63
4.2.5冰川模块65
4.2.6考虑冻土水文特性的产流计算模块67
4.2.7水源划分70
4.2.8流域汇流计算70
4.3与常用寒区水文模型的比较72
4.4模型数据库及水文响应单元识别74
4.4.1地形数据库74
4.4.2土地利用数据库75
4.4.3土壤数据库76
4.4.4气象数据库76
4.4.5水文响应单元（HRU）的识别及分析77
4.5模型参数敏感性分析78
4.5.1Morris法79
4.5.2敏感性分析方案及结果80
4.6模型参数率定及结果分析84
4.6.1参数率定方法及评估标准84
4.6.2径流模拟结果86
4.7本章小结88
第5章输入数据及模型结构对流域水文过程模拟的影响89
5.1不同降水数据集对流域水文过程模拟的影响89
5.1.1实验设计89
5.1.2结果分析90
5.2不同模型结构对流域水文过程模拟的影响96
5.2.1实验设计96
5.2.2结果分析97
5.3本章小结104
第6章玛纳斯河上游流域冰雪径流的时空变化特征分析105
6.1不同时间尺度径流量的空间变化105
6.1.1年径流的空间变化105
6.1.2不同季节径流量的空间变化109
6.2冰雪径流特征分析117
6.2.1冰雪融水的年内年际变化特征117
6.2.2流域冰川融水对径流贡献的评估121
6.3本章小结124
参考文献126

    第1章 绪论
    1.1 研究背景与意义
    水是人类生存和发展的生命线，是国民经济与生态环境的命脉。新疆水资源主要来自于山区，平原地区基本不产流[1]。现状条件下，河流开发利用率平均高达74%，远超国际50%~60%的警戒线；局部地下水超采严重、地表生态退化；内陆河污染加剧，严重影响和消减水资源质和量；跨境河流涉水争端激烈，区域水资源开发利用。发展中的新疆，水资源存在巨大缺口。预测表明[2]，至2030 年新疆水资源缺口近100×108m3。在气候变暖的背景下，新疆水资源系统非常脆弱和敏感[3]，冰雪融水变化正改变着新疆水循环过程和水资源时空分布，将严重影响生产、生活、生态格局[4]。
    目前，新疆山区降水-径流转换机制及其变化规律还不清楚。由于新疆山区海拔高且变化幅度大，水平、垂直方向的降水、温度时空分布差异，导致流域内雨、雪、冰分布的巨大空间差异；加之高寒冻土、高寒草甸、中山带森林、低山带草原等地带性分布影响，不同流域降水（雨、雪、冰）-径流转化时空差异显著，但降水-径流转化机制尚不清楚。全面认识的欠缺给新疆水资源管理和利用带来巨大困难。
    此外，由于山区地势高度差异悬殊，气候异常恶劣，2500m 以上山区的气象站寥寥无几，山区气象资料严重匮乏，显著制约了高寒山区水文学研究的深入发展，导致雨、雪、冰产流的时空变化机制尚未明确、山区径流模拟技术研究还很薄弱。因此，研究高寒山区关键水文过程（尤其是冰雪累积及消融过程、季节性冻土冻融对产流过程的影响等）的模拟方法，构建能合理描述新疆山区产汇流特征的山区流域水文模型，揭示山区产流过程动态变化，不仅可提高不同相态水分转化机制的研究水平及其对径流影响的认知水平，为新疆水资源开发利用管理提供决策依据，而且对寒区水文模型理论的完善具有重要的现实意义和科学价值。
    1.2 国内外研究现状
    1.2.1 山区气象要素的分布特征影响因素及插值方法
    降水、气温是影响高海拔山区产流量和水文过程的源变量。气象测站网络是降水、气温数据的最主要来源，为流域降水-产流过程研究与预测提供保障。测站网络的密度与经济技术水平和区域自然条件密切相关，在人类不易到达的山区，往往测站点稀少甚至没有测站点，气象数据稀缺是一个普遍性的问题。以新疆天山产流区为例：天山西段海拔3000~5000m，中段海拔4000~4300m，东段海拔3000~4000m，山势险峻，人类难以到达，各河流径流测站点绝大多数位于出山口位置。出山口以上的水文、气象监测数据稀缺，给该流域水文模拟带来了巨大挑战。
    1.2.1.1 山区降水、气温时空分布的影响因素
    山区降水、气温时空分布的影响因素复杂，常把降水、气温的主要影响因素归为三类：地理因素（经度和纬度）、海拔以及局地地形条件（坡度和坡向）。在大尺度（如全球尺度）研究区，经度、纬度及海拔是主要影响因素；而在小尺度（区域或者流域）范围内，海拔和地形条件的影响最重要。本书主要针对区域尺度范围内降水、气温分布的影响因素进行总结。
