一种新的喀斯特分布水文模型,该模型将中国广西地区干旱和湿润事件的动态反馈机制联系起来

《Environmental Modelling & Software》:A novel karst distributed hydrological model linking dynamic feedback mechanisms of dry and wet events in Guangxi, China

【字体: 时间:2025年10月23日 来源:Environmental Modelling & Software 4.6

编辑推荐:

  基于SWAT框架开发了喀斯特水文模型KSWAT及其改进版WDE-KSWAT,通过引入归一化改进加权平均降水指数(NIWAPI)反馈机制,显著提升喀斯特流域泉水流量的模拟精度(R2、NSE、KGE均>0.75),揭示地下管道流(75.2%)、表皮泉(15.1%)和基质流(9.7%)的季节性水文贡献。

  
Xungui Li|Qiyong Yang|Jian Sun|Mengru Wei|Yi Tian|Zhiyong Zhang|Xiaoli Yang
中国广西大学土木与建筑工程学院喀斯特地区水安全与智能控制工程研究中心,南宁530004

摘要:

传统的水文模型在模拟具有季节性河流的喀斯特地区流量时存在困难,这主要是由于这些模型对喀斯特结构的表示能力有限,以及无法准确识别干湿事件。基于SWAT框架,本研究开发了一个喀斯特SWAT模型(KSWAT),并通过引入归一化改进加权平均降水量指数(NIWAPI)的反馈机制,提出了一个创新的湿-干事件-喀斯特SWAT模型(WDE-KSWAT)。在刁江喀斯特河流域的两个水文站进行的性能测试表明,WDE-KSWAT模型取得了最佳效果(R2、NSE、KGE > 0.75;PBIAS < ±20%),显著提高了模拟精度,并减少了SWAT和KSWAT模型在不同流量水平下的偏差。WDE-KSWAT模型揭示了喀斯特水文的强烈季节性变化特征,在地下河流密集的区域,基质与通道之间的物质交换非常活跃。通道快速流动、表层喀斯特泉流和基质缓慢流动分别占总泉流量的约75.2%、15.1%和9.7%。本研究为喀斯特地区的流量模拟提供了一种新的建模策略。

软件和测试数据信息

软件名称:WDE-KSWAT和KSWAT
开发者:Qiyong Yang
联系方式:244358988@qq.com
首次可用日期:2025年1月29日
所需软件:Visual Studio+Intel Fortran
编程语言:Fortran
源代码地址:https://github.com/yangqiyonghh/WDE-KSWAT/tree/main/src
测试数据地址:https://github.com/yangqiyonghh/WDE-KSWAT/tree/main/test_project
费用:免费。

研究区域和数据

刁江河是中国广西地区西江水系洪水河北岸的一条一级支流,属于珠江流域。该河全长229公里,海拔范围在80米至1148米之间,地形变化显著,最大相对高差为200米至500米,流域控制面积为约3,601平方公里(见图2)。该地区属于亚热带季风气候。

参数敏感性

表2列出了SWAT、KSWAT和WDE-KSWAT模型的初始参数范围。KSWAT和WDE-KSWAT模型中引入的新参数范围基于以往的研究成果(Tritz等人,2011年;Al Khoury等人,2023年;Tian等人,2024年),为模型参数优化提供了合理的区间约束,有助于提高优化过程的稳定性和合理性。特别是对于两个干湿事件参数KoptNopt,...

讨论

将传统水文模型直接应用于喀斯特地区的水文过程模拟时,其精度有限,无法真实反映这些地区的实际水文情况。如表4所示,虽然SWAT模型在模拟喀斯特地区流量方面总体表现尚可,但由于未能充分考虑喀斯特结构的特点,其模拟效果仍有局限性。

结论

鉴于喀斯特系统和干湿事件对水文过程的影响,本研究将NIWAPI引入喀斯特水文模型中,据我们所知,这是首次尝试提升模型识别干湿事件的能力。通过NIWAPI动态调整参数,该模型能够根据干湿事件对径流生成过程进行反馈,从而提出了一种具有动态反馈功能的新型喀斯特水文模型(WDE-KSWAT)。

作者贡献声明

Mengru Wei:数据整理。Yi Tian:数据可视化。Qiyong Yang:撰写初稿、数据可视化、软件开发、方法论设计、数据整理。Jian Sun:数据可视化、方法论设计。Zhiyong Zhang:数据可视化。Xiaoli Yang:数据整理。Xungui Li:撰写、审稿与编辑、验证工作、项目资金筹措、概念构思。

未引用文献

Giese等人,2018年;Hartmann等人,2021年;Pang等人,2020年;Zhou等人,2022年。

利益冲突声明

作者声明他们没有已知的财务利益或个人关系可能影响本文的研究结果。

致谢

本研究得到了国家自然科学基金(项目编号52269001)、广西壮族自治区科技重大项目(项目编号AA23023009)、广西壮族自治区应急管理厅应急管理联合创新技术重点项目(第一类)(项目编号2024GXYJ005)以及广西自然科学基金(项目编号2021GXNSFAA220085)的支持。
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