概念水文模型

概念性水文模型是在一定程度上考虑径流形成过程的物理过程，在该模型中常用一些物理和经验参数来概括径流形成的物理现象。1

研究意义水文学是一门古老的学科，15世纪以前的水文学还处于定性描述阶段，15世纪初到19世纪末，水文学的学科体系开始形成并逐步完善，20世纪初开始，水文学开始逐渐进入工程应用阶段2，并为工程实践运行提供重要技术支撑。

水文模型是水文学发展到一定阶段的产物，并伴随着水文学的发展而发展3。按照建模原理来分类，流域水文模型可以分为概念性水文模型和系统理论水文模型，而对于概念性水文模型，根据对流域空间的离散程度，又可细分为集总式概念性水文模型和分布式水文模型。同时，为充分认识水文模型预报性能，增强水文模型的地域适应性，水文模型优化率定和不确定性分析也是水文研究领域的重要内容。4

模型分类集总式水文模型集总式水文模型将流域概化做一个整体，忽略流域内部地质、地貌、土壤、植被等要素局部不均性对水文循环的影响，该类模型模型结构简单明晰且易于通过计算机编程实现，在科学研究和工程应用领域受到广泛应用。集总式概念性水文模型的研究最早可追溯到20世纪50年代，比较有代表性的是由Linsley和Crawford5提出的Stanford模型，该模型是水文模型研究领域具有里程碑意义的产物；随后，国内外水文学者相继提出了众多概念性水文模型，如美国的Sacrament模型、日本的TANK模型、爱尔兰的SMAR模型、以及我国的新安江模型。4

分布式水文模型流域概念性水文模型是应用最为广泛的水文模型，然而，随着人类活动和自然条件变化对水文循环时空过程影响的加剧，对流域水文模拟提出了更高的要求，传统的将流域当做整体考虑的集总式水文模型难以满足流域水文水资源精细化优化管理和配置，流域分布式水文模型研究逐渐成为水文学科的重点和热点研究领域之一。

分布式水文模型将流域划分成若干计算单元，计算单元间通过一定水量交换关系进行关联，计算单元可反映流域水文条件（气候、地形、地貌）的时空变异特征，相比集总式水文模型，分布式水文模型不仅能够得到流域出口水文计算结果，而且能精细化描述流域局部水文变化过程，为人们深入了解与刻画水文系统时空演化规律提供了有力的技术支撑。4

参数率定优选不论是概念性集总式亦或是分布式水文模型，均是对真实水文过程的概化模拟，模型通常采用一系列具有明确物理意义的模型参数描述流域水文循环机制。大多数模型参数不可直接测量或通过物理公式推求获取，寻求高效快速的参数率定优选技术一直是水文模型应用研究的重要课题。6

模型参数优选方法包括人工试算法和自动搜索算法两类。

人工试算法在计算机技术不发达的时代，人工试错法是水文模型中广泛应用的参数优选方法。然而该方法计算耗时费力，主观性强，且难以保证所得参数的最优性。6

自动搜索算法为克服人工试算法针对参数优选问题的缺陷，人们展开了对自动搜索优化方法的探索。自动搜索算法基本思想是给定初始参数集合，通过一定的搜索算法按照一定的寻优规则在参数可行域空间内自动搜索，获得最优或近似最优参数集。自动搜索算法有效避免了人工试错法的主观性问题，且计算速度有较大提高。6

罗森布尔朗科方法（Rosenbrock），单纯形法（Simplexmethod）、SCE-UA方法、遗传算法（GeneticAlgorithm，GA）、粒子群算法（ParticleSwarmOptimization，PSO）、模拟退火算法（SimulatedAnneling，SA）等都是常用的自动搜索算法。

在水文模型参数率定过程中，一些学者发现仅考虑单一目标的模型参数率定往往不能充分反映实际水文过程的动力学特征。对此，国内外针对多目标参数率定展开了大量研究。H.Madsen提出了基于SCE算法的多目标参数率定的自动优选方法，并通过平衡聚合函数从SCE得到的pareto解集中确定出单一参数组合；郭俊等提出了一种多目标文化混合复形差分进化算法用于求解水文模型多目标参数优选问题；李致家等结合新安江模型参数率定问题建立了单目标全局优化算法SCE-UA与多目标算法NSGA-II耦合的方法7。

国内外研究进展上世纪50年代以来，随着人们对流域水文循环各要素演化规律的探索和研究，水文学家开始结合系统理论的思想，将流域水文循环各要素视为一个有机的整体，并于50年代提出了“流域模型”的概念，标志着水文模型系统性研究的开始，随之水文学者研究并相继提出了许多著名的概念性水文模型。4

Linsley和Crawford于1960年提出了第一个概念性水文模型Stanford模型，该模型耦合了下渗理论、单位线和回归理论；美国国家天气局萨克拉门托预报中心的Bernash以及加利福尼亚州水资源部的McCuen于20世纪60年代末至70年代初研究并完善了萨克拉门托（Sacramento）流域水文模型，该模型采用具有物理意义的数学方程描述土壤水分的运动特性，模型中每个参数具有明确的物理含义且根据流域降雨、蒸发、径流等水文观测资料推求；日本国立防灾中心的菅原正巳于1961年提出了水箱模型（Tank），并在随后研究中发展和完善了模型结构，增加了融雪径流模块，提高了模型适应性；美国环境保护署于1971年开发了暴雨洪水管理模型（SWMM），SWMM模型基于水动力学原理构建的降雨-径流模型，其主要应用城市暴雨洪水、水质水污染模拟；丹麦水文学家Neilsen和Hansen于1973提出了降雨径流模型NAM，模型的结构基于自然降雨径流水文循环过程构建，模型参数物理意义明确；瑞典气象水文研究所1976年建立了HBV模型，HBV模型结构简单，且适用于大尺度和小尺度流域，并在随后的研究中将其完善为分布式水文模型；1984年我国河海大学赵人俊提出了新安江三水源水文预报模型，该模型基于蓄满产流原理构建，在我国湿润和半湿润流域得到广泛应用。

此外，国内外水文学者也针对不同水文模型的建模原理和预报性能，提出了适应于流域水文特性的改进型水文预报模型，如：江西省水文总站站网科针对江西省地下水比重大且伏旱期存在地下水蒸发的问题，在新安江三水源模型基础上增加慢速地下水和地下水蒸发两个结构，提出了四水源新安江模型，并在江西省流域日径流模拟中得到良好应用；霍勇和张国威建立了适应于乌鲁术齐河的萨克拉门托模型结构，并取得了较好的模拟效果8；胡效宁等结合山西省流域水文特性改进水箱模型结构，成功应用于山西省半干旱地区径流模拟9；Hu等提出了一种改进的新安江模型，该模型融合了蓄满产流和超渗产流两种产流机制，能有效提高模型在干旱和半干旱地区的模拟精度。

本词条内容贡献者为:

李兵 - 副教授 - 西南大学