卫星降水在怒江流域的精度及径流模拟评估
Journal of Water Resources Research 水资源研究, 2019, 8(2), 125-135
Published Online April 2019 in Hans. https://www.wendangku.net/doc/aa3272812.html,/journal/jwrr
https://https://www.wendangku.net/doc/aa3272812.html,/10.12677/jwrr.2019.82015
Evaluation of Accuracy and Streamflow Simulation of Satellite Precipitation on Nu Basin Xing Zhou1,2, Guangheng Ni3, Zhiyu Zhong4, Shenglian Guo2
1Changjiang Institute of Survey, Planning, Design, and Research, Wuhan Hubei
2State Key Laboratory of Water Resources and Hydropower Engineering Science, Wuhan University, Wuhan Hubei
3State Key Laboratory of Hydro-Science and Engineering, Tsinghua University, Beijing
4Changjiang Water Resources Commission, Ministry of Water Resources, Wuhan Hubei
Received: Feb. 13th, 2019; accepted: Mar. 25th, 2019; published: Apr. 12th, 2019
Abstract
High temporal-spatial resolution satellite based precipitation products has been extensively used in un-gauged or sparsely gauged areas to bridge the gap between the need for precipitation estimates and the scarcity in gauge observations. The accuracy of satellite precipitation products which restricts its appli-cation has become a focus. In this study, three satellite precipitation products (i.e., TRMM 3B42 V7 short for TRMM, TRMM 3B42 RT V7 short for RT, CMORPH short for CMO) were evaluated at different spatial scales via comparing with rain gauge precipitation observations in Nu River basin of Yunnan part, a typ-ical mountainous area with sparse gauge observations. These four rain products were then adopted to drive the distributed hydrological model (Hydro-Mount) to simulate daily runoff. The results showed that under gauge scale, all three satellite precipitation products had a good correlation with rain gauge precipitation data with the correlation coefficient over 0.65 and probability of detection over 0.71 while on the amount of precipitation, CMO underestimated over 40%, and TRMM underestimated 0.42%, and RT underestimated 9.37%; it had similar but better accuracy results under watershed scale than it did at gauge scale. The TRMM-driven and RT-driven daily streamflow simulation performed litter better rela-tive to gauge-driven streamflow with equivalent but more stable NSE values over the simulation period; the CMO-driven streamflow simulation had poor performance, but after eliminating certain system devi-ations, it also showed a certain simulation accuracy. The present study will hopefully be a reference for future accuracy correction and hydrological utilizations of satellite-based precipitation products. Keywords
Precipitation, TRMM, CMORPH, Accuracy Evaluation, Streamflow Simulation
卫星降水在怒江流域的精度及径流模拟评估
周星1,2，倪广恒3，仲志余4，郭生练2
作者简介：周星(1987-)，男，湖北十堰人，博士，主要从事水文水资源方面的研究。
卫星降水在怒江流域的精度及径流模拟评估
1长江勘测规划设计研究院，湖北 武汉
2
武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室，湖北 武汉 3
清华大学水沙科学与水利水电工程国家重点实验室，北京 4
水利部长江水利委员会，湖北 武汉
收稿日期：2019年2月13日；录用日期：2019年3月25日；发布日期：2019年4月12日
摘
要
高时空分辨率的卫星降水产品弥补了山区流域地面雨量站点布设密度低、空间结构不合理的局限性，在水文研究及应用上有很大的发展前景，但是其精度是制约其应用的瓶颈，也是研究的热点。本文以地面雨量站点观测降水数据为参照，评估不同尺度下常用三种降水产品TRMM 3b42 V7(简称TRMM)、TRMM 3b42RT V7(简称RT)以及CMORPH(简称CMO)，在典型的少资料山区流域——怒江流域(云南段)的精度，并进一步评估了不同降水产品驱动水文模型(Hydro-Mount)模拟日径流的效果。研究表明：站点尺度上三种卫星降水产品与站点数据相关性较好，相关系数在0.65以上，降水正确预报率在0.71以上，但CMO 存在超过40%的低估降水，TRMM 存在0.42%的低估，RT 存在9.37%的低估降水；流域尺度上卫星降水的精度明显优于点尺度上，精度趋势和站点尺度一致；TRMM 数据和RT 数据日径流模拟效果较好，纳西效率系数(NSE)指标上与雨量站点数据相当，但表现较雨量站点稳定，CMO 数据日径流模拟效果较差，但在消除一定系统偏差后，也表现出一定的模拟精度。本研究为TRMM 数据的精度订正提供相关思路，并分析了其在径流模拟应用中的可行性。本研究可为卫星降水数据的精度修正以及区域水文应用提供参考借鉴。
关键词
降水数据，TRMM ，CMORPH ，精度评估，径流模拟
Copyright ? 2019 by author(s) and Wuhan University.
This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). https://www.wendangku.net/doc/aa3272812.html,/licenses/by/4.0/
1. 引言
降水是水文循环的主要驱动因子之一，其高度的时空异质性对水文要素的时空分配具有重大影响，也是水文模拟不确定性来源之一。由于布设密度低、空间结构不合理等原因，传统的地面站观测手段无法精确的刻画山区降水的空间变异，因此成为山区水文研究的重要制约因素[1] [2] [3]。随着遥感技术及理论的发展，近些年来卫星在降水观测方面取得了长足的进展，出现了一大批代表性的高时空分辨率的全球降水产品，如GPCP (Global Precipitation Climatology Project) [4]、TRMM (the Tropical Rainfall Measuring Mission) [5]以及CMORPH (the Climate Prediction Center Morphing Method) [6]等，这些产品弥补了站点降水数据的局限性。全球范围内对于这些卫星降水产品开展了广泛的精度评价及相关影响因素分析、误差校正、应用效果评价等多方面的研究，其研究结果既有相似，也存在相悖的地方。综合现有研究结论表明：卫星降水产品具有一定的精度，但是不同产品的精度及其时空分布规律在不同区域、不同尺度、不同数据版本上表现不一，因此针对特定区域需要具体分析[7] [8] [9] [10] [11]；在流域水文模拟应用中，卫星降水能够模拟出径流的主要特征，具有一定的应用价值，但是同样精度受到研究区域、尺度和数据版本的影响[12] [13] [14] [15] [16]。此外大部分的研究都针对于雨量资料相
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卫星降水在怒江流域的精度及径流模拟评估
对充足、地势相对平缓的区域开展，对于少资料的山区流域研究还需加强。
怒江流域是一条重要的国际河流，也是对全球气候变化最敏感区域之一，流域的气候水文一直是国际关注热点，然而受地形条件和经济条件限制，流域内气候水文观测稀缺，极大的限制了流域水文气象等方面的研究。本文以怒江流域(云南段)为研究区域，对常用的卫星降水数据(TRMM和CMORPH)在本流域的精度进行分析研究，并通过径流模拟验证卫星降水数据的精度和评定卫星降水在此区域水文模拟领域中的应用性，旨在为无/缺资料流域研究提供一定的参考价值。
2. 研究区域与数据
2.1. 研究区域
怒江–萨尔温江是纵贯我国西南和中南半岛的重要国际性河流，发源于青藏高原，流经中国西藏云南后进入缅甸、泰国(图1)。怒江全流域面积约为324,000 km2，其中中国占比53%。研究区域选取怒江流域云南段(贡山以南)，面积约为34,561 km2。研究区域以峡谷为主要地貌，地形起伏大，高程从484 m变化到5167 m。流域气候湿润，超过80%的降水发生在5~10月，年均降水量在800~1200 mm之间。流域人类活动较弱，植被覆盖好，以森林为主。
图1. 怒江流域(云南段)位置及站点分布图
卫星降水在怒江流域的精度及径流模拟评估
2.2. 研究数据
本研究收集了研究区域内及附近7个国家气象站及10个省级雨量站2003~2012年逐日气象要素观测数据，其中国家气象站数据来源于国家气象局，可通过https://www.wendangku.net/doc/aa3272812.html,下载，省级雨量站数据来源于云南省水文局。降水数据用于卫星降水产品精度评定的参照和水文模型输入，其它气象要素用于计算流域潜在蒸散发，计算方法为Penman-Monteith模型。17个地面站点通过泰森多边形插值得到流域尺度的降水。本研究收集了流域内5个流量站2003~2012年逐日流量数据(大湾江站从2004年开始)数据来源于云南省水文局。
TRMM (Tropical Rainfall Measuring Mission)卫星是由美国国家航空航天局和日本国家空间发展局联合研制，其上搭载的降水雷达TRMM-PR能够提供降水的三维结构信息。近年来，TRMM测雨产品3B42和3B42RT被研究与应用较多，其中3B42 RT是准实时降水数据，3B42是在3B42 RT基础上，利用月地面观测雨量校正所得。2011年7月，最新版本TRMM V7数据发布。TRMM 3B42和3B42 RT产品时空分辨率均为3小时、0.25?，本研究选取TRMM 3B42 V7 (以下简称TRMM)和3B42 RT V7 (以下简称RT)数据2003~2012年进行评估，数据可通过https://www.wendangku.net/doc/aa3272812.html,/下载。
CMORPH (the Climate Prediction Center morphing method)是由美国国家海洋与大气管理局下属气候预测中心(Climate Prediction Center, CPC)开发的一套准实时降水产品，结合了红外(IR)与被动微波(PMW)信息，采用“运动矢量”方法推求降水。目前，CMORPH 提供时空分辨率为30分钟、0.08?(即原始数据产品)，以及时空分辨率为每3小时、0.25?的降水产品，版本为1.0。本研究采用2003~2012年空间分辨率为0.25?的产品(以下简称CMO)进行评估。数据可通过CPC数据中心免费下载(https://www.wendangku.net/doc/aa3272812.html,/products/janowiak/cmorph.html)。3. 模型与方法
3.1. 水文模型
本文选用由清华大学开发的分布式水文模型Hydro-Mount进行径流模拟，模型描述了包括了降水截留、积雪累积/消融、填洼、蒸散发、非饱和土壤水运动、地下水运动、坡面流以及河网汇流等山区流域主要水文过程。流域按照子流域方式进行离散，在每个子流域内部根据土地利用类型和土壤类型进而划分为不同的水文响应单元。在每个水文响应单元上建立描述水流运动的物理方程，每个水文响应单元从上到下包括植被冠层、地表储留层、土壤层和地下水层。其中，土壤层直接受到降水和蒸散发的影响，水分变化剧烈，是控制水文过程的关键，采用Richards方程描述其中的水分运动，并考虑沿坡向的壤中流，进行准二维的模拟。采用度日因子法描述融雪过程，采用质量守恒方程与Darcy定律联立来描述地下水和河道之间的水分交换，采用采用一维运动波方程描述河网水流运动，详细计算原理可见参考文献[17]。
本研究建模所采用的数字高程DEM(Digital Elevation Model)数据采用SRTM3数据，来源于美国太空总署(NASA)和国防部国家测绘局(NIMA)，空间分辨率为90 m。选定2003~2009年为模型率定期(姑老河站为2004~2009年)，2010~2012年为模型验证期。为了探讨卫星降水在缺资料流域的径流模拟效果，本研究采用两种情境(I,II)分别进行径流模拟，情景I和II分别利用地面雨量站点降水资料和相应的卫星降水数据率定模型参数，然后用卫星降水数据进行径流模拟。综合两种情景评价卫星降水数据模拟径流的精度。其中模型率定的主要参数为土壤水力参数，含水层参数通过实测径流资料的综合退水曲线分析确定[18]。
3.2. 精度评估
采用偏差(BIAS)、相关系数(Correlation Coefficient, CC)、均方根误差(Root Mean Square Error, RMSE)、纳西效率系数(Nash-Sutcliffe Efficiency, NSE)、正确预报率(Probability of Detection, POD)以及错误预报率(False to Alarm, FAR)来对卫星降水产品进行精度评估，各指标定义如表1所示。所选取的6个指标中，BIAS以及RMSE 为定量指标，其代表卫星降水数据与站点降水数据的偏差程度，其越小代表卫星降水数据精度越高；CC代表了
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卫星降水数据与站点降水数据之间的相关性，值在0~1之间，越大代表卫星降水与站点降水相关性越好；NSE 代表卫星降水时间序列与站点降水序列之间的符合程度，值越大代表卫星降水序列越符合站点降水序列；POD 和FAR 用来评价卫星降水数据对降水事件发生探测的能力，POD 为在卫星预报有雨的事件中的正确率，FAR 为在卫星预报有雨的事件中错误预报率。由于地面站点和卫星观测降水的空间尺度不匹配，因此分别从站点尺度和流域尺度进行降水的精度评估。径流的模拟效果评定选取BIAS 和NSE 两个指标。
Table 1. Evaluation indexes used in this study 表1. 本研究采用的评价指标
指标
计算公式
指标 计算公式
偏差(BIAS)
11
BIAS
/i n i n
i i
i
i i G S G =====?∑
∑（） 纳西效率系数(NSE)
21
2
1
SE 1()i n
i
i i i n i i i S G N G G ==?