    1. 高程的影响
    高程因子对山区降水、气温影响的研究成果较多。20 世纪90 年代，国外诸多学者[5]均通过山区降水数据的统计学分析得出高程与降水间存在较高的相关性。国内山区降水的研究，早期主要集中在设有实验测站的祁连山黑河流域一带。陈跃等[6]在祁连山开展了降水空间分布特征研究，发现降水量随海拔升高呈现增大的趋势。穆振侠和姜卉芳[7]以TRMM 降水数据为基础，探讨分析不同地形走势下西天山山区降水量与海拔的关系，揭示了山区降水在垂直方向上并非简单的随海拔升高而增加。
    在相同地形条件下，山地气温一般随海拔的升高而下降，平均而言海拔每升高100 m，气温下降0.6℃。实质上气温随海拔的直减率会随着山地性质、气候条件的差异而变化。景少波等[8]利用地面观测气温和探空资料对叶尔羌河流域气温垂直分布进行了初步研究，研究发现叶尔羌河流域气温直减率随着高程的增加呈现递增的趋势，气温受季节影响明显，冬季气温直减率大力度优惠，夏季次 之。
    2. 局地地形的影响
    局地地形因素对降水的影响十分复杂，部分学者发现在某些状况下局地地形对降水的影响是不可忽略的。1963 年，傅抱璞[9]指出局地地形对小气候的影响非常大，降水的优选增幅发生在45？左右的坡度处。甄计国等[10]通过研究甘肃省降水的空间分布，指出在受季风影响显著的研究区，考虑坡向因子有利于提高降水插值的精度。韩添丁等[11]通过统计、分析天格尔山南北坡的乌拉斯台河流域和乌鲁木齐河流域近40 年的降水观测资料，揭示了天格尔山南北坡不同坡向对降水变化的影响规律，结果表明降水变率因坡向、季节的差异而不同。
    局地地形因素对气温的影响也很复杂，由于坡向的差异，日照时间和辐射条件均会不同，进而引起气温的明显差异。山区的坡向有阴坡和阳坡之分，且在多数山区出现阴坡温度低于阳坡的特征。坡向对气温的影响随纬度和季节的变化而不同：因坡向不同引起的温度差异通常在冬季优选、夏季最小。高纬度地区的温度差异性比低纬地区显著。坡度、地形遮蔽分别通过影响气流的上升速率、受光情况而进一步影响气温。
    1.2.1.2 山区降水、气温插值方法研究
    山区降水、气温的空间变化通常较大，通过建立密集的山区气象观测网来研究这些要素的变化是不现实的，所以常常需要利用插值方法来得到气象要素的空间分布信息。对降水、气温的插值研究进行归纳总结，主要包括2 种解决途径：一种是基于观测站点的气象数据进行空间插值，另一种是综合卫星产品和观测站点气象数据的融合方法。
    在气象站点稀疏且地形起伏较大的研究区，由于影响降水时空分布的局地因素复杂多变，结合研究区地形特征，识别精度较高的空间插值方法显得尤为重要。在众多插值方法中（表1-1），每一种方法都有其优点和缺点，如反距离加权法用于观测站点稀疏区域时，比其他方法的插值精度更高，这一优势在地形较平坦的平原地区尤为明显[12]。而泰森多边形法不适用于高程差较大的区域。近年来许多学者在不同研究区对比分析了各种插值方法的适用性。如白江涛等[13]、江善虎等[14]在不同区域对比了多种插值方法对降雨的模拟精度，认为考虑海拔影响的协同克里金法优于传统常用的反距离加权法、径向基函数法等。
    表1-1 插值方法及优缺点介绍
    由于受到如下因素的影响，山区的站点观测数据往往不能满足应用的需求：①气象观测站数量稀少，且站点主要分布在峡谷地区，严格来讲，基于这些站点气象数据的分析结果并不能真实反映山区的实际降水分布规律；②站点数量稀少制约了现有的内插方法计算的降水空间分布精度。现有的内插方法通常有能力保证站点附近区域的插值精度，但难以保证离气象站点较远区域的插值精度，如基于亚洲各地区的雨量站观测资料插值而成的APHRODITE 降水数据集，是目前专享覆盖整个亚洲地区高分辨率长时间序列的陆地降水网格化资料，已经被广泛应用于气候变化和水循环研究、高分辨率模式结果检验等领域。国内外学者对APHRODITE 降水数据集的实用性进行了评估，发现APHRODITE 数据集存在对山区高海拔带降水量低估的误差[15]。
