变化环境下大沽河流域地表水—地下水联合模拟与预测

发布时间：2017-10-13 08:10

  本文关键词：变化环境下大沽河流域地表水—地下水联合模拟与预测

  更多相关文章： 变化环境 联合模拟 SWAT模型 Visual MODFLOW模型 SRES模式

【摘要】：近百年来，气候变化对水资源的影响将成为主导。由于气候变化所引起水资源量的时空分布和水质变化等问题已成为各国科学家和政府关注的热点，是否拥有充足可用的水资源将给人们提出巨大挑战。 本研究中的变化环境主要体现在气候变化和人类活动两个主要因子。在气候和局地环境的变化下，大沽河流域水资源问题日趋严重，主要表现为水资源的需求量急剧增加、地下水位下降、海水入侵、土壤不同程度的盐渍化、水质污染、水量减少、干旱断流、沿河生态恶化等。流域作为人类活动最密切的自然水循环基本单元，如何实现流域水资源合理开发和高效利用、水环境如何得到更好的治理保护及水资源得到合理配置成为亟待解决的主要问题。 地表水和地下水的运动过程与模拟研究一直备受国内外水文学和水文地质学专家学者的高度关注。长期以来各国学者专注于将两者划分为两个相对独立的领域进行研究，而对于地表水和地下水联合研究存在不足。自然界中的地表水与地下水存在密切的联系，为了认清气候变化及人类活动对流域水循环过程的影响，有必要将地表水和地下水作为一个整体系统进行研究。 本研究以大沽河综合治理工程这一强烈人类活动对流域水资源演变的影响为切入点，在研究大沽河流域水资源的时间和空间变异规律的基础上，研究变化环境下气候因素-人类活动-水文因素-地表水-地下水之间的相互关系与影响，，采用国内外流行的水文模型，对变化环境下流域内地表水与地下水进行联合模拟预测，通过非参数统计方法定量分析变化环境对流域水文水资源的影响，以期为流域内未来水资源合理配置和高效利用提供理论借鉴。以下为本文的主要研究内容及结论： 1、近50年来流域水文气象要素趋势变化分析 基于研究区及周边地区具有代表意义的气象站、水文站近50年的气象水文数据，主要选取气温、降雨、蒸发等气象因素和地表径流等水文要素作为研究对象，主要采用了Spearman（斯波曼）秩序相关检验法、Daniel检验法、线性回归方法、滑动平均法等多种趋势检验方法及Mann-Kendall检验法、滑动t检验法、YAMAMOTO检验信噪比（SNR）等突变点识别分析方法，重点分析了水文气象要素的变化趋势和突变点，并利用小波分析方法对降雨量的周期变化进行了分析。研究结果表明：近50年来，大沽河流域气候变暖的趋势与全国气候变化的总趋势基本一致,在0.05置信度下，年平均气温随时间呈波动上升的趋势显著，年均温突变主要集中在1985年之后；流域内年降雨量随时间呈波动下降的趋势，但下降趋势不显著，年降雨量的突变点发生在1975-1985年之间，降雨发生变率比较大；流域内年蒸发量随时间呈波动下降的趋势，且下降趋势显著。地表径流量随时间总体呈递减的趋势，通过滑动t和SNR检验法得知，研究区年径流量的突变点主要发生在1965-1968年、1975-1983年之间，降雨突变是导致年径流量突变的主要原因。 2、基于SWAT模型的大沽河流域地表径流模拟分析 针对SWAT模型中空间数据库和属性数据库的构建过程所需的基础资料进行分析和预处理。主要对空间数据库中的土地利用类型、土壤类型等进行预处理和属性数据库中的气象数据库、土壤数据库中的相关参数进行计算。在前人研究的基础上，对构建属性数据库中土壤侵蚀因子和土壤颗粒转化等实现了方法的改进。借助Arc GIS10.1利用ArcSWAT最终将研究区划分了37个子流域，445个水文响应单元。 采用产芝水库水文站和南村水文站实测年径流数据对模型进行校准和验证，选取2000-2007年作为模型的校准期，20082010年为模型的验证期。