生态水文模型与展望

生态水文模型与展望内容：1.生态水文模型2.遥感在生态水文模型中的应用进展3.地理信息系统在生态水文模型中的应用进展4.生态水文模型的发展前景1.生态水文模型1.1生态水文模型简介

生态水文模型是生态水文学的基础，由于水文条件本身的复杂性以及影响水文行为要素时空分布的不均匀性和变异性，增加了生态水文过程的复杂性，生态水文变化量成为生态水文学面临的重大难题，随着实验和信息技术水平的提高，生态水文模型成为模拟生态水文物理、化学过程和生物效应的重要手段，也是奠定生态水文学理论发展的重要基础。在生态水文模型中SWAT（SoilandWaterAssessmentTool）模型是美国农业部和农业研究局开发的流域尺度模型，用于模拟地表水和地下水水质和水量，预测土地管理措施对不同土壤类型、土地利用方式和管理条件的大尺度复杂流域的水文、泥沙和农业化学物质产量的影响，其中主要子模型有水文过程子模型、土壤侵蚀子模型和污染负荷子模型。模型考虑了气候、水分平衡、土壤条件、侵蚀、营养、植物生长、耕作、残茬管理、地表水流、壤中流和地下径流等。模型采用SCS径流曲线数法模拟地表径流，可以模拟壤中流和地下径流；对泥沙模拟采用MUSLE方程，主要模拟的污染物为磷、氮，考虑了地表径流流失、入渗流失、化肥输入等物理过程，有机氮矿化、反硝化等化学过程以及作物吸收等生物过程，氮除了具有溶解和非溶解两种物理状态外，还分为有机氮、作物氮和硝酸盐氮三种化学状态，氮的生物固定、有机氮向无机氮的转化以及溶解性氮随壤中流的迁移等过程，有机氮又被划分为活泼有机氮和惰性有机氮两种状态，以及氨态氮挥发过程的模拟。传统的水文模型，主要研究区域的降水、陆地表面蒸发、地表径流、土壤水分变化及其下渗等水分运动过程中的分配和反馈机制。随着生态水文学的兴起，生态水文过程的耦合研究日益重要，生态水文模型应运而生。1.2生态水文模型定义

广义地讲，可以用于生态水文过程研究的模型都可以认为是生态水文模型，目前主要有一下一些生态水文模型，①集总模型，如用于流域生态水文模拟的RHES模型，XAJ模型,TANK模型，SLT模型等多个模型；而就局部土地单元来进行生态水文过程模拟就是常说的土壤-植被-大气连续体研究，主要有WAVES模型、SWIMV2.1模型、PATTERN模型、植被界面过程模型等多种SVAT模型；用于森林生态水文过程模拟的RUTTER模型、MASSMAN模型。②要素模型，模拟土壤水分的PHILIP模型、HOTTAN模型等，模拟土地利用变化对水文过程影响的LUCID模型等。地理信息系统（GIS）和遥感（RS）的发展极大地推动了生态水文模型的发展。应用GIS、RS和数学模型耦合为量化生态水文变化提供了帮助。在此基础上构建的决策模型系统可以衡量水文景观管理和国家耕作政策对生态水文过程的影响，已经逐步成为决策的有力工具。2.遥感在生态水文模型中的应用进展2.1遥感在生态水文模型应用中的优势

遥感技术为生态水文过程的定量模拟提供大量的数据源，其突出优势体现在能以不同的时空尺度提高多种地表特征信息。作为一种信息源，栅格格式的遥感数据与分布式生态水文模型的数据格式的一致性，给概念理解和使用上都带来了方便。遥感技术可以直接或间接地获取常规手段无法观测到的水文变量和参数，可以提供长期、动态和连续的大范围资料，以遥感为手段获取的上述信息在确定植被生长信息、流域产汇流特性等模型参数时是十分有用的。因此，遥感技术在生态水文模型的应用中有着广泛的应用前景。与传统的数据收集方法相比，遥感数据在生态水文模型中应用的优点可以归纳为以下几点：①遥感技术获得的是面上观测数据而不是点上的观测数据，以区域的分布观测代替了点观测；②遥感的时空分辨率都比较高，航天微波遥感就是因为其较高的时空分辨率引起了学者们的兴趣；③可收集、存储同一地点不同时间的全部信息，即多时相信息，这使得遥感卫星数据具有实时性的特点，可以捕捉地表信息的动态变化，非常有利于水文过程的模拟；④数据不仅是可见光的信息，也可以是多光谱的信息，有利于利用与水文地质有关的谱段信息；⑤可获得遥远的、无人可及的偏僻区域的信息。