    综上所述，在地形条件复杂的山区，基于低海拔区台站观测降水的插值结果往往不能保证高海拔山区降水的分布精度，因此卫星降水数据应运而生。在过去几十年间，利用卫星反演、站点数据插值生成了许多降水产品，这些产品使研究大尺度区域尤其是地面测站点稀疏地区的水文过程模拟成为可能。例如1987 年发射的SSM/I（Special Sensor Microwave/Imager），1997 年发射的TRMM-TMI （Tropical Rainfall Measuring Mission-Microwave Imager）提供了日时间尺度降水数据产品，其结果通常结合地面观测数据、地形地貌条件进行校正。于2014 年2 月27 日发射的新一代的降水观测卫星GPM，可提供小时尺度的降雨、降雪数据产品。Milewski 等[16]利用TRMM 降水数据驱动SWAT 模型，研究了Sinai 半岛干旱区和埃及东部沙漠区的降水-产流过程，认为在缺乏测站点提供降水数据的情况下，TRMM 遥感降水数据不失为一种有效的替代办法。目前已有学者评估了卫星反演降水产品及再分析降水资料在中国地区的适用性，指出遥感降水数据作为数据稀缺山区的代用数据有很好的应用前景。因此，结合低海拔降水站点观测数据和地形地貌数据，研究有效利用遥感降水数据的方法是未来数据稀缺山区降水插值方法的一个重要方向。
    类似于山区降水，基于山区低海拔区台站观测气温的插值结果往往也不能保证高海拔区气温的分布精度。针对这一问题，目前的解决方法主要包括2 类：①按气温直减率法估算各高程带的逐月/日气温，这是目前推算高山缺资料区气温的常用方法。若相邻流域/区域高海拔区也缺少气象观测网，则气温直减率常常取0.6℃/100m。若相邻流域/区域高海拔区已架设气象观测网，则需结合流域 /区域内及周围观测站点气温数据集，计算不同月份的气温直减率。另外，参考当地探空气温也可推算气温直减率。②基于台站资料和卫星产品构建的高分辨率网格化温度资料，如普林斯顿大学发布的全球逐日1°×1°温度数据集PGMFD[17]。部分学者也通过卫星热红外遥感数据反演的地表温度、植被指数以及台站气温等参数之间的关系来估算气温。其中MODIS 地表温度产品由于具有较高的时间分辨率和高光谱分辨率、适中的空间分辨率及数据获取较方便等突出优势，常用于气温估算。但是这些资料涵盖的时间序列往往不够长或者覆盖范围虽大但分辨率较低，在水文、生态领域的应用中仍存在一定的局限性。
    1.2.2 分布式水文模型
    本节主要针对分布式水文模型的发展历程、流域空间离散方法和分布式寒区水文模型进行回顾和总结。
    1.2.2.1 分布式水文模型的发展历程
    分布式水文模型基于水流运动的物理规律，以网格为计算单元，考虑地形、土壤、植被和土地利用等的空间异质性，可将降雨、蒸发和径流的空间分布反映出来。1969 年，Freeze 和Harlan 首次提出了分布式水文模型的概念[18]。1979年，Beven 和Kirkby 开发了TOPMODEL 模型（Topography based hydrological model），该模型通过地形指数反映下垫面的空间变化对流域产流的影响，但忽略了气象要素的空间异质性对流域产汇流的影响，因此只能属于半分布式水文模型[19]。1980 年以后，由丹麦、法国、荷兰和英国水文学家联合开发的SHE模型[20，21]，是具有物理意义的分布式模型的典型代表。随后，各国的水文学家们研制出了一系列的分布式水文模型，如美国工程兵团的Julien 等于1991 年开发了CAS2D 模型（Cascade two dimensional model）[22，23]、加拿大滑铁卢大学的WATFLOOD 模型[24]、意大利水文学家Todini 开发的TOPIKAPI 模型[25]、加拿大国家水文研究所的SLURP 模型[26]。随着大尺度水文学的发展，大尺度水文模型如VIC 模型[27，28]、Macro-PDM 模型[29]等相继出现。另外，原来功能单一的分布式水文模型，不断加入土壤侵蚀、污染物运移过程及化肥、农药、营养物传输等过程，发展为功能齐全且界面友好的分布式水文模型，比较典型的有SWAT 模型[30]、MIKE SHE 模型[31]等。
    我国在分布式水文模型方面的研究起步较晚，沈晓东等提出了在地理信息系统支持下，动态分布式降雨径流流域模型[32]；李兰等以水动力学理论为基础，提出了分布式流域水文数学物理模型[33]；郭生练等[34]、吴险峰等[35]和李丽等[36]分别提出了基于DEM 的分布式水文模型；任立良和刘新仁[37]、李致家等[38]将原有的新安江