===?
?∑
∑（-） 相关系数(CC) _
_
1
_
_
2
2
()()R ()()i n
i i
i i
n i n i i
G G S
S G G S
S ===
==
=??=??∑∑∑
正确预报率(POD)
fa fa h
n FAR n n =
+
n h 地面站和卫星均观测到有降水的事件数，n f 地面站观测到有降水卫星未观测到降水的事件数。
4. 结果分析
4.1. 卫星降水数据的精度评估
表2为三种卫星降水数据在17地面站点上的精度指标的均值、最大值及最小值，图2为相应指标值的分布盒状图，图中从上到下的横线分别代表一组数据的最大值、上四分位数、中位数、下四分位数和最小值。从偏差均值上看，TRMM 和RT 数据精度较高对降水分别低估0.42%和9.37%，CMO 数据低估降水达到44.14%。从相关性上看，三种产品均表现出与站点降水有较强的相关性，并且相关系数差别不大，介于0.65~0.67之间。在误报率上，三者相差不大，然而在探测率上CMO 数据明显强于其它两种数据，表明CMO 数据虽然在降水量上有低估，但是在降水频次上有高估。此外，CMO 数据在RMSE 和NSE 指标上均表现略好于其余两种产品，但并无明显优势。
Table 2. Statistical measures of satellite precipitation datasets at gauge scale 表2. 站点尺度卫星降水产品精度统计指标均值
FAR POD BIAS (%) CC RMSE (mm)
NSE TRMM
MEAN 0.20 0.73 ?0.42 0.67 2.63 0.31 MAX 0.38 0.79 22.47 0.74 3.06 0.45 MIN 0.12 0.67 ?28.64 0.59 2.29 0.17 RT
MEAN
0.21 0.71 ?9.37 0.65 2.61 0.33 MAX 0.39 0.77 16.68 0.74 3.06 0.51 MIN 0.13 0.63 ?37.57 0.58 2.17 0.17 CMO
MEAN
0.21 0.81 ?44.14 0.66 2.53 0.39 MAX 0.43 0.84 ?26.32 0.75 3.10 0.54 MIN
0.08
0.75
?64.09
0.43
2.11
0.14
卫星降水在怒江流域的精度及径流模拟评估
从各个指标的分布上看(图2a~图2f )，各个站点表现出较为明显的差异。从FAR 上看(图2a )，TRMM 、RT 和CMO 变幅分别为0.26、0.26和0.35，虽然RT 变幅最小，但其有3个异常值。从POD 上看(图2b )，CMO 表现明显优于TRMM 和RT ，TRMM 略好于RT 。从偏差上分布看(图2c )，CMO 不同站的表现差异明显小于其余两种产品，表明CMO 产品对降水的低估一部分是系统性的偏差；TRMM 和RT 的偏差分布类似，但是TRMM 的中位数在0附近，RT 中位数在?10%附近，表明TRMM 高估降水的站点多于RT 产品。从CC 、RMSE 和NSE (图2d )上看，三种卫星降水产品彼此之间的差异不明显，没有一种产品具有突出的优势。多数研究表明经过偏差校正的研究型数据TRMM 明显优于准实时数据RT [8] [9] [10]，然而在本文研究中，TRMM 数据表现相对于RT 数据表现并没有明显的提升，在某些指标上甚至还差于RT ，这可能是由于在对TRMM 数据进行订正时，引入的辅助资料带来了新的误差，也可能由本区域的辅助资料不足引起。结合所有指标，三种产品各有优势，但CMO 的偏差过大，需要进行误差校正才能进一步应用，TRMM 和RT 都具有较高的精度。
Figure 2. Boxplot of statistical measures of satellite precipitation datasets at gauge scale (a) FAR (b) POD (c) BIAS (d) CC (e) RMSE (f) NSE
图2. 不同站点精度指标分布图(a) FAR (b) POD (c) BIAS (d) CC (e) RMSE (f) NSE
表3给出了三种卫星降水数据在流域尺度上的精度指标值。RT 和CMO 产品在五个统计区域上均存在不同程度上的低估，低估水平分别在1.03%~8.52%之间和38.53%~44.43%之间；TRMM
产品在支流大湾江、姑老河
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和旧城水文站控制区域上存在0.79%~9.16%的高估，在干流六库站控制区域上存在6.29%的低估，在整个研究区域上反而存在0.89%的低估。对比站点尺度，在流域尺度上CC、POD、RMSE和NSE均有明显的提高，并且整体上各指标值随着统计面积增大有提高。与站点尺度类似，TRMM和RT整体精度一致，均表现出较高的精度，CMO虽然在偏差指标上存在明显的低估，在其它指标上也表现出了较高的精度。
Table 3. Statistical measures of satellite precipitation datasets at basin scale
表3. 流域尺度卫星降水产品精度统计指标均值
降水数据流域FAR POD BIAS (%) CC RMSE (mm) NSE
TRMM
大湾江0.19 0.91 0.79 0.84 2.00 0.63 姑老河0.24 0.90 9.16 0.81 2.09 0.53 六库0.27 0.89 ?6.29 0.74 2.18 0.51 旧城0.16 0.89 2.27 0.84 1.92 0.63 研究区域0.17 0.92 ?0.89 0.88 1.70 0.73
RT
大湾江0.22 0.91 ?7.73 0.83 1.95 0.66 姑老河0.28 0.90 ?1.03 0.79 2.03 0.58 六库0.29 0.89 ?3.46 0.68 2.32 0.38 旧城0.18 0.88 ?8.52 0.83 1.89 0.65 研究区域0.20 0.92 ?8.32 0.87 1.69 0.73
CMO
大湾江0.09 0.87 ?43.85 0.81 2.00 0.58 姑老河0.12 0.86 ?40.19 0.79 2.00 0.57 六库0.34 0.89 ?38.53 0.70 2.23 0.43 旧城0.09 0.85 ?44.43 0.83 1.89 0.61 研究区域0.24 0.90 ?44.09 0.85 1.77 0.61
4.2. 卫星降水的径流模拟适用性评估
表4给出了不同降水数据源日径流模拟的精度评定指标。以地面站点降水数据为模型输入，四个水文站日径流模拟率定期偏差在?6.14%~4.24%，验证期姑老河站偏差为20.73%，其余三站均在±10%以内；率定期旧城站NSE为0.64，其余三站NSE均在0.75以上，验证期四个站NSE在0.80~0.95之间；整体上验证期优于率定期，其中大湾江站和旧城站验证期明显优于率定期，NSE提高程度分别为0.12和0.19。总体而言，地面站点降水作为模型输入所模拟出的径流能基本反映出日径流过程趋势，但对部分洪水过程模拟不够精准，对洪峰模拟偏大偏小不稳定(图3a)。这表明虽然流域中雨量站点较为稀疏，这些站点也能基本反应流域的降水过程趋势，但是对于区域内部降水的空间变异性不能很好的反应，因此导致了洪峰模拟较大的不稳定性。
情景I下分别以TRMM、RT和CMO降水为水文模型输入进行日径流模拟，并与站点模拟径流作对比。从偏差上看，以TRMM、RT和CMO降水为水文模型输入的日径流模拟结果偏差基本与降水的偏差趋势一致，即CMO径流模拟总量明显偏小，TRMM径流模拟总量总体偏多，RT径流模拟总量总体偏少。然而，径流总量的偏差程度与降水的偏差程度关系较小，这与径流受到其它因素影响有关。总体而言，CMO的模拟效果最差，率定期和验证期偏差都超过?60%；RT的模拟效果最好，率定期偏差都在?10%以内，验证期都在?15%以内；TRMM 表现效果居中，率定期在20%以内，验证期在27%以内。从NSE上看，整体上采用TRMM数据的日径流的模拟效果在率定期内优于地面站点，NSE提高程度为0.1~0.16之间，其中大湾江站NSE从0.75提高到0.83，旧
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城站从0.64提高到0.80；在验证期内，TRMM数据模拟效果略差于站点但是没有明显差异。对比地面站点，整体上TRMM卫星在率定期表现明显有提高，验证期略差于地面站点，并且率定期和验证期内表现波动明显小于地面站点，表明TRMM降水和地面站点降水能够抓住流域降水的总体趋势，但是TRMM降水更能反映降水的空间变异性。与TRMM类似，采用RT降水作为水文模型的输入日径流的模拟效果也表现为：整体上率定期明显优于地面站点，验证期略差于地面站点，并且率定期和验证期表现波动较小。无论在率定期还是验证期，TRMM 和RT的NSE较为接近，TRMM在旧城站表现明显优于RT，RT在姑老河站表现明显优于TRMM，总体上两者没有明显的优劣。与站点类型，两种卫星降水对洪峰模拟偏大偏小也不稳定(图3c、图3d)，这也表明卫星降水产品的精度还有待提高，其空间分辨率仍然不能准确刻画山区降水的高空间变异性，需要发展更高精度的降水观测及估计技术[19] [20] [21]。由于CMO的降水有非常显著的低估，因此采用CMO降水数据作为水文模型输入的日径流模拟效果不佳，但是其模拟的降水过程趋势还是与实测资料较为接近(图3b)。
Table 4. Evaluation of daily streamflow simulation effect of different precipitation datasets
表4. 日尺度不同降水源径流模拟效果评定
情景I 情景II
率定期验证期率定期验证期降水数据水文站BIAS(%) NSE BIAS(%) NSE BIAS(%) NSE BIAS(%) NSE
地面站点大湾江?1.75 0.75 6.93 0.87 ????姑老河 4.24 0.81 20.73 0.80 ????六库?6.14 0.96 ?9.31 0.95 ????旧城 2.45 0.64 ?4.53 0.83 ????
