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高寒山區(qū)流域水文時空特征的分布式模型模擬研究

發(fā)布時間:2023-10-22 09:56
  高寒山區(qū)流域在全球高海拔、高緯度地區(qū)有廣泛分布,我國高寒山區(qū)主要分布在以青藏高原為主的西部干旱地區(qū)。高寒山區(qū)流域受特殊的下墊面條件和氣候特征影響,具有獨特的水熱循環(huán)特征。分布在高寒山區(qū)流域的不同凍土類型:多年凍土和季節(jié)性凍土,因其水熱過程在空間上和季節(jié)上有較大差異,對流域水文過程的影響也不相同,高寒山區(qū)流域氣溫、降水等氣象條件在時間上的不均勻分布,也對流域內的水循環(huán)季節(jié)特征產(chǎn)生重大影響。目前水文模型,很少考慮流域內的凍土水熱過程以及降水、氣溫條件的季節(jié)性變化,對高寒山區(qū)流域進行精確的水文過程模擬,尚面臨巨大的挑戰(zhàn)。本研究以典型高寒山區(qū)流域——祁連山區(qū)八寶河流域為實驗區(qū)域,選擇分布式水文-土壤-植被模型(Distributed Hydrology-Soil-Vegetation Model,DHSVM)作為研究工具,對八寶河流域的水文過程進行模擬,提出一種全新的區(qū)分凍土類型和季節(jié)的模型參數(shù)率定方法,并建立一套適用于八寶河了流域的凍土過程模擬方案,將其集成到DHSVM模型中,完善模型的物理過程,提升模型模擬精度。建立一套有效的高寒山區(qū)流域水文過程模型模擬系統(tǒng),并探討不同凍土類型和氣候特征對...

【文章頁數(shù)】:86 頁

【學位級別】:碩士

【文章目錄】:
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景與研究意義
    1.2 研究現(xiàn)狀
        1.2.1 水文模型發(fā)展概述
        1.2.2 水文模型參數(shù)率定方法
        1.2.3 高寒山區(qū)流域水文模型應用研究
        1.2.4 研究現(xiàn)狀總結及本文的研究定位
    1.3 研究目標、內容及技術路線
        1.3.1 研究目的
        1.3.2 研究內容
        1.3.3 技術路線
第2章 研究區(qū)概況與基礎數(shù)據(jù)
    2.1 研究區(qū)概況
    2.2 研究方法
        2.2.1 DHSVM模型
        2.2.2 eFAST參數(shù)敏感性分析方法
        2.2.3 粒子群參數(shù)優(yōu)化方法
    2.3 基礎數(shù)據(jù)
        2.3.1 DEM數(shù)據(jù)
        2.3.2 氣象數(shù)據(jù)
        2.3.3 土地利用、土壤類型及凍土分布數(shù)據(jù)
        2.3.4 水文觀測數(shù)據(jù)
        2.3.5 河道數(shù)據(jù)制備
第3章 DHSVM模型在實驗區(qū)域的適用性研究
    3.1 模型時空分辨率敏感性研究
    3.2 參數(shù)敏感性分析
    3.3 參數(shù)優(yōu)化結果及模擬結果
    3.4 DHSVM模型在實驗區(qū)域存在的模擬缺陷討論
第4章 區(qū)分凍土類型和季節(jié)的參數(shù)優(yōu)化方法
    4.1 不同凍土類型/季節(jié)下的模型參數(shù)敏感性分析
    4.2 區(qū)分凍土類型和季節(jié)的參數(shù)優(yōu)化
        4.2.1 參數(shù)優(yōu)化結果
        4.2.2 模擬結果
    4.3 凍土類型/季節(jié)對模型參數(shù)和模擬結果的影響
        4.3.1 凍土類型對參數(shù)及模擬結果的影響
        4.3.2 季節(jié)對參數(shù)及模擬結果的影響
    4.4 討論
第5章 針對高寒山區(qū)流域特征的模型物理過程改進
    5.1 DHSVM模型蒸散發(fā)計算修正
        5.1.1 蒸散發(fā)修正方法
        5.1.2 修正后的模擬結果
    5.2 積雪凍融算法改進
        5.2.1 積雪凍融改進方法
        5.2.2 改進后的模擬結果
    5.3 凍土凍融模塊
        5.3.1 適用于DHSVM模型的凍土凍融算法
        5.3.2 加入凍土凍融模塊后的模擬結果
    5.4 改進方法有效性驗證與討論
第6章 結論與展望
    6.1 主要結論
    6.2 不足與展望
參考文獻
在讀期間發(fā)表的學術論文及研究成果
致謝



本文編號:3856289

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