雨量站网布设对水文模型不确定性影响的比较

陈华; 霍苒; 曾强; 杨无双; 陈杰; 郭生练; 许崇育

doi:10.14042/j.cnki.32.1309.2019.01.004

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雨量站网布设对水文模型不确定性影响的比较

陈华, 霍苒, 曾强, 杨无双, 陈杰, 郭生练, 许崇育

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陈华, 霍苒, 曾强, 杨无双, 陈杰, 郭生练, 许崇育. 雨量站网布设对水文模型不确定性影响的比较[J]. 水科学进展, 2019, 30(1): 34-44. doi: 10.14042/j.cnki.32.1309.2019.01.004

引用本文:

CHEN Hua, HUO Ran, ZENG Qiang, YANG Wushuang, CHEN Jie, GUO Shenglian, XU Chongyu. Comparative study on the influence of rain-gauge network on the uncertainty of hydrological modeling[J]. Advances in Water Science, 2019, 30(1): 34-44. doi: 10.14042/j.cnki.32.1309.2019.01.004

Citation:

CHEN Hua, HUO Ran, ZENG Qiang, YANG Wushuang, CHEN Jie, GUO Shenglian, XU Chongyu. Comparative study on the influence of rain-gauge network on the uncertainty of hydrological modeling[J]. Advances in Water Science, 2019, 30(1): 34-44. doi: 10.14042/j.cnki.32.1309.2019.01.004

雨量站网布设对水文模型不确定性影响的比较

doi: 10.14042/j.cnki.32.1309.2019.01.004

陈华¹,
霍苒¹,
曾强¹,
杨无双¹,
陈杰¹,
郭生练¹,
许崇育^1,2,

1.
武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室, 湖北武汉 430072;
2.
Department of Geosciences, University of Oslo, Oslo 0317

基金项目: 国家自然科学基金资助项目（51539009）

详细信息

作者简介:
陈华(1977-),男,福建建瓯人,教授,博士研究生导师,主要从事流域水文模拟及不确定性、水利信息化等研究。E-mail:chua@whu.edu.cn

通讯作者:
许崇育,E-mail:c.y.xu@geo.uio.no

中图分类号: P333.1

Comparative study on the influence of rain-gauge network on the uncertainty of hydrological modeling

1.
State Key Laboratory of Water Resources and Hydropower Engineering Science, Wuhan University, Wuhan 430072, China;
2.
Department of Geosciences, University of Oslo, Oslo 0317, Norway

摘要: 雨量站网布设会影响径流模拟精度，研究不同雨量站密度和空间分布的径流响应规律对提高径流模拟精度和减小不确定性具有重要意义。应用新安江模型和HBV（Hydrologiska Fyrans Vattenbalans）模型，以湘江流域为研究对象，采用贝叶斯方法比较分析在不同雨量站密度及空间分布下径流模拟的不确定性。结果表明：增加雨量站密度可以降低面雨量的估计误差，使模型在不同的雨量站空间分布下具有较高的模拟精度；通过优化雨量站空间分布，可以减小雨量站网布设导致的模型不确定性，从而提高径流模拟精度；在相同的降雨输入和参数采样方法下，新安江模型和HBV模型对降雨输入导致的不确定性响应规律具有相似性，但是本研究结果显示在湘江流域新安江模型的模拟精度更高，而HBV模型的不确定性更大。
- 径流模拟 /
- 不确定性 /
- 贝叶斯方法 /
- 雨量站网 /
- 新安江模型 /
- HBV模型
Abstract: The design of the rain gauge network affects the accuracy of model simulation. Therefore,studying the effect of rain gauge density and its distribution on improving runoff simulation accuracy and reducing the modeling uncertainty is of vital importance. In this paper,the Xin'anjiang model and the HBV model were applied to simulate the runoff of the Xiangjiang River basin,and the Bayesian method was used to analyze the runoff simulation uncertainty resulted from resampling of rain gauge networks with different gauge densities and spatial distributions. The results reveal that increasing the rain gauge density can reduce the estimation error of areal rainfall,which in turn,improves model simulation accuracy;optimizing the rain gauge number and location can reduce the uncertainty of areal mean rainfall,thereby improving the runoff simulation accuracy;under the same rainfall input and parameter sampling methods,the simulation uncertainty of the Xin'anjiang model and the HBV model has similar characteristics,but the overall simulation accuracy of the Xin'anjiang model is higher,and the uncertainty of the HBV model is bigger.
- runoff simulation /
- uncertainty /
- Bayesian method /
- rain gauge network /
- Xin’anjiang model /
- HBV model