TRMM 大湾江7.31 0.83 18.97 0.86 ?3.66 0.82 6.78 0.89 姑老河14.37 0.82 26.69 0.78 1.11 0.83 12.25 0.81 六库?5.27 0.94 ?8.45 0.91 ?6.80 0.94 ?10.16 0.91 旧城18.93 0.80 7.91 0.81 7.67 0.83 ?3.38 0.81
RT 大湾江?7.70 0.80 6.49 0.88 ?6.37 0.81 8.05 0.87 姑老河?3.61 0.83 7.28 0.85 ?1.99 0.82 9.13 0.83 六库?7.52 0.96 ?12.31 0.94 ?7.49 0.96 ?12.25 0.94 旧城?0.60 0.82 ?13.25 0.71 2.53 0.83 ?10.94 0.71
CMO 大湾江?64.75 ?0.51 ?61.44 ?0.31 ?13.07 0.39 ?2.27 0.71 姑老河?66.21 ?0.39 ?64.49 ?0.23 ?7.68 0.57 7.65 0.79 六库?12.94 0.94 ?15.87 0.90 ?8.20 0.95 ?10.46 0.92 旧城?70.30 ?0.70 ?78.62 ?0.68 20.97 0.71 ?5.32 0.70
综合四种降水产品在情景I下的表现，其地面站点的径流模拟结果与实测流量资料基本吻合，但率定期与验证期表现波动较大；RT和TRMM数据的径流模拟结果与实测流量资料基本吻合，BIAS较站点有所提高且偏差与降水的偏差趋势一致，NSE略有提高，两者在率定期和验证期表现基本稳定且两者之间没有明显的优劣；受降水偏差较大影响，CMO数据模拟的结果明显小于实测流量，但其过程趋势与实测流量一致。该结果与降水数据精度评定的结论较为一致，相互印证。总体而言，RT和TRMM数据在无/缺资料地区表现出较为满意的径流模拟效果。
卫星降水在怒江流域的精度及径流模拟评估
Figure 3. Daily streamflow simulation of Dawanjiang station based on different precipitation datasets under scenario I (a) Gauge (b) CMO (c) TRMM (d) RT
图3. 情景1下不同降水数据大湾江水文站日径流模拟结果(a) 站点
(b) CMO (c) TRMM (d) RT
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情景II下，各个卫星的模拟效果均比情景I有所提高，其中CMO提高效果最为明显，径流量偏差明显降低，同时NSE也大幅度提高到0.7以上，表明通过消除一定的系统性误差(通过整体率定下垫面蒸发系数)，CMO 也具有一定的径流模拟应用价值。较情景I，TRMM和RT在NSE上表现没有明显区别，但是在平均偏差上有明显的提高，验证期内误差均降到了15%以内。与预期的不同，情景II下TRMM和RT的表现并没有明显的提升，这也从侧面反映了TRMM和RT降水在本区域具有较高的精度，通过率定优化参数不能明显的提高模型的模拟精度。因此，TRMM和RT卫星降水在本区域具有较高的水文应用价值。
5. 结论
本文对比了2003年至2012年怒江流域云南段三种常用的卫星降水产品(TRMM 3B42 V7, TRMM 3B42 RT V7, CMORPH)与雨量站降水数据，基于站点和流域尺度对三种卫星降水数局进行精度评估，并将上述三种降水数据作为分布式水文模型的输入驱动水文模型模拟流域日径流，并通过实测径流资料对比分析径流模拟效果。得到以下结论：
1) 站点尺度上，三种数据都对降水有着一定的探测能力，与降水的相关系数均值都在0.65以上；TRMM 和RT数据偏差较小分别为0.42%和?9.37%，而CMO数据低估降水超过40%。三种卫星降水产品精度指标空间分布差异明显，CMO降水产品偏差指标空间变异最小，表明其存在系统性偏差。总体而言，CMO产品在多个POD、RMSE和NSE指标上稍微有优势，但是在BIAS表现很差，RT和TRMM在各个指标上表现接近，均具有较高的精度。
2) 流域尺度上三者卫星降水数据的表现相对站点尺度要好：在流域尺度下卫星降水与站点面雨量相关系数均在0.68以上；RT和TRMM的误差均控制住10%以内；CMO在流域尺度上低估降水超过40%，精度有待提高。流域尺度上，三种降水产品的精度与站点尺度上较为一致，即RT和TRMM具有较高的精度，CMO精度较差。
3) 地面站点的日径流效果较好，但率定期与验证期表现波动较大且对洪峰模拟偏大偏小不稳定；TRMM和RT降水数据相对于站点精度有轻微的提升，但率定期验证期表现稳定；CMO对日径流的模拟效果较差，误差明显，但通过消除系统性误差后表现出一定的径流模拟能力。
综上所述，对于典型的缺资料山区流域怒江而言，流域内雨量站点稀疏，不能够较好地反映降水的空间分布，径流模拟效果也差强人意。TRMM和RT卫星降水数据在本区域对降水有着一定的探测能力，相对于站点而言，其更能捕捉流域降水的空间分布，因此径流模拟效果也较站点更好。对于无资料和山区而言，TRMM和RT数据具有较高的水文应用价值。
基金项目
湖北省博士后创新岗位：城市雨洪模拟及合理利用研究。
参考文献
[1]SONG, J., XIA, J., ZHANG, L., et al. Streamflow prediction in ungauged basins by regressive regionalization: A case study in
Huai River Basin, China. Hydrology Research, 2016, 47: 1053-1068. https://https://www.wendangku.net/doc/aa3272812.html,/10.2166/nh.2015.155
[2]WANG, S., HUANG, G. H., LIN, Q., et al. Comparison of interpolation methods for estimating spatial distribution of precipi-
tation in Ontario, Canada. International Journal of Climatology, 2014, 14: 3745-3751. https://https://www.wendangku.net/doc/aa3272812.html,/10.1002/joc.3941
[3]PHILLIPS, D. L., DOLPH, J. and MARKS, D. A comparison of geostatistical procedures for spatial analysis of precipitation in
mountainous terrain. Agricultural and Forest Meteorology, 1992, 58: 119-141.https://https://www.wendangku.net/doc/aa3272812.html,/10.1016/0168-1923(92)90114-J [4]SCHAMM, K., ZIESE, M., BECKER, A., et al. Global gridded precipitation over land: A description of the new GPCC First
Guess Daily product. Earth System Science Data, 2017, 6: 49-60. https://https://www.wendangku.net/doc/aa3272812.html,/10.5194/essd-6-49-2014
[5]HUFFMAN, G. J., ADLER, R. F., BOLVIN, D. T., et al. The TRMM multi-satellite precipitation analysis (TMPA). Journal of
卫星降水在怒江流域的精度及径流模拟评估Hydrometeor, 2010, 8(1): 38.https://https://www.wendangku.net/doc/aa3272812.html,/10.1007/978-90-481-2915-7_1
[6]JOYCE, R. J., JANOWIAK, J. E., ARKIN, P. A., et al. A method that produces global precipitation estimates from passive
microwave and infrared data at high spatial and temporal resolution. Journal of Hydrometeorology, 2004, 5: 487-503.
[7]刘俊峰, 陈仁升, 韩春坛, 等. 多卫星遥感降雨数据精度评价[J]. 水科学进展, 2010, 21(3): 343-348.