模拟值和实测值相对误差Re分别为0.4%和0.25%，决定系数R2分别为0.998和0.945，Nash-Suttcliffe（Ens）系数分别为0.982和0.927。采用2003-2010年的月实测数据对模型进行校准和验证，其中2003-2005为数据校准阶段，2008-2010为数据验证阶段，校准期模型相对误差分别为5.64%和9.8%，Ens系数分别为0.98和0.91，决定系数R2分别为0.98和0.94。 基于校准后的模型，将四期土地利用/覆被数据导入到SWAT模型中，模拟分析不同土地利用类型下径流量的变化情况，结果表明2010年的土地利用类型下的地表径流比1990年的年径流量增加了26.1m3/s，增加幅度比较大。说明了环境的变化对径流的影响是比较明显的。 3、基于Visual MODFLOW的大沽河流域地下水数值模拟 通过分析研究区地下水位时空动态变化和地下水的补给、径流、排泄规律，摸清了大沽河流域地下水流场的分布情况。根据研究区的水文地质条件，确定了组成含水层系统的部分，建立了研究区的水文地质概念模型。选取2000年1月1至2007年12月31日为模型的识别阶段；2008年1月1至2010年12月31日为模型的验证阶段。模型在识别期和验证期通过计算水位和实测水位的拟合，水位观测值与模型计算值拟合误差小于0.5m的观测井数占总井数的75%以上；而小于1m的观测井数占总井数的93%以上。经过对模型参数的识别与验证，表明研究区所建的地下水数值模型符合本研究的需求，为地表水与地下水的联合模拟奠定了基础。 4、基于SWAT与Visual MOFLOW的地表水与地下水联合模拟 借助Arc GIS,实现整个流域SWAT中输出的HRU与Visual MODFLOW模型中CELL之间的转换。将SWAT模型模拟出的地下水补给量与潜水蒸发量的结果，导入到Visual MODFLOW相应的地下水补给子模块RCH和潜水蒸发子模块EVT中,实现地表水与地下水的联合模拟。模拟得到研究区内地表水与地下水的水量。在此基础上，通过两种途径定量探讨联合模拟的效果。①分别将联合模拟出的地表及地下水量与SWAT模型和VisualMODFLOW单独模拟出的地表水量和地下水量进行对比分析，通过误差分析，定量探讨地表水与地下水联合模拟效果，结果表明联合模拟的地表及地下水量与单独模拟出的地表及地下水量之间的误差较小，联合模拟的效果是比较好的；②通过地表水与地下水联合模拟得出的地下水位，选取研究区内代表井的实测水位，进行对比分析，研究结果表明模拟结果与实测值的相关系数R2为0.898，拟合效果较好。 5、基于SRES模式的地表径流和地下水预测研究 基于SRES模式及大沽河流域多年气象资料，设计建立未来气候变化情景组合，以2010年土地利用/覆被数据和2013年的气象数据为基础，对不同的气温和降水组合进行预测，结果表明：降雨量与径流量呈正相关关系，径流量与气温呈负相关，未来研究区降水量变化是影响年径流量的主要因素，气温的影响相对较小。本研究中假定的所有气候情景中，使径流量增加最多的组合是P增加了20%，T减少4oC，这是对未来大沽河流域径流增加最有利的组合情景。导致径流量减少最多的情景组合是P减少20%，T增加4oC，这是对未来大沽河流域径流量最为不利的组合。当蒸发量不变时，随着降雨量的增加，地下水位埋深逐渐减小，说明地下水位升高。当降雨量不变时，随着蒸发量的增加，地下水位埋深逐渐增大，说明地下水位下降。降水量引起的地下水位改变要比蒸发量的变化引起的地下水位改变量的作用大。
【关键词】：变化环境 联合模拟 SWAT模型 Visual MODFLOW模型 SRES模式
【学位授予单位】：山东师范大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：P339
【目录】：

