20世纪80年代中期以来，随着计算机技术、地理信息系统和遥感技术的发展，考虑水文变量空间变异性的分布式流域水文模型的研究受到重视，世界各地的水文学家开发了许多分布式或半分布式流域水文模型。这类模型从水循环过程的物理机制入手，将产汇流、土壤水运动、地下水运动及蒸发过程等联系起来一起研究并考虑水文变量的空间变异性问题，通常称“白箱”模型。......
2023-10-26
SLURP水文模型应用与研究
【摘要】：3.1.1SLURP水文模型简介SLURP模型［4］是以日为时间步长，模拟从降水到径流的整个水文循环过程，具有物理机制的分布式水文模型。
3.1.1 SLURP水文模型简介
SLURP模型［4］是以日为时间步长，模拟从降水到径流的整个水文循环过程，具有物理机制的分布式水文模型。它以GIS技术为支撑，以常规水文、气象和空间遥感数据为基础，以区域内土地覆盖/土地利用和气候变化为主线，通过TOPAZ/SLURPAZ/TOPIMAGE程序对区域内数字高程模型和重分类后的土地利用数据进行地形参数化及流域图像化处理，并把气象站点的数据进行由离散点到面分布的处理。在模拟中，对每个子流域细分为多个不同的土地利用类型单元，通过分析降水、植被截留、蒸散发、融雪、下渗等水文物理过程，对每个单元进行逐日垂向水量平衡计算，计算不同土地利用类型上的地表径流量和地下径流量，然后进行各单元间以及各子流域间的汇流计算，最终获得出口断面的径流量输出。该模型已在多个流域中获得好的验证。本研究中，将研究流域土地利用类型分为城镇用地、旱田及混合地、水田、草地、林地五类，把流域划分为7个子流域。
3.1.2 SLURP模型的模拟结果及验证
SLURP模型需要输入日观测的径流量值对模型进行参数率定与优化。
对模型的模拟效果，可以通过Nash-Sutcliffe系数来评价，Nash-Sutcliffe系数的表达式为：
式中：Qobs为实测值；Qsim为模拟值；Qavg为所有实测值的平均值，E ns≤1，E ns值越接近1，则说明模型模拟效果越好。
分别用2006年流域出口日径流量和2003～2005年各月的月径流量数据对模拟效果进行检验，得2006年的Nash-Sutcliffe系数为0.88，2003～2005年的Nash-Sutcliffe系数为0.83，表明模拟效果良好，精度较高，可将计算的不同土地利用类型上产生的地表径流量用于相应的溶解态非点源污染负荷的模拟。图2为日径流深观测值与模拟值的对比。
图2 日径流深观测值与模拟值对比
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