LIU Junfeng, CHEN Rensheng, HAN Chuntan, et al. Evaluating TRMM multi-satellite precipitation analysis using gauge pre-cipitation and MODIS snow-cover products. Advances in Water Science, 2010, 21(3): 343-348. (in Chinese)
[8]LIU, J., DUAN, Z., JIANG, J., et al. Evaluation of three satellite precipitation products TRMM 3B42, CMORPH, and
PERSIANN over a subtropical watershed in China. Advances in Meteorology, 2015: 2731-2738.
https://https://www.wendangku.net/doc/aa3272812.html,/10.1155/2015/151239
[9]KRAKAUER, N. Y., PRADHANANG, S. M., LAKHANKAR, T., et al. Evaluating satellite products for precipitation estima-
tion in mountain regions: A case study for Nepal. Remote Sensing, 2013, 5: 4107-4123.https://https://www.wendangku.net/doc/aa3272812.html,/10.3390/rs5084107 [10]胡庆芳, 杨大文, 王银堂, 等. 赣江流域高分辨率卫星降水数据的精度特征与时空变化规律[J]. 中国科学: 技术科学,
2013, 43(4): 447.
HU Qingfang, YANG Dawen, WANG Yintang, et al. Accuracy and spatio-temporal variation of high resolution satellite rain-fall estimate over the Ganjiang River Basin. Science China Technological Sciences, 2013, 56: 853-865. (in Chinese)
[11]胡庆芳, 杨大文, 王银堂, 等. 赣江流域TRMM 3B42V6的误差特征与成因解释[J]. 水科学进展, 2013, 24(6): 765-800.
HU Qingfang, YANG Dawen, WANG Yintang, et al. Validation and error interpretation for daily TRMM 3B42V6 rainfall over the Ganjiang River basin in China. Advances in Water Science, 2013, 24(6): 1-9. (in Chinese)
[12]王佳伶, 陈华, 许崇育, 李翔泉, 曾强. TRMM卫星降雨数据的精度及径流模拟评估[J]. 水资源研究, 2016, 5(5): 434-445.
WANG Jialing ,CHEN Hua, XU Chongyu, et al. Evaluation of accuracy and streamflow simulation of TRMM satellite precipi-tation data. Journal of Water Resources Research, 2016, 5(5): 434-445. (in Chinese)
https://https://www.wendangku.net/doc/aa3272812.html,/10.12677/JWRR.2016.55050
[13]Li, D., DING, X. and WU, J. Simulating the regional water balance through hydrological model based on TRMM satellite
rainfall data. Hydrology and Earth System Sciences, 2015, 12: 2497-2525.https://https://www.wendangku.net/doc/aa3272812.html,/10.5194/hessd-12-2497-2015 [14]张鹏举, 江善虎, 陈宏新, 赵敏, 李敏娟. TRMM 卫星降水数据在淮河息县流域径流模拟的适用性[J]. 水资源研究,
2017, 6(2): 148-155.
ZHANG Pengju, JIANG Shanhu, CHEN Hongxin, et al. Hydrological simulation capability of TRMM satellite precipitation data in xixian catchment, Huai River Basin. Journal of Water Resources Research, 2017, 6(2): 148-155. (in Chinese)
https://https://www.wendangku.net/doc/aa3272812.html,/10.12677/JWRR.2017.62018
[15]杨传国, 余钟波, 林朝晖, 等. 基于TRMM卫星雷达降雨的流域陆面水文过程[J]. 水科学进展, 2009, 20(4): 461-466.
YANG Chuanguo, YU Zhongbo, LIN Zhaohui, et al. Study on watershed hydrologic processes using TRMM satellite precipi-tation radar products. Advances in Water Science, 2009, 20(4): 461-466. (in Chinese)
[16]COLLISCHONN, B., COLLISCHONN, W. and TUCCI, C. E. M. Daily hydrological modeling in the Amazon basin using
TRMM rainfall estimates. Journal of Hydrology, 2008, 360(1-4): 207-216. https://https://www.wendangku.net/doc/aa3272812.html,/10.1016/j.jhydrol.2008.07.032 [17]王蕾, 倪广恒, 胡和平. 沁河流域地表水与地下水转换的模拟[J]. 清华大学学报(自然科学版), 2006, 46(12): 1978-1981.
WANG Lei, NI Guangheng and HU Heping. Simulation of interactions between surface water and groundwater in Qin River basin. Journal of Tsinghua University (Science and Technology), 2006, 46(12): 1978-1981. (in Chinese)
[18]周星, 沈忱, 倪广恒, 胡宏昌. 结合退水曲线的数字滤波基流分割方法[J]. 清华大学学报(自然科学版), 2017, 57(3):
318-323, 330.
ZHOU Xing, SHEN Chen, NI Guangheng, et al. Digital filter baseflow separation method based on a master recession curve.
Journal of Tsinghua University (Science and Technology), 2017, 57(3): 318-323, 330. (in Chinese)
[19]-Chen, F., Liu, Y., Liu, Q. and Li, X. Spatial downscaling of TRMM 3B43 precipitation considering spatial heterogeneity. In-
ternational Journal of Remote Sensing, 2014, 35: 3074-3093.https://https://www.wendangku.net/doc/aa3272812.html,/10.1080/01431161.2014.902550
[20]陈杰, 许崇育, 郭生练, 陈华. 统计降尺度方法的研究进展与挑战[J]. 水资源研究, 2016, 5(4): 299-313.
CHEN Jie, XU Chongyu, GUO Shenglian, et al. Progress and challenge in statistically downscaling climate model outputs.
Journal of Water Resources Research, 2016, 5(4): 299-313. (in Chinese) https://https://www.wendangku.net/doc/aa3272812.html,/10.12677/JWRR.2016.54037
[21]ZHOU, X., NI, G.-H., SHEN, C, et al. Remapping annual precipitation in mountainous areas based on vegetation patterns: A
case study in the Nu River basin. Hydrology & Earth System Sciences, 2017, 21: 999-1015.
小度写范文长江流域降水径流的年代际变化分析( 降水与径流的关系模板
长江流域降水径流的年代际变化分析( 降水与径流的关系 第15卷增刊湖泊科学 V ol. 15, Suppl 长江流域降水径流的年代际变化分析* 沈浒英 （长江水利委员会水文局, 武汉 430010） 提要应用1951-2001年长江流域年、季降水量资料、1885-2001年梅雨量资料以及 一百多年以来长江重要控制站宜昌、汉口、大通年径流量资料，对长江流域降水径流的年代际 变化、气候转折以及降水径流的变化趋势进行了分析研究. 反映出长江流域夏季降水将有更加 集中的趋势，即降水时间更集中、强度趋向于更大，对防洪不利. 据趋势预测，宜昌、汉口径 流量有减少的趋势，大通径流量有增加的趋势. 关键词降水径流年代际变化气候趋势长江流域 分类号 P426.614 + 长江是我国的第一大河，长江流域水文气候变化是许多人非常关注的课题之一. 本文的目标是通过对降水、径流变化规律的研究，揭示长江流域的水文气候变化以及气候异常发生的规律，同时也揭示了长江流域径流量的变化规律和趋势变化. 对科学地防汛决策、水利工程调度以及水资源的有效利用也有重要意义. 1 国内外研究现状 1.1全球气候变化 全球气候变暖是当前气候学研究中的热点问题. 据分析近百年来全球气温平均上升0.5℃左右. 不过这个变暖在时间尺度上并不是均匀的. NOAA 环境实验室气候研究组使用了大约5千个测站的资料，提出了一个较有代表性的全球陆地平均降水量序列：从19世纪末到20世纪前15a 降水偏少，以后虽有波动但无明显多雨期.1950年代到1960年代前半期，及1970年代到1980年代初为多雨期. 从长期趋势看，近百年有变湿的倾向，但在时间、空间尺度上并不是均匀的. 这似乎与全球变暖的结论一致，即全球气候变暖—水分循环加强—降水量增加，但进一步分析发现气温与降水年 [1]代际的变化并不完全一致. 1.2 中国的气候变化 中国的气温变化与北半球并不完全一致，1920年代到1940年代的变暖是一致的. 但从1940年代到1970年代的降温则激烈的多.1950年代中期及1960年代末期寒冷的程度超过了20世纪初的水平.1980年代虽然有所回升，但仍低于近百年均值. 近百年直线增暖的趋势只有0.09℃/100a.实际上1980年代中国北部还是变暖的. 有资料表明，中国东北、华北 及新疆的变暖可能与北半球一致，但长江流域的气温反而有所下降. * 2003-07-10收稿;2003-11-18收修改稿. 沈浒英, 女, 1963年生，硕士，高级工程师，email:. 增刊沈浒英:长江流域降雨径流的年代际变化分析 91 1920-1940年代是最暖的时期，也是最旱的时期，这与全球趋势相一致.1950年代及1970年代降水偏多也和全球趋势基本一致. 但19世纪末到20世纪初雨水偏多与全球的趋势相反. 其中长江流域的降水与全国的变化又是不一致的. 2长江流域降水的气候趋势 2.1 分析方法 在气候趋势分析中，直线是最常用来表征气候变化的演变趋势的，分析水文气象要素时间序列时，以时间为自变量、以要素为因变量建立一元回归方程，即直线方程. 其直线即为序列的直线变化趋势，在序列变化图上也可以绘出其拟合直线，从图中看出趋势演变是增加还是减少. 其趋势变化也可以用直线的斜率的符号及大小来度量其演变趋势是增加还 [2]是减少的程度.