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[2]	李致家, 梁珂, 阚光远, 李巧玲, 姚成, 张珂. 新安江模型中河网汇流参数Cs的一种计算方法 . 水科学进展, 2016, 27(5): 652-661. doi: 10.14042/j.cnki.32.1309.2016.05.002
[3]	江善虎, 任立良, 雍斌, 袁飞, 龚露燕, 杨肖丽. TRMM卫星降水数据在洣水流域径流模拟中的应用 . 水科学进展, 2014, 25(5): 641-649.
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[5]	刘艳丽, 张建云, 王国庆, 刘九夫, 贺瑞敏, 王鸿杰, 金君良. 气候自然变异在气候变化对水资源影响评价中的贡献分析——Ⅰ.基准期的模型与方法 . 水科学进展, 2012, 23(2): 147-155. doi: CNKI: 32.1309.P.20120224.2003.010
[6]	宋晓猛, 孔凡哲, 占车生, 韩继伟. 基于统计理论方法的水文模型参数敏感性分析 . 水科学进展, 2012, 23(5): 642-649. doi: CNKI: 32.1309.P.20120614.2158.003
[7]	阚光远, 刘志雨, 李致家, 姚成, 周赛. 新安江产流模型与改进的BP汇流模型耦合应用 . 水科学进展, 2012, 23(1): 21-28. doi: CNKI:32.1309.P.20120104.2012.004
[8]	李一平, 唐春燕, 余钟波, Acharya Kumud. 大型浅水湖泊水动力模型不确定性和敏感性分析 . 水科学进展, 2012, 23(2): 271-277. doi: CNKI: 32.1309.P.20120224.2002.009
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[10]	李润奎, 朱阿兴, 秦承志, 陈腊娇, 刘军志. 土壤数据对分布式流域水文模型模拟效果的影响 . 水科学进展, 2011, 22(2): 168-174.
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雨量站网布设对水文模型不确定性影响的比较

doi: 10.14042/j.cnki.32.1309.2019.01.004

1. 武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室, 湖北武汉 430072;

2. Department of Geosciences, University of Oslo, Oslo 0317

基金项目: 国家自然科学基金资助项目（51539009）

作者简介:
陈华(1977-),男,福建建瓯人,教授,博士研究生导师,主要从事流域水文模拟及不确定性、水利信息化等研究。E-mail:chua@whu.edu.cn

通讯作者: 许崇育,E-mail:c.y.xu@geo.uio.no

收稿日期: 2018-06-04
刊出日期: 2019-02-25

中图分类号: P333.1

关键词:

摘要: 雨量站网布设会影响径流模拟精度，研究不同雨量站密度和空间分布的径流响应规律对提高径流模拟精度和减小不确定性具有重要意义。应用新安江模型和HBV（Hydrologiska Fyrans Vattenbalans）模型，以湘江流域为研究对象，采用贝叶斯方法比较分析在不同雨量站密度及空间分布下径流模拟的不确定性。结果表明：增加雨量站密度可以降低面雨量的估计误差，使模型在不同的雨量站空间分布下具有较高的模拟精度；通过优化雨量站空间分布，可以减小雨量站网布设导致的模型不确定性，从而提高径流模拟精度；在相同的降雨输入和参数采样方法下，新安江模型和HBV模型对降雨输入导致的不确定性响应规律具有相似性，但是本研究结果显示在湘江流域新安江模型的模拟精度更高，而HBV模型的不确定性更大。