2.2遥感在生态水文模型中的主要应用目前遥感在生态水文模型中的应用，在生态水文模型中的应用，体现在遥感可以为生态水文模型提供输入数据和关键参数。遥感在生态水文模型中的应用，大致可以分为两大类：一是直接应用，为模型准备输入数据，如应用遥感来反演降水量等。二是应用卫星遥感资料来推算生态水文过程相关的参数和变量，如推算植物地生物物理参数等。当前利用遥感来反演流域的生态水文相关参数，国内外开展了不少的研究，如Anderson介绍了用遥感数据在生态水文模型MIKESHE模型中测定土壤湿度、降雨和叶面积的方法，为其提供蒸散发、土壤水分等资料，研究塞内加尔河流域的水文状况。许有鹏等以浙江曹娥江流域为试验区，利用萨克拉门托模型，重点探讨了LandsatT.M.影像数据直接或辅助确定水文模型参数的途径与方法。凌峰等利用SRTM数据反演流域下垫面参数，并将其应用到分布式的生态水文模型SWAT模型和TOPMODEL中。2.2.1降水数据反演

遥感在降水资料获取方面，包括地面雷达、卫星可见光、红外线技术，其中应用比较广泛的是利用气象雷达获得降水的空间分布数据。雷达是微波遥感中的一种类型，其原理是利用大气中降水粒子对电磁波的吸收和散射作用，通过对回波信号的分析处理，来确定来自空间采样体积中的降水例子的后向散射能量，再计算出实时地面降雨量。雷达不能直接进行降水量的测量，而是通过对水汽凝结体的反射率进行测量。雷达在单点位置能较好地提供覆盖范围内降水的时空分布，但这些数据在输入生态水文模型之前，必须进行整理分析和全面的质量控制。雷达数据在大部分情况下，其模拟的精度还是可以接收的，可以应用于分布式生态水文模型中。目前雷达技术反演降水，主要应用于水文预报，作为水文预报的输入数据，也用一些研究，在生态水文模型中的应用相对较少。2.2.2蒸散发反演蒸散发包括土壤蒸发和植被蒸腾两个方面，蒸散发的强弱与植物的光合作用、干物质积累和水资源的合理利用密切相关，它既是生态系统水量平衡的重要组成部分，也是流域生态水文模型的关键环节。传统的蒸散发计算，主要采取能量平衡法和物质传输法，对蒸散发计算局限于局地尺度，难以获取区域尺度的蒸散发。对于区域尺度上蒸散发的估算，遥感技术具有得天独厚的优势。遥感技术对蒸散发的估算，其主要原理是利用可见光、近红外和热红外波段的反射和辐射信息及其变化规律进行相关参数的反演，结合近地面的风速、温度、湿度信息，通过能量平衡方程，得出计算需要的参数和变量。国内外关于蒸散发的遥感估算研究已有不少，针对不同的研究区和卫星遥感资料提出了众多基于遥感的蒸散发模型，李小文把遥感估算蒸散模型分为三类：平衡余项法，SEBAL模型和SEBS模型，其中SEBAL模型由于其所需辅助参数较少、估算精度较高，得到国内外学者的认可，被广泛应用于世界各地不同的气候条件下的国家和地区。2.2.3土壤含水量的反演计算土壤含水量是生态水文过程中的重要部分，它直接控制着地表水量和能量平衡，是生态水文模拟中的一个重要状态变量。由于传统的方法在测量连续分布的土壤含水量极为困难，土壤含水量并没有广泛直接地应用到生态水文模型中。而遥感可以用于测量各种地形和地表覆盖的地表土壤含水量。遥感计算土壤含水量的原理主要根据土壤表面发射或反射电磁辐射能的测量。土壤水分特性在不同波段有不同的反映，可以根据土壤的物理特性与其辐射理论，利用可见光–近红外–热红外–微波等不同波段的遥感资料，与环境要素进行相关分析，来监测土壤水分的变化。利用遥感来计算土壤含水量，从遥感光谱波段的使用，主要分为两大类：第一类方法是光学遥感方法监测土壤含水量，比较成熟的方法主要有：①热惯量法，最早由Watson等提出，利用热红外遥感影像反演下垫面温度，建立与土壤热惯量、土壤水分含量的关系模型；②植被指数法，其原理是认为植被的缺水状况可以通过不同的遥感植被指数来表征，通过植被指数间接估算土壤水分；③作物缺水指数法，作物缺水指数(CropWaterStressIndex,CWSI)是土壤水分的一个度量指标，是利用热红外遥感温度和常规气象资料来间接监测植被条件下的土壤水分，是遥感监测土壤水分的一种重要方法。