怒江水电开发争议焦点及理由
一方面，支持怒江水电开发的理由：一是我国水资源丰富，但是利用率低，而且大量使用煤炭发电对我国的可持续发展带来严重隐患； 二是，我国水能资源主要集中在西南地区，怒江的原始生态流域相对保存完好，也已规划开发； 三是可以带来长期就业机会，同时带动地方建材，交通等二三产业的发展，促进财政增收。实施这一方案，将使电力行业成为地方新兴的支柱产业，由此带来的经济社会效益将远远超过电力行业本身； 四是怒江地区有丰富的木材资源和矿产资源但是不能开发，没有支撑地方经济增长的支柱产业； 五是怒江地区已经不是原生态河流，完全不开发保持原生态不可能； 六是怒江水电开发是迄今为止一条可实现的对怒江社会经济发展具有重要作用的途径； 七是只有开发才能有资金解决移民问
题；符合循环经济的要求； 八是怒江水电开发符合我国国情； 九是全州唯一支撑地方经济的森工产业也在环保工程实施后推出了历史舞台；十是能解决老百姓生活问题，地理条件好，较小的投资产生较大的回报、少数民族应该优先发展、具有国际战略意义。另一方面，反对怒江开发的理由：一是怒江水电开发会破坏当地的地理奇观和自然景观； 二是怒江水电开发会破坏当地极具特色的民俗文化； 三是旅游业保持良好的增长势头，成为怒江新的经济增长点； 四是怒江水电开发会产生移民问题、水污染问题； 五是怒江水电开发没有充分考虑当地居民特有的生活方式，贸然开发欠考虑；六是怒江地区是我国仅存的原生态河流之一，而且西方发达国家考虑到生态破坏，已经停止建坝 七是怒江开发会产生泥沙问题；
双方争议的焦点是怒江水电开发能否给当地带来良好的经济社会效益以及环境效益。 一方面，支持的理由：一是我国水资源丰富，但利用率低，大量使用火电为我国可持续发展带来严重隐患；二是当地缺乏支柱产业，怒江开发可使电力行业成为支柱产业、为当地带来经济效益。如带动地方建材和二三产业的发展、促进财政增收、为移民问题提供资金、它符合循环经济要求、较小的投资取得较大的汇报。由此带来的经济社会效益将超过电力行业本身怒江水电开发是迄今为止一条可实现的对怒江社会经济发展具有重要作用的途径；三是，怒江水电开发可为当地带来就业岗位；四是怒江已不是原生态河流，完全不开发不可能；五是符合少数民族优先发展的原则；六是符合我国国情，具有国际战略意义；另一方面，反对开发的理由是：一是怒江水电开发会破坏当地的地理奇观、自
2.降水、蒸发、径流基本知识分析
降水 大气中的液态或固态水，在重力作用下，克服空气阻力，从空中降落到地面的现象称为降水。降水的主要形式是降雨和降雪，前者为液态降水，后者为固态降水，其他的降水形式还有露、霜、雹等。凡日降水量达到和超过50mm的降水称为暴雨。暴雨又分为暴雨、大暴雨和特大暴雨三个等级。 小雨：12小时内降水量为0.1-4.9mm或24小时内降水量为0.1-9.9mm降雨。 中雨：12小时内降水量5.0～14.9mm或24小时内降水量10.0～24.9mm的降雨过程。 大雨：12小时内降水量15.0～29.9mm或24小时内降水量25.0～49.9mm的降雨过程。 暴雨：12小时内降水量30.0～69.9mm或24小时内降水量50.0～99.9mm的降雨过程。 大暴雨：12小时内降水量70.0～139.9mm或24小时内降水量100.0～249.9mm的降雨过程。 特大暴雨：12小时内降水量大于等于140.0mm或24小时内降水量大于等于250.0mm的降雨过程。 小雪：12小时内降雪量小于1.0mm(折合为融化后的雨水量，下同)或24小时内降雪量小于2.5mm的降雪过程。
中雪：12小时内降雪量1.0～3.0mm或24小时内降雪量2.5～5.0mm或积雪深度达3CM的降雪过程。 大雪：12小时内降雪量3.0～6.0mm或24小时内降雪量5.0～10.0mm或积雪深度达5CM的降雪过程。 暴雪：12小时内降雪量大于6.0mm或24小时内降雪量大于10.0mm或积雪深度达8CM的降雪过程。 一、降水要素 降水是水文循环的重要环节。在水文学中一般只讨论降水时空分布的表示方法和降水资料的整理及应用。描述降水的基本物理量（即降水的基本要素）介绍如下： （1）降水量（深）。降水量的概念是时段内（从某一时刻到其后的另一时刻）降落到地面上一定面积上的降水总量。按此定义，降水量应由体积度量，基本单位为m3。但传统上总是用单位面积的降水量即平均降水深（或降水深）度量降水量，单位多以mm计，量纲是长度。降水量一般用专门的雨量计测出降水的毫米数，如果仪器承接的是雪、雹等固态形式的降水，则一般将其溶化成水再进行测量，也用毫米数记录。但在进行水资源评价等考虑总水量时多用体积度量降水量。 降水多发生在大的面积上，但仪器观测的点位相对面积很微小，常作为几何的点看待，因此又有“面降水量”和“点降
第二章 降雨径流相关预报
第二章 降雨径流相关预报 在现代水文预报中，虽然大量使用流域水文模型，例如新安江模型、萨克门托模型、水箱模型和陕北模型等进行流域降雨径流预报。但是，不少生产单位，尤其是一些大型水库的管理单位，他们在长期的工作实践中已建立了一套适合于当地实际情况的经验性降雨径流预报方案。 2.1 降雨径流相关图的形式 降雨径流经验关系曲线有各种形式，一般有产流量(f R =次雨量P ，前期影响雨量a P ，季节，温度)、)(0Q P f R a ，洪水起涨流量前期影响雨量=和考虑雨强的超渗式关系曲线形式。这里介绍国内普遍使用的产流量与降雨量和前期影响雨量三者的关系，即R P P a ~~相关图。 图2-1 降雨径流相关图 使用R P P a ~~关系曲线进行净雨量计算一般有两种处理途径：一种是根据洪水初期的a P 值，把时段雨量序列变成累积雨量序列，用累积雨量查出累积净雨，由累积净雨再转化成时段净雨量序列；另一种方法是根据时段降雨序列资料直接推求时段净雨序列。第一种方法的缺点是在整个洪水过程中，使用一条 R P ~曲线， 没有考虑洪水期中a P 的变化。而后者的不足是，当时段取的过小时，一般时段雨量不大，推求净雨时的查线计算易集中在曲线的下段。两种方法的结
果存在差别，至于何者更接近实际也很难断言。 2.2 前期影响雨量a P 的计算 A P 由前期雨量计算，也称前期影响雨量，是反映土壤湿度的参数。其计算公式为 若前一个时段有降雨量，即01>-t P 时，则 )(11,,--+=t t a t a P P K P (2-1) 若前一个时段无降雨时，即01=-t P ，则 1,,-=t a t a KP P (2-2) 式中：K 为土壤含水量衰减系数，对于日模型而言，一般地取85.0≈K ；1,-t a P 和t a P ,分别为前一个时段和本时段的前期影响雨量；1-t P 为前一个时段降雨量。式(2-1)和(2-2)为连续计算式。由于 ?????????+=+=+=+=--+---------) ()()()(,1,33,2,22,1,11,,n t n t a n t a t t a t a t t a t a t t a t a P P K P P P K P P P K P P P K P (2-3) 将式(2-3)各行逐一代入得到 )(,33221,n t n t a n t t t t a P P K P K P K KP P -----+++++= (2-4) 式(2-4)为向前倒数n 天的一次计算式。一般取15天既可满足计算要求。 用m I 表示流域最大损失量，在数值上等于流域蓄水容量。以mm 表示，通常mm 100~60≈m I 。当计算的m a I P >时，则以m I 作a P 值计算，即认为，此后的降雨量P 不再补充初损量，全部形成径流R 。 当计算时段长h 24≠?t 时，土壤含水量衰减系数K 应该用下式换算 N KD K /1= (2-5) 式中：t N ?=/24，KD 为土壤含水量日衰减系数，K 为计算时段是t ?小时的土壤含水量衰减系数。
径流量与径流系数
径流量与径流系数 径流系数 径流系数，一定地区任意时段内径流量（或得流总量）与同时段内相应的降水量之比值。以小数或百分数计。 径流系数（runoff coefficient），一定地区任意时段内径流量（或径流总量）与同时段内相应的降水量之比值。以小数或百分数计。即：径流系数=径流量／降水量 在干旱地区，径流系数小，甚至趋近于零；在湿润地区较大，径流系数同所取时段不同分别称为次径流系数、洪峰径流系数、月径流系数、年径流系数和多年平均径流系数。 径流系数（runoff coefficient）是一定汇水面积地面径流量（毫米）与降雨量（毫米）的比值，是任意时段内的径流深度y（或径流总量W）与同时段内的降水深度x（或降水总量）的比值。径流系数说明在降水量中有多少水变成了径流，它综合反映了流域内自然地理要素对径流的影响。其计算公式为a=y/x。 同一流域面积、同一时段内径流深度（R）与降水量（P）的比值称为径流系数，以小数或百分数计，表示降水量中形成径流的比例，其余部分水量则损耗于植物截留、填洼、入渗和蒸发。 径流系数同一流域面积、同一时段内径流量与降水量的比值，以小数或百分数表示。计算式为：α＝R/P，式中α为径流系数，R为径流深度，P为降水深度。α值变化于0～1之间，湿润地区α值大，干旱地区α值小。我国台湾地区河流年平均径流系数＞0.7，表明径流十分丰富；径流贫乏的海滦河平原，年平均径流系数仅有0.1。根据计算时段的不同，可分为多年平均径流系数、年平均径流系数和洪水径流系数等。径流系数综合反映流域内自然地理要素对降水─径流关系的影响。 径流量 中文名称：径流量 英文名称：runoff 定义：为时段流量，可分地面径流、地下径流两种。表示径流大小的方式有 流量、径流总量、径流深、径流模数等。 应用学科：地理学（一级学科）；水文学（二级学科） 径流量 在水文上有时指流量，有时指径流总量。即一定时段内通过河流某一断面的水量。 计算公式为：径流量=降水量-蒸发量 单位为：立方米／秒
云南省怒江中下游水电开发移民安置指导意见
