水是人類生活生產(chǎn)不可或缺的自然資源,也是生物賴以生存的環(huán)境資源和支撐國(guó)民經(jīng)濟(jì)健康發(fā)展的經(jīng)濟(jì)資源。除了自然屬性外,水有著獨(dú)一無(wú)二的社會(huì)屬性。水少將引發(fā)干旱和水荒,水多也能引起洪澇災(zāi)害;水資源雖然有可再生性,卻存在...[繼續(xù)閱讀]
海量資源,盡在掌握
水是人類生活生產(chǎn)不可或缺的自然資源,也是生物賴以生存的環(huán)境資源和支撐國(guó)民經(jīng)濟(jì)健康發(fā)展的經(jīng)濟(jì)資源。除了自然屬性外,水有著獨(dú)一無(wú)二的社會(huì)屬性。水少將引發(fā)干旱和水荒,水多也能引起洪澇災(zāi)害;水資源雖然有可再生性,卻存在...[繼續(xù)閱讀]
水循環(huán)模擬研究過(guò)程中,分布式水文模型逐漸成為研究流域水循環(huán)過(guò)程的熱門手段。計(jì)算機(jī)技術(shù)、GIS地理信息系統(tǒng)和遙感技術(shù)為分布式水文水循環(huán)過(guò)程研究開(kāi)辟了新道路。早在1976年,丹麥水力學(xué)研究所、英國(guó)水文研究所和法國(guó)SOGREAH等...[繼續(xù)閱讀]
水量是流域水循環(huán)模擬的主要指標(biāo),但水更是流域內(nèi)生命活動(dòng)的重要載體,生命活動(dòng)所需的養(yǎng)分需要由水來(lái)輸送,流域內(nèi)上下游之間、河流與湖泊之間的養(yǎng)分交換也需要有水流帶動(dòng)。近年來(lái),人們?cè)诳紤]流域水量的同時(shí),也十分重視水的質(zhì)...[繼續(xù)閱讀]
1.4.1流域水環(huán)境模型高維參數(shù)的率定流域水環(huán)境模型涉及的物理參數(shù)眾多,原則上,這些參數(shù)可以從遙感數(shù)據(jù)或在實(shí)驗(yàn)中獲得。然而,在實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中,這些參數(shù)不一定能非常準(zhǔn)確地描述下墊面過(guò)程,需要對(duì)這些參數(shù)做整體上的修正,以達(dá)...[繼續(xù)閱讀]
由于水文模型、水動(dòng)力模型對(duì)水文要素的模擬在實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中并不全面。因此,在分析流域水循環(huán)和水質(zhì)影響時(shí)往往涉及多種模型共同使用。為更精確模擬水文循環(huán)過(guò)程,反映水循環(huán)過(guò)程和水質(zhì)過(guò)程中各要素之間的動(dòng)態(tài)聯(lián)系,建立流...[繼續(xù)閱讀]
2.2.1水量平衡流域長(zhǎng)期水量分配時(shí)空分布模擬對(duì)流域管理有很大作用。近年來(lái),連續(xù)的人類活動(dòng)加速了水循環(huán)過(guò)程的演變,從某種程度上影響了天然情況下的水文情勢(shì)和水資源的時(shí)空分布,進(jìn)而影響流域水質(zhì)、水生態(tài)。因此,了解流域土...[繼續(xù)閱讀]
2.3.1點(diǎn)源負(fù)荷計(jì)算方法1.工業(yè)生產(chǎn)人類通過(guò)工業(yè)生產(chǎn)、城建、城鎮(zhèn)生活等方式,向環(huán)境系統(tǒng)排放各種污染物。其中,以工業(yè)廢氣、廢水、廢渣占重要地位。工業(yè)污染產(chǎn)量估算可以由萬(wàn)元產(chǎn)值廢水排放量、萬(wàn)元產(chǎn)值污染物產(chǎn)生量估算。(...[繼續(xù)閱讀]
流域水循環(huán)與面源過(guò)程的耦合模擬要對(duì)流域范圍內(nèi)不同時(shí)空尺度的水循環(huán)及點(diǎn)面源過(guò)程進(jìn)行模擬。在面源部分需要以比較直觀簡(jiǎn)潔的統(tǒng)計(jì)計(jì)算方法求算研究區(qū)域點(diǎn)面源負(fù)荷量。按照不同研究區(qū)域的劃分方式,可以劃分為以區(qū)縣邊界統(tǒng)...[繼續(xù)閱讀]
流域水循環(huán)多過(guò)程模擬中的一個(gè)重要環(huán)節(jié)是對(duì)流域水文、水動(dòng)力以及生態(tài)動(dòng)力學(xué)過(guò)程的耦合模擬。其中,水文、面源負(fù)荷過(guò)程模擬重點(diǎn)研究陸面水文水質(zhì)過(guò)程,水動(dòng)力、生態(tài)動(dòng)力學(xué)模擬重點(diǎn)是對(duì)具體的水體進(jìn)行模擬研究,兩類模型可以...[繼續(xù)閱讀]
基于MonteCarlo模擬,Mckay等(1979)提出了基于LatinHypercube(拉丁超立方,LH)抽樣,在參數(shù)可行解范圍之內(nèi)分層抽樣,確保了敏感性分析參數(shù)的全局性。OAT(Once-at-A-Time)方法是在LH抽樣的基礎(chǔ)上對(duì)樣本再做局部抽樣。對(duì)LH抽樣樣本的其他參數(shù)不變的...[繼續(xù)閱讀]