第二类是微波遥感监测土壤水分。由于微波对云层有较强的穿透力，不受光照条件限制，可以全天候工作，使得微波遥感在土壤水分监测中具有独特点优越性，这是遥感监测土壤水分最有希望的方法，但其成本很高，目前尚未进入实用阶段。2.2.4植被参数的反演生态水文模型显著的特点之一是将植物的生长状况融入水文模型中，植物生长状况的模拟是生态水文模型中生态模块的重要部分，因此，应用遥感来反演地表植被参数是遥感应用于生态水文模型的重要内容。由于植被对于光谱反映敏感，叶绿素能够大量吸收红光辐射，同时对于近红外存在显著的发射效果，所以，常用遥感计算植被指数再来反演植物的生物物理参数，其中使用最多的是比值植被指数(SVI)和归一化植被指数(NDVI)。植被指数在生态水文模型中的重要作用体现在：一、植被指数是植物状态信息的表达，是生态水文模型的重要输入参数之一。二、植被指数与生物物理参数，如叶面积指数LAI，植被覆盖度，光合作用有效吸收辐射分量FPAR之间存在显著相关关系，因此，可以作为提取植被生物物理参数的“中间变量”。遥感在叶面积估指数算中的应用：一、统计模型法。统计模型法是以LAI为因变量，以光谱数据或植被指数作为自变量建立的估算模型，即LAI=f(x)。其中，x为光谱反射率或植被指数。国内外大量的研究关注植被指数与LAI的相关关系，从而推算叶面积指数。统计模型形式灵活，但属于经验性，对于不同的数据需要重新拟合参数，模型需要不断地调整，因此许多的学者致力于研究出具有普适性的LAI定量模型。二、光学模型法。目前，相对成熟的是基于物理光学基础的光学模型，其建模基础是植被的非朗伯体特性，用双向反射率分布函数(BRDF)来定量表示。近年来，随着遥感技术的发展，高光谱技术被广泛应用于叶面积指数的研究。由于高光谱数据具有波段窄且波谱连续的特点，因此可以构建许多对LAI相对敏感的植被指数。2.3遥感应用于生态水文模型时应注意的问题及应用前景由于遥感数据具有分布式特点，可以提供面状信息而非点状信息，直接或间接测量常规手段无法测量到的生态水文变量和参数(如区域土壤湿度)，因此在生态水文模型的应用中有着广泛的应用前景。但由于遥感数据的自身存在不确定性，遥感数据的时空分辨率与生态水文过程尺度不匹配等问题的存在，限制了遥感的应用。数据同化通过数值模型与观测数据相结合来提高所研究系统状态的模拟和预报能力，能够很好地解决观测值与模型模拟结果的集成和融合问题，一定程度上提高生态水文模型模拟的准确度，成为一种集成多源地理空间数据的新方法。目前在应用遥感进行流域生态水文过程模拟中，数据同化的应用已开展积极探索。3.地理信息系统(GIS)在生态模型中的应用进展3.1GIS在生态模型中的应用概述GIS和遥感结合可以提供大量的常规方法无法得到的信息，这些信息对于流域尤其是大流域会是海量的。但一般生态水文模型的数据管理功能相对较弱。GIS在多源空间数据以及非空间数据的获取、存储以及管理方面的功能已趋成熟，许多地理信息系统商业软件如ARCGIS可以和大型商业数据库如ORACLE镶嵌，能充分发挥大型数据库的空间数据管理功能。利用GIS可将遥感、专题图件、传统实测实验数据等多种数据源统一，使数据具有统一的格式、坐标、投影、比例尺等．方便的建立数据库，通过各种数据模型和数据结构将多源、大量的生态水文数据统一管理、复杂的检索并提取所需要的各种信息，为生态水文过程模型提供基本数据源．能够方便得实现数据共享，为模型的进一步模拟单元划分以及参数化提供支持。然而，生态水文过程非常复杂，涉及要素很多，数据融合和尺度问题是亟待解决的难点之一。而GIS在数据的无缝集成、尺度等方便的研究比较薄弱，GIS和RS的结合也不成熟，而且生态水文数据尤其是水文数据采集各部门各行其是．