云南省怒江中下游水电开发移民安置指导意见 为妥善安置怒江中下游（云南省境内）水电工程移民，促进怒江中下游水电开发，加快少数民族地区经济社会发展，巩固边疆民族地区社会稳定，根据《大中型水利水电工程建设征地补偿和移民安置条例》（国务院令第471号）、《国务院关于完善大中型水库移民后期扶持政策的意见》（国发“2006”17号）、《云南省人民政府关于贯彻落实国务院大中型水利水电工程建设征地补偿和移民安置条例的实施意见》（云政发“2008”24号）、《云南省移民开发局云南省发展和改革委员会关于怒江和澜沧江上游云南省境内水电开发移民安置规划有关问题的请示》（云移局“2008”75号）及审批意见和有关政策规定，结合我省和怒江中下游水电开发涉及地区的实际，提出移民安置指导意见。本意见适用于我省境内怒江干流水电工程农业移民的安置，非农业移民的安置按相关规定执行。 一、怒江中下游河段水电开发移民安置任务 （一）怒江中下游河段水电开发前景 根据《怒江中下游水电规划报告》，怒江干流中下游河段十三级水电开发方案总装机容量21320MW，年发电量1029.6亿kW〃h，其中云南省境内十一个梯级电站总装机容量15520MW，年发电量约768亿kW〃h。推荐近期开发的马
吉、亚碧罗、六库、赛格?一库四级?水电站规划总装机容量7180 MW，年发电量342亿kW〃h。根据国家发展和改革委员会《可再生能源发展?十一五?规划》，怒江是全国重点建设的十三大水电基地之一，六库和赛格电站被列为?十一五?重点开工建设项目；《国家发展改革委办公厅关于怒江水电开发有关问题的通知》（发改办能源[2008]243号）对怒江水电开发提出了要求，?同意规划建设六库水电站?、?继续做好怒江开发的相关工作?、?以‘一库四级’为重点，完善怒江中下游水电开发方案?。怒江干流中下游河段水电开发，是国家实施?西部大开发?战略，实现?西电东送?、?云电外送?和建设我省电力支柱产业的重要组成部分。开发怒江水电资源对于保障能源安全，优化能源结构，减排温室气体，保护生态环境起到重要作用；对促进地方经济社会发展，早日实现当地居民脱贫致富，全面推进小康社会建设，维护边疆民族地区社会稳定起到关键的作用。 （二）怒江中下游水电开发移民安置任务 怒江中下游河段云南省境内十一个梯级电站建设征地涉及怒江傈僳族自治州贡山独龙族怒族自治县、福贡县、泸水县，大理白族自治州云龙县，保山市隆阳区、龙陵县、施甸县，临沧市永德县、镇康县等4个市（州），共9个县（区）。工程建设共占用陆地面积约150km2，其中耕地面积约8.4万亩，规划移民安置人数约7.1万人，其中农业生产安置人口
案例7：饱受争议的怒江水电开发
饱受争议的怒江水电开发 案例摘要：怒江在自由奔腾了千万年后将被大坝拦腰截断。六库电站在流域综合规划及环评缺失、移民安置规划未审核、国家尚未正式核准的情况下于2007年初悄然移民并动工，而这只是“两库十三级”怒江大水电开发的第一步。自2003年起，怒江水电开发已经争论了6年有余，成了环保与发展争议的标志。随着六库电站的动工，中国环保史上的最大交锋进入白炽化。 背景资料 1999年，国家发改委「根据我国的能源现状，决定用合乎程序的办法对怒江进行开发」。于是拨出资金，对怒江中下游云南境内的水电开发进行规划。怒江流域水电规划进行了近3年时间，2003年7月基本完成。 但是在审查会上，国家环保部门要求专题审查"环境影响评价报告"。于是在建与慎建问题上引起一场激烈的争论。六库电站已于2007年初悄然移民并动工，但争论从未停止。 建设国家大剧院是几代人的心愿。早在20世纪50年代，政府对长安街的规划就设想了国家大剧院的建设，周恩来首次提出建设国家大剧院批示，后因财政原因没有实施。1998年4月国务院方正式批准立项，于2001年12月13日开工，2007年9月建成。 怒江是我国西南的一条国际河流，发源于青藏高原唐古拉山南麓，经西藏流入怒江栗僳族自治州境内，纵贯贡山、福贡、泸水等县流入保山市出境。怒江干流中下游河段───色邑达至中缅边界全长742千米，天然落差1578米，可开发装机容量达2132万千瓦，是我国重要的水电资源之一。同时，怒江水能资源开发具有的优势有：地质条件好、水能资源富集；搬迁人口少，移民人口从宽估算不到三峡电站移民人口的1 /10；淹没土地少，沿江耕地较分散，河谷地带基本上是水土流失严重的区域，水库淹没耕地58996亩，都是人地矛盾极其突出的地方；开发成本低，怒江洪峰流量较小，泄洪建筑和导流工程投资小；对外交通方便，流域干流两岸均有公路通过。 审查会让批复不得不延后 在审查会上，国家环保部门提出，2003年9月1日开始，《中华人民共和国环境影响评价法》就要正式实施，要求大型电站规划必须专门做环境影响评价报告，鉴于怒江水电开发的规模和与《环境影响评价法》实施日期的临近，要求专题审查"环境影响评价报告"，批复因此不得不延后。 反对派"打响"了"保卫怒江第一枪" 2003年9月3日，国家环保总局召开"怒江流域水电开发活动环境保护问题"专家座谈会，包括5名院士在内的27位专家指出，怒江是我国目前仅存的两条未被规模开发的大河之一（另一条为雅鲁藏布江），为我国乃至世界上不可多得的物种基因库和世界自然遗产地，其潜在的生态价值、科学价值和经济价值不可估量。为使怒江流域真正实现可持续发展，给子孙后代留下一条原始生态环境相对完整的生态河流，不宜在此开发水电。 一些专家成为反对派。归结起来，反对派的观点主要有： 第一，怒江州怒江峡谷是世界上著名的峡谷，其连续深切的峡谷形态以及谷地湍流的水流流态，使之在世界大峡谷中占据重要位置，有可能成为第二或第三大峡谷，因此是世界级峡谷旅游资源。水电站的建设将极大地降低其品质和作为旅游资源的价值，将会丧失其独特
从怒江水电站开发看中国公共政策模式变化
从怒江水电站开发看中国公共政策模式变化转型期中国公共政策的模式，一直都是学界热议的问题。国外学者总结了中国公共政策的三种经典模式：精英决策模型、派系决策模型和官僚组织决策模式，其中又以官僚组织模式影响最大。官僚组织决策模式认为高层精英与官僚部门通过频繁互动共同决定了政策的出台。高层精英由副总理以上的权威人物组成，包括核心领导、革命前辈、全局领导(总理)和部门领导(主管某方面工作的副总理)四个层次25-35人，其决策机构有中央政治局、中央书记处、中央军委和国务院常务会议等。此外，高层领导有能力组建专门机构以满足特定政策的需求，例如成立专门的“领导小组”或“办公室”，从而强化高层领导的政策影响和偏好。由于高层精英没有充足的时间、兴趣和知识来管理和负责所有具体政策，所以多数制定和执行政策的关键环节是在国家层次上的各官僚部门做出的。这些部委负责对政策进行可行性研究、协调共识、进行资金分配和资源调控、解释和澄清政策内容并负责进一步的实施。 从中国政治运作的实际来看，中国公共政策的决策核心圈主要包括中共、人大和政府，这三者构成了中国制度内的“决策核心圈”，其中又以党和政府最为重要。因而，各级政府及其官僚成为主要的决策者，他们的政策目标、政策偏好和决策能力往往决定了政策方案的选择。近年来，随着越来越多的社会力量、社会组织和
公民参与到政策过程中，中国公共政策模式也发生了新的变化，怒江水电站开发决策就是一个典型的观察案例。 一、怒江水电站开发之争：政策缘起与进展 发源于唐古拉山的怒江，是我国西南的一条国际河流，流经西藏、云南后进入缅甸，最后汇入印度洋，它在中国境内全长2018公里。怒江干流中下游河段全长742千米，天然落差1578米，水能资源丰富，是我国重要的水电基地之一。历经3年规划，2003年8月14日，国家发展与改革委员会通过了《怒江中下游水电规划报告》，同意怒江中下游松塔、丙中洛、马吉、鹿马登、福贡、碧江、亚碧罗、泸水、六库、石头寨、赛格、岩桑树和光坡“两库十三级”的开发方案，总装机容量2132万千瓦，年发电量为1029.6亿千瓦时，比三峡大坝的装机容量还要多300万千瓦。 怒江水电站开发引发了激烈的政策争论。2003年9月，《人民日报》社记者赵永新一篇题为《为子孙保留一条生态江》的文章开启了长达十多年的怒江水电之争。2003年9月3日，在国家环保总局主持召开的“怒江流域水电开发活动生态环境保护问题专家座谈会”上，民间环保人士汪永晨和来自云南大学的何大明等学者对怒江建坝发出抗议。2003年10月25日中国环境文化促进会第二届会员代表大会上，汪永晨征集了62位科学、文化、新闻、民间环保人士反对建坝的联合签名，引起社会关注。2004年1月，北京市海淀
怒江流域应统筹规划后开发
怒江流域应统筹规划后开发 新华网云南频道( 2004-02-16 ) 稿件来源：新华网云南频道 民盟云南省委 国家历来都很重视对流域水资源的规划工作。2002年8月29日修订后颁布的《中华人民共和国水法》更加体现了全面规划、统筹兼顾的原则，明确了流域范围内的区域规划应当服从流域规划，专业规划应当服从综合规划。流域综合规划和区域综合规划以及与土地利用关系密切的专业规划，应当与国民经济和社会发展规划以及土地利用总体规划、城市总体规划和环境保护规划相协调，兼顾各地区、各行业的需要。其中还特别强调了“建设水工程，必须符合流域综合规划”；“制定规划，必须进行水资源综合科学考察和调查评价。” 至今，怒江流域尚未进行过全面综合的科学考察和调查评价，更缺乏流域的综合保护和发展的规划。现在仅有的水电专业规划并不能代替流域的综合规划。我们在调查中发现，目前所使用的一些关于怒江的基础数据大多都沿袭多年前的说法，而且来源不一，版本多样，有的同一数据出入竟达十多倍。在水资源变得越来越珍贵的今天，一个流域中水的功能应该满足于多种多样的需求，在相关基础工作尚未完成之前，就匆匆上马开发水电，一方面难免限制了水资源的综合利用，不能充分发挥宝贵资源的经济和社会效益，另一方面还可能埋下更多的隐患，造成较大的风险。只有在对流域进行充分的勘察、论证和规划之后，从综合利用的角度进行水电开发，才有利于兴利除害，有利于处理好开发与保护的关系，有利于解决好水资源综合利用和分配的问题，有利于协调好上游与下游以及国际间的关系，把各种不同的利益要求结合起来，使同一水资源尽可能满足环境保护和国民经济对水资源利用的需求。 