English Abstract

Comparative study on the influence of rain-gauge network on the uncertainty of hydrological modeling

1. State Key Laboratory of Water Resources and Hydropower Engineering Science, Wuhan University, Wuhan 430072, China;

2. Department of Geosciences, University of Oslo, Oslo 0317, Norway

Received Date: 2018-06-04
Publish Date: 2019-02-25

Keywords:

Abstract: The design of the rain gauge network affects the accuracy of model simulation. Therefore,studying the effect of rain gauge density and its distribution on improving runoff simulation accuracy and reducing the modeling uncertainty is of vital importance. In this paper,the Xin'anjiang model and the HBV model were applied to simulate the runoff of the Xiangjiang River basin,and the Bayesian method was used to analyze the runoff simulation uncertainty resulted from resampling of rain gauge networks with different gauge densities and spatial distributions. The results reveal that increasing the rain gauge density can reduce the estimation error of areal rainfall,which in turn,improves model simulation accuracy;optimizing the rain gauge number and location can reduce the uncertainty of areal mean rainfall,thereby improving the runoff simulation accuracy;under the same rainfall input and parameter sampling methods,the simulation uncertainty of the Xin'anjiang model and the HBV model has similar characteristics,but the overall simulation accuracy of the Xin'anjiang model is higher,and the uncertainty of the HBV model is bigger.

引用本文:

Citation:

CHEN Hua, HUO Ran, ZENG Qiang, YANG Wushuang, CHEN Jie, GUO Shenglian, XU Chongyu. Comparative study on the influence of rain-gauge network on the uncertainty of hydrological modeling[J]. Advances in Water Science, 2019, 30(1): 34-44. doi: 10.14042/j.cnki.32.1309.2019.01.004

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雨量站网布设对水文模型不确定性影响的比较

doi: 10.14042/j.cnki.32.1309.2019.01.004

作者简介: 陈华(1977-),男,福建建瓯人,教授,博士研究生导师,主要从事流域水文模拟及不确定性、水利信息化等研究。E-mail:chua@whu.edu.cn

通讯作者: 许崇育,E-mail:c.y.xu@geo.uio.no

Comparative study on the influence of rain-gauge network on the uncertainty of hydrological modeling

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出版历程

雨量站网布设对水文模型不确定性影响的比较

doi: 10.14042/j.cnki.32.1309.2019.01.004

1. 武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室, 湖北 武汉 430072; 2. Department of Geosciences, University of Oslo, Oslo 0317

作者简介: 陈华(1977-),男,福建建瓯人,教授,博士研究生导师,主要从事流域水文模拟及不确定性、水利信息化等研究。E-mail:chua@whu.edu.cn

通讯作者: 许崇育,E-mail:c.y.xu@geo.uio.no

English Abstract

Comparative study on the influence of rain-gauge network on the uncertainty of hydrological modeling

1. State Key Laboratory of Water Resources and Hydropower Engineering Science, Wuhan University, Wuhan 430072, China; 2. Department of Geosciences, University of Oslo, Oslo 0317, Norway

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作者简介:
陈华(1977-),男,福建建瓯人,教授,博士研究生导师,主要从事流域水文模拟及不确定性、水利信息化等研究。E-mail:chua@whu.edu.cn

通讯作者:
许崇育,E-mail:c.y.xu@geo.uio.no

1. 武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室, 湖北武汉 430072;

2. Department of Geosciences, University of Oslo, Oslo 0317

作者简介:
陈华(1977-),男,福建建瓯人,教授,博士研究生导师,主要从事流域水文模拟及不确定性、水利信息化等研究。E-mail:chua@whu.edu.cn

1. State Key Laboratory of Water Resources and Hydropower Engineering Science, Wuhan University, Wuhan 430072, China;

2. Department of Geosciences, University of Oslo, Oslo 0317, Norway