共享程度很差，目前利用基于GIS建立的流域数据库多是水文数据、专题图的管理，并不能为生态水文模拟和流域决策提供充足的数据支持。3.2水文模型的管理以及GIS与生态水文模型的整合3.2.1水文模型的管理生态学、水文学等相关研究的深入和计算机技术的发展，推动了模型的开发和应用。出现了大量计算方法和软件，如SHE模型、LASCAM模型、USGS降雨径流模型、SLURP模型、TOPMODEI模型、TOPAZ模型、SWAT模型等。李本纲等在广泛分析各类水环境模型的基础上，探讨建立水环境模型库的原则和方法，并提出了水环境模型库管理系统的基本结构，认为在GIS的支持下可从地表水模型、地下水模型、非点源模型中分别抽取能决定模型适用范围、复杂程度的若干技术参数，并用这些参数组建模型关系数据库，利用GIS的SQI语句按照这些技术参数查询、检索和选择所需的水环境模型，可以实现模型的管理。3.2.2GIS与生态水文模型的整合地理信息系统的可视化功能很强，可以方便的进行数据的输入、模拟结果的表达输出，将研究人员从单调枯燥的数据分析中解脱出来，生态水文模型的设计、校验、修改和应用以及模型之间的相互比较也变得相对容易。另外．现有GIS在解决社会、资源、环境问题中功能源源不足，缺乏建设性、探索性数据分析功能以及建模模拟缺失是当前GIS系统的致命缺陷，影响了GIS的应用广度和深度。将环境模型和GIS集成可以弥补GIS之一缺陷。正由于GIS与环境模型在功能上的互补性，两者的结合近年来一直是环境研究中颇受重视的领域。GIS与模型的集成有很多分类。李硕等l2综合国内外研究成果，根据GIS与模型集成的程度将GIS与环境模型的集成方式分为四类：独立应用、松散集成、紧密集成和完全集成。在当前的GIS中，水文现象的时间变化仅仅作为空间环境结果来进行模拟。为更好的与环境模型相结合，需要建立具有时间维的四维GIS。而目前时态GIS研究处于初级阶段，虚拟GIS存在画面单调．运行速度慢等问题．GIS功能仍需完善。其次．目前现有流域水文模型大都是概念性模型，许多结构环节上人主要借助于概念性元素模拟或经验函数关系描述，只涉及现象的表面．参数缺乏明确的物理意义．只能主要依据实测降雨和径流资料利用最优化方法来反求．而这样求得的模型参数必然带有经验统计性．只能反映模拟值与实测值拟合程度．反映有关影响因素对流域径流形成过程的平均作用。再次，GIS和模型的整合尽管有很多优点，并不能代表模型本身的高质量．GIS和模型的整合并不能从根本上提高模拟精度，而且，友好的用户界面和良好的可视化效果会导致不熟悉水文规律的用户草率地对一个非常复杂的水文模型进行操作，并随意改动水文参数，从而得到不合理的模拟结果而不了解造成这些结果的原因。D．Z．SUI等认为目前GIS和水模型的结合本质是由技术驱动．而没有解决整合中的理论概念问题；不应该把GIS简单的看成一种数据管理工具，否则不会是真正的整合．只是简单的一块使用．旧瓶装新酒罢了。目前，生态水文模型和GIS、RS的耦合上多限于低层次文件交换，且仅限于具体工作中．只是一种数据共享的初级耦合，一体化式耦合模型的建立尚需时日。3.2.3GIS在生态水文模型的应用成果及存在问题目前，GIS在信息获取、管理、分析等发挥了重大作用；但目前地理信息系统缺乏分析模型已成共识，和水文模型模型的整合可以促进地理信息系统空间模拟模型尺度转换、数据整合等方面的基础研究，使地理信息系统理论和功能更趋完善；分布、半分布式模型是生态水文过程模拟研究的必然趋势．地理信息系统为数据库建立、模型选择以及研制提供有力支持；组件地理信息系统(COMGIS)使模型的开发相对容易，虚拟GIS研究的深入使流域生态水文过程模拟结果更为直观。生态水文模型和GIS的结合并不代表模型本身的高质量．模型的开发需要GIS理论、技术的进一步完善和生态水文过程研究的深入．两者的整合不应该仅仅是技术或数据层面上的整合，而应该是具有坚实理论基础高层次的整合，进而构建流域决策支持系统(DSS)可以衡量人类活动对区域水文、生态环境的影响．预测国家水资源管理