20世纪80年代以来，世界上许多发达国家在经过水电开发的热潮以后，已经开始冷静下来反思水电的利弊，国际水坝委员会在对世界上大量的水电水坝进行了调查研究之后，发现世界上能够达到预期效益的水电站很少，而水电带来的负面影响却往往被低估了。长期以来人们在水电开发方面存在着多方面的错觉和误区：一是误以为水电是清洁绿色的能源，对生态环境影响不大，其实大型水电在建设中对生态的破坏和建成后对环境的负面影响都不可低估；二是误以为水电是安全的生产，其实国内外大量的突发事件(如垮库、塌方等)证明水电生产的风险系数不可低估；三是误以为水电是扶贫的好方式，固然水电建成以后一般会对开发商和地方财政带来可观的经济收入，但是对于当地老百姓，特别是移民来说，如果没有较好的机制保证，未必就能真正受益。据最近云南大学和云南社科院的一些专家对漫湾电站的社会经济环境影响所作的调查研究显示，漫湾电站库区的村民和移民并没有因为电站的建成发电而提高了生活水平，反而还由于耕地、森林、牧场和水资源的减少和环境的恶化，降低了经济收入，限制了发展的空间。怒江水电开发也潜藏着同样的错觉和误区，甚至还更为突出。 从生态环境的角度看，目前怒江峡谷在1700米海拔以下，除了耕地和村寨之外，植被很少，物种该损失的已经损失了，高黎贡山自然保护区都在2000米以上，大坝高程控制在1570米以下，对植被和保护区不会造成影响。然而，我们是否想过，人不可能在水面之下生活，当库区水面上升到1570米的时候，人类的活动将会达到多少米?而且怒江干流最上游梯级库区的蓄水位预计将达到1950米，在那里人们的活动又将达到多高呢?半个多世纪以前，怒江两岸从山顶到江边都是茂密的森林，是由于人口的增加，人类活动的加剧，才破坏了江边的生态。如果水位上升，公路不能不上移，人类的活动势必向山顶的森林逼近；再加
赣江流域未来降雨径流变化模拟预测
Journal of Water Resources Research 水资源研究, 2014, 3, 522-531 Published Online December 2014 in Hans. https://www.wendangku.net/doc/aa3272812.html,/journal/jwrr https://www.wendangku.net/doc/aa3272812.html,/10.12677/jwrr.2014.36064 Simulation and Prediction of Future Precipitation and Runoff Change in the Ganjiang Basin Le Wang1, Shenglian Guo1, Xingjun Hong1, Jiali Guo2, Zhangjun Liu1 1State Key Laboratory of Water Resources and Hydropower Engineering Science, Hubei Provincial Collaborative Innovation Center for Water Resources Security, Wuhan University, Wuhan 2College of Hydraulic and Environmental Engineering,China Three Gorges University, Yichang Email: lewangwhu@https://www.wendangku.net/doc/aa3272812.html, Received: Oct. 30th, 2014; revised: Nov. 22nd, 2014; accepted: Nov. 30th, 2014 Copyright ? 2014 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). https://www.wendangku.net/doc/aa3272812.html,/licenses/by/4.0/ Abstract The SDSM statistical downscaling technique was adopted to degrade the output of BCC-CSM1.1 model under three representative concentration pathways: RCP2.6, RCP4.5 and RCP8.5 scenarios recommended by IPCC5. Future precipitation and temperature series were as inputs of distri-buted two-parameter monthly water balance model to simulate and predict future runoff change in the Ganjiang basin. The results show that under three representative concentration pathways, simulated annual runoff volumes of 2020s and 2050s are both less than the reference value in the recent period, but there are differences for 2080s period: under RCP2.6 and RCP4.5 concentration pathways, the simulated annual runoff volumes are almost equal to the recent reference value, while more than the recent reference value under RCP8.5 concentration pathways. Meanwhile, future runoff volume decreases in the main flood season and increases in dry season, which im-plies that climate change is likely to alleviate flood control pressure during flood season and water supply pressure during dry season to some extent in the Ganjiang basin. Keywords Climate Change, Runoff Prediction, IPCC5, Monthly Water Balance Model, Ganjiang Basin 赣江流域未来降雨径流变化模拟预测 作者简介：王乐(1992-)，女，湖南衡阳人，硕士研究生，主要从事流域水文模拟研究。
各方态度——关于怒江水电站
各方态度 当地居民态度 反对建怒江水电站 资源2007-05-29 20:01:52 阅读11 评论0 字号：大中小订阅 13座水坝开发东方大峡谷腰斩怒江是耶非耶 2004年03月16日青年参考 美国《纽约时报》王冲编译 在中国环保界流传一个并不可笑但寓意深刻的笑话：一位水利学家和一位生物学家同览江水奔涌的云南怒江时，水利学家叹息道：“这么多水白白流失，可以发多少电啊！”生物学家也叹息道：“千万要保护这自然的杰作，破坏了是要遭惩罚的。” 这两声叹息如今真的变成了针锋相对的争论。自去年6月起，云南省和怒江傈傈族自治州决定在怒江上修建13座水坝。消息传出，国内学者和政府内部不同部门展开了多次论战。今年，争端进入国务院视野，也引起了海外媒体的关注。 怒江项目让村民“深入云端” 山在怒江上，山里的村庄像是高高悬空，农民在这里种植卷心菜，也种植玉米，怒江两岸土地稀少，他们不得不在“ 空中”生存。 或许，他们还要往更高处搬迁，抑或是“深入云端”，因为可能在这一段水路修建大坝，为国家蓬勃发展的经济提供能源。 在中国国内，这个声称要“建13座大坝”的计划不仅唤醒了中国的环保意识，还引发了政府内部罕见的公开分歧，这是决策人始料未及的。 究其原因，是因为在这个污染严重的国家，怒江是保留原始风貌的河流之一，它流经一个大峡谷地区，全世界独一无二，被联合国确定为世界文化遗产。去年，中国国家环保总局和中国科学院公开批评了怒江项目。 村民不知何处去 2月初，“之”字型的山间小径沿怒江两岸蜿蜒而上，村民拖曳着修葺房屋的材料拾级而行；而村里的女人在洗头，她们用的水是用沟渠引来的怒江水。他们中的多数人居住在用竹子搭成的棚子里。
云南水电开发及云南中大型水电站
云南水电开发及云南中大型水电站汇报 云南是全国水电资源大省，境内水能资源丰富，经济可开发水电站装机容量9795万千瓦，居全国第二，约占全国总量4.02亿千瓦的24.4%。不仅资源蕴藏量巨大，且分布主要集中在金沙江、澜沧江、怒江三大流域，占云南省经济可开发容量的85.6%。
据有关水电部门提供的数据，云南省建成、在建、规划的水电站项目约247项，按流域可划分为：中大型金沙江流域13项，澜沧江16项，怒江13项，其他支流小型电站199项，火电项目6项。 按云南省地州行政区域划分排名为：
量约500万吨（详情见附件~云南省三江流域大中型水电站情况汇总表）。金沙江、澜沧江流域水电开发27座电站，目前已有部分并网发电，其余正在加紧建设中，但怒江流域从2003年怒江水电二库十三级规划第一次提出，到时任国家总理温家宝批示“慎重研究”而搁浅十年。期间，怒江水电前期工程还在曲折中进行。环保组织和国家战略的博弈，乃至近年日益增大的减排压力，都让怒江水电建设进 四大大水电集团简介 ①、云南华电怒江水电开发有限公司（简称华电怒江公司）成立于2003年7月10日，目前的股东及股权构成为：中国华电集团公司51%、云南省能源投资集团有限公司30%、华润电力控股有限公司19%。华电怒江公司全面负责怒江中下游河段（云南境内）梯级电站开发，怒江中下游水电规划梯级总装机容量21320MW，保证出力7789MW，年发电量1029.6亿kw.h，怒江流域按二库十三级规划。 ②、云南华电金沙江中游水电开发有限公司是经国务院批准，于2005年12月16日在昆明成立。公司注册资本金为68.56亿元。由中国华电集团公司、华能澜沧江水电有限公司、中国大唐集团公司、汉能