• 摘要8-11
• ABSTRACT11-15
• 1 绪论15-29
• 1.1 研究背景及意义15-16
• 1.2 国内外研究现状及趋势16-24
• 1.2.1 地表水和地下水模拟研究16-18
• 1.2.2 地表水和地下水耦合模型研究18-20
• 1.2.3 SWAT 模型研究进展20-22
• 1.2.4 Visual MODFLOW 模型研究进展22-24
• 1.3 研究内容和技术路线24-29
• 1.3.1 研究内容24-25
• 1.3.2 数据源25-27
• 1.3.3 技术路线27-29
• 2 研究区概况29-40
• 2.1 自然地理概况29-33
• 2.1.1 地理位置29-30
• 2.1.2 地貌30-31
• 2.1.3 水文气象条件31
• 2.1.4 流域与水系31-33
• 2.1.5 土壤植被33
• 2.2 社会经济概况33-34
• 2.3 水资源及其开发利用概况34-40
• 2.3.1 水资源状况34-35
• 2.3.2 水利工程情况35-37
• 2.3.3 水资源开发利用情况37-38
• 2.3.4 水资源开发利用中存在的问题38-40
• 3 水文气象要素变化特征分析40-58
• 3.1 水文气象要素变化特征识别方法40-44
• 3.1.1 序列趋势识别方法40-41
• 3.1.2 序列变点识别方法41-44
• 3.2 水文序列周期性分析方法44-45
• 3.3 流域水文气象要素变化特征分析45-56
• 3.3.1 近 50 年来流域水文气象要素趋势变化分析45-51
• 3.3.2 流域水文气象变点识别51-55
• 3.3.3 降雨量周期性分析55-56
• 3.4 流域水文气象要素变化因素分析56
• 3.5 本章小结56-58
• 4 基于 SWAT 模型的大沽河流域地表径流模拟58-107
• 4.1 SWAT 分布式水文模型的结构及原理58-64
• 4.1.1 模型简介58-59
• 4.1.2 模型结构及原理59-64
• 4.2 SWAT 模型数据库构建64-92
• 4.2.1 空间数据库的构建64-73
• 4.2.2 属性数据库的构建73-92
• 4.3 空间数据离散化92-96
• 4.3.1 基于 DEM 流域特征提取92-93
• 4.3.2 模拟河流水系93-94
• 4.3.3 划分子流域94-95
• 4.3.4 水文响应单元（HRUs）的划分95-96
• 4.4 参数敏感性分析96-98
• 4.4.1 参数敏感性分析方法97
• 4.4.2 典型小流域参数敏感性分析结果97-98
• 4.5 模型校准及验证98-103
• 4.5.1 模拟结果评价指标的选取98-99
• 4.5.2 校准方法的选取99
• 4.5.3 年径流量的率定与验证99-103
• 4.6 不同土地利用/覆被变化下径流模拟响应103-106
• 4.6.1 不同时期土地利用类型变化分析103-105
• 4.6.2 不同时期土地利用/覆被变化下径流模拟105-106
• 4.7 本章小结106-107
• 5 Visual MODFLOW 模拟地下水107-129
• 5.1 Visual Modflow 简介107-108
• 5.2 地下水时空变化特征108-112
• 5.2.1 地下水补给、径流与排泄108-109
• 5.2.2 地下水动态变化趋势及影响因素109-112
• 5.3 水文地质概念模型112-113
• 5.3.1 含水层结构的概化112
• 5.3.2 边界概化112
• 5.3.3 降水入渗与蒸发概化112-113
• 5.3.4 开采条件与灌溉回归概化113
• 5.3.5 河流概化113
• 5.4 地下水运动数学模型113-124
• 5.4.1 地下水运动数学模型及求解113-114
• 5.4.2 模型的离散化114-115
• 5.4.3 地下水运动数值模型的建立115-124
• 5.5 模型的识别与验证124-128
• 5.5.1 模型识别124-126
• 5.5.2 模型的验证126-128
• 5.6 本章小结128-129
• 6 基于 SWAT 与 MOFLOW 的地表水与地下水联合模拟129-139
• 6.1 SWAT-MOFLOW 耦合原理129-131
• 6.2 基于 SWAT- Visual MOFLOW 的地表水与地下水联合模拟131-135
• 6.2.1 水文响应单元（HRU）与网格单元（CELL）的转换131-132
• 6.2.2 网格(CELL)分类的实现132-133
• 6.2.3 地表水与地下水联合模拟133-135
• 6.3 基于 SWAT-MOFLOW 的地表水与地下水联合模拟评价分析135-138
• 6.3.1 地表水与地下水联合模拟的优势分析135
• 6.3.2 地表水与地下水联合模拟的定量评价135-138
• 6.4 本章小结138-139
• 7 基于 SRES 模式的地表径流预测研究139-147
• 7.1 全球及区域气候模型（GCM/RCM）139-142
• 7.1.1 未来气候变化情景的构建140-141
• 7.1.2 SRES 排放情景下未来 30-50 年降水的变化141
• 7.1.3 SRES 排放情景下未来 30-50 年气温的变化141-142
• 7.2 SRES 排放情景下模拟情景的建立142
• 7.3 气候情景下地表径流模拟预测结果与分析142-144
• 7.4 气候情景下地下水位模拟预测结果与分析144-146
• 7.5 本章小结146-147
• 8 结论与展望147-150
• 8.1 研究结论147-148
• 8.2 主要研究成果和创新点148-149
• 8.3 研究中的不足和展望149-150
• 参考文献150-160
• 攻读学位期间发表的学术论著160-161
• 致谢161-162

【参考文献】

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本文编号：1023742