08年 国考 从怒江水电开发说开去
从‘怒江水电开发'说开去 党和国家历来高度重视经济发展，新中国成立以来经济发展迅速，同时我们也必须清醒地看到，我国正处于社会主义初级阶段，经济社会发展水平不高，人均资源相对不足，进一步发展还面临着一些突出的问题。'怒江水电开发'在开发的过程中，还应慎重考虑生态问题。坚持生产发展，建设生态文明，基本形成节约能源和保护生态环境的产业结构、增长方式。 生态文明是怒江水电开发的根本。十八届三中全会提出，划定生态保护红线，实行资源有偿使用制度和生态补偿制度，改革生态环境保护管理体制。怒江作为目前我国仅存的原生态江河之一，应从国家生态安全长期目标出发进行合理的开发利用。力求对每条河、每个大坝的规划都慎重对待生态问题，严格按照法律法规进行报告，就生态问题制定出合理的、可持续发展的解决方案。在不宜进行水电项目建设的国家自然保护区、世界遗产区、国家生态功能区等需要进行保护的区域内，规定保护河段和保护流域区，禁止进行其他大型工程建设。水电建设必须与生态建设相结合，实现工程效益和环境效益的统一。 合理方案是怒江水电开发的关键。充分考虑水电开发可能带来带来的问题，重点考虑生态、资源，以及开发带来的移民问题、居民生活问题，以及可能出现的自然灾害和新的环境污染问题，多方位考虑，并且组建全方位的开发团队，进行多方面的评估考核，制定合理的开发方案。在解决问题的同时扩大怒江水电开发的效益，合理的进行怒江水电的开发。 经济效益是怒江水电开发的动力。怒江水电的开发将带来巨大的财政收入，提高当地居民的生活水平，提供就业机会，提高收入水平，加快农、林、渔、牧、旅游业的全面发展，区域经济得以振兴。 政府监管是怒江水电开发的重点。“解铃还须系铃人”，政府应成立怒江开发管理局，在宏观上控制规划整个怒江的开发，完善怒江开发的法案，以及环境保护的法规，坚持利用制度管权管事管人，让人民监督权力，构建决策科学，执行坚决、监督有力的运行体系，实现怒江水电的有序开发。 怒江水电开发应多方位考虑，谨慎并合理的开发。坚持生产发展，生活富裕，生态良好的文明发展道路，使人民在良好生态环境中生产生活，实现社会永续发展。 谢谢刘老师哈。听说你来农大呀！都没打个招呼，真不够意思！
VIC陆面水文模型在白莲河流域径流模拟中的应用
１引言 通常，陆面模型将研究着重点放在“土壤～植物～大气”间的 水热通量交换上，其研究方法和成果对蒸发蒸腾计算具有重要的参考价值，因此值得借鉴到流域水文模拟研究中。另一方面，流域水文过程影响了土壤水分水平方向的再分布，但目前的大多数陆面模型均未考虑这种影响，而土壤水分湿度影响陆面水与能量的通量分配和陆面过程对大气过程的反馈，因此陆面过程又急需加强水文过程模拟。所以，两者之间的交叉合作将越来越重要［１］。其中，将水文与气象相耦合的陆面水文模型也会得到气象界及水文界的共同关注。本文引进ＶａｒｉａｂｌｅＩｎｆｉｌｔｒａｔｉｏｎ Ｃａｐａｃｉｔｙ（ＶＩＣ）陆面水文模型，并选取湖北省白莲河流域为例， 对ＶＩＣ模型在中小流域尺度的径流模拟及预报中的应用进行探讨。 ２ＶＩＣ模型概述 ＶＩＣ可变下渗能力水文模型是美国Ｗａｓｈｉｎｇｔｏｎ大学、 Ｃａｌｉｆｏｒｎｉａ大学Ｂｅｒｋｅｌｅｙ分校以及Ｐｒｉｎｃｅｔｏｎ大学共同研制的 陆面水文模型，是一个基于空间分布网格化的分布式水文模型［２－４］。该模型参加了ＰＩＬＰＳ许多项目，研究了从小流域到大陆尺度再到全球尺度，在不同气候条件下的应用。作为ＳＶＡＴＳ的一种，ＶＩＣ模型可同时进行陆～ 气间能量平衡和水量平衡的模拟，也可只进行水量平衡的计算，弥补了传统水文模型对热量过程描述的不足。ＶＩＣ模型已分别用于美国的Ｍｉｓｓｉｓｓｉｐｐｉ、Ｃｏｌｕｍｂｉａ、Ａｒｋａｎｓａｓ－Ｒｅｄ等流域、德国的Ｄｅｌａｗａｒｅ等流域的径流模拟。谢正辉等人利用该模型对中国的淮河、渭河、黄河、海河流域进行了模拟［３－６］，都取得了较好的效果。 ＶＩＣ模型最初由Ｗｏｏｄ提出，仅包括一层土壤，Ｌｉａｎｇ等在 原模型基础上发展为两层土壤的ＶＩＣ－２Ｌ模型。ＶＩＣ－２Ｌ基于简化的ＳＶＡＴＳ植被覆盖分类，用空间动力学的方法来表示地表潜热和显热通量。ＶＩＣ－２Ｌ模型在水平方向上，其陆地表面由 Ｎ＋１种地表覆盖类型描述，ｎ＝１，２，…，Ｎ表示Ｎ种植被覆盖，ｎ＝Ｎ＋１代表裸土；在垂直方向上，和每种地面覆盖种类联系在一起 的是单层的地表植被层、第一层土壤和第二层土壤。对于裸地，没有植被覆盖层。 ＶＩＣ模型中考虑了３类蒸发：冠层湿部蒸发、 叶丛蒸腾及裸地蒸发。裸地蒸发中，当第一层土壤湿度饱和时，按照 Ｐｅｎｍａｎ－Ｍｏｎｔｅｉｔｈ公式蒸发潜力蒸发，当上层土壤不饱和时， 采用可变下渗曲线来解决次网格裸地土壤水分空间不均匀性的问题。裸地地表径流用计算入渗的公式来计算。模型中对基流的描述采用的是ＡＲＮＯ模型方案，它表示在某一阈值以下基流是线形消退过程，而土壤水分含量高于这个阈值时基流是非线性的。 经改进，在ＶＩＣ－２Ｌ顶层分出一个顶薄层（通常情况为 ０．１ｍ）而成为ＶＩＣ－３Ｌ，它允许土壤层与层之间的土壤水的扩散， 并在一个计算网格内分别考虑裸土及不同植被覆盖类型。ＶＩＣ－ ３Ｌ模型用Ｒｉｃｈａｒｄｓ方程来描述垂向一维土壤水运动，土壤各 层间的水汽通量服从Ｄａｒｃｙ定律。谢正辉等人发展了ＶＩＣ新的地表径流参数化方法［３，４］，它同时考虑了蓄满产流和超渗产流机制以及土壤性质的次网格非均匀性对产流的影响，并分别用土壤蓄水容量面积分配曲线和下渗能力面积分配曲线来表示土壤不均匀性对产流的影响。并在此基础上建立了地下水动态表示方法。 由此可见，ＶＩＣ模型主要特点是［４］：（１）同时考虑陆－气间水 VIC 陆面水文模型在白莲河流域径流模拟中的应用 宋星原１，余海艳１，张利平１，李丹颖２ （１．武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室，湖北武汉４３００７２； ２．水利部办公厅，北京１０００５３ ）摘 要：本文从气象与水文水资源学科交叉的角度引进ＶＩＣ陆面水文模型，将其应用于湖北省白莲河流域，探讨模型在 中小流域降雨径流模拟中的适用性。本研究利用白莲河流域ＤＥＭ、植被、土壤等数字化资料，经过模型预处理，建立了白莲河流域ＶＩＣ模型框架。并进行了模型参数敏感性分析。模拟结果表明，模型基本能够反映该流域的日径流水文过程，具有一定适用性。 关键词：陆面水文模型；ＶＩＣ模型；白莲河流域；径流模拟中图分类号：Ｐ３３８＋．９ 文献标识码：Ａ 文章编号：１０００－０８５２（２００７）０２－００４０－０５ 水文 ＪＯＵＲＮＡＬＯＦＣＨＩＮＡＨＹＤＲＯＬＯＧＹ 第２７卷第２期 ２００７年４月 Ｖｏｌ．２７Ｎｏ．２Ａｐｒ．，２００７ 收稿日期：２００６－０６－２６ 基金项目：国家自然科学基金项目（５０３７９０４０） 作者简介：宋星原（１９５３－），男，湖北孝感人，教授，博导，主要从事水文水资源方面的教学科研工作。
从工程伦理角度分析怒江开发
从工程伦理角度分析怒江水电开发 中国是当今世界的工程大国，正在向工程强国迈进。近年来，工程伦理日益成为科技哲学领域的热门话题。实践证明，工程尤其是大工程，不纯粹是自然科学技术的应用，还关涉道德、人文、生态和社会等诸多维度的问题，这使得工程师面临特别的义务或责任，工程伦理便是这种责任的批判性反思。 在此之前我们要理解工程伦理的意义，那么何为伦理？伦理指的是在社会共同体中任何人的关系，尤其是个体与社会整体的关系。那么何为工程呢？从伦理的维度我们认为工程是指如何“正当的行事”。因此工程伦理实际上就是如何处理好人与人、人与社会以及人与自然之间的关系。 我们就怒江水电开发这个实际案例来进行工程伦理角度上的分析。在怒江开发项目上，各方人马各执一词，各种利益方相互博弈。我们单从伦理关系上分析怒江开发项目至今停滞不前的一个主要原因就是是人与自然之间没有找到一个 和谐共处的方式。另一个主要原因则人与人之间的不公平不公正的处理方式造成的。 人与自然之间的伦理要求我们在工程之中，善待自然，尊重自然; 按照自然规律，考虑到环境的承受能力，合理利用与改造自然，维护生态环境，实现人与自然的和谐。无论是项目规划还是在项目施工中，都应竭力避免对环境、生态及文化的永久性破坏; 避免对水电资源无限制地、过度地开采与使用，导致水电资源的枯竭、生态环境的恶化。怒江地质条件好、水电能源富集; 搬迁人口少，河谷地带基本上是水土流失严重的区域，水库淹没区都是人地矛盾极其突出的地方; 但怒江也是我国目前仅存的两条未被大规模开发的河流之一，为我国乃至世界上不可多得的物种基因库和自然遗产地，其潜在的科学价值、生态价值和经济价值不可估量。 怒江开发中人与人之间的伦理关系主要为利益与成本的分配关系。如何公平分配怒江水电开发项目建设的权利与义务、利益和风险。具体来讲，怒江水电开发工程所带来的收益怎样分配，所带来的成本与风险由谁来承担，如何承担。一般来说工程的利益和风险总是在工程的业主和工程承包人之间分配。而怒江水电开项目则有所不同，涉及的参与方众多，除了工程的直接参与方，所在地的居民可能受益于怒江水电项目的开发，但也有可能承担怒江水电开发所带来的成本与风险，导致自身的合法权益无法得到保证。 从工程伦理角度来看，怒江水电开发争议问题的妥善解决需要保证利益博弈过程的公平公正，在政府、科学技术工作者、建设施工者等利益诉求主体的积极磋商和深入讨论下寻求出路。从怒江这个实际案例上我们可以学习到：一方面，工程活动本身具有社会性，它是工程共同体通过实践将工程设计和知识应用于自然的过程；另一方面，工程活动的目的是为了“好的生活”，其造福人类社会的目的具有社会性。因此只有权衡好两者的关系我们才能在以后的工程项目中处理好工程伦理上的问题，才能成为一名合格的工程师服务社会。