采用高时间分辨率的地球同步海色成像仪(geostationary ocean color Imager,GOCI)遥感数据,以日本霞浦湖的西湖为研究对象,利用波段比值法建立了基于GOCI遥感影像的叶绿素a质量浓度反演模型.以此探讨利用GOCI数据估算湖泊水体富营养化程度的可能性.研究结果显示,遥感数据波段比值能够反映湖泊叶绿素a质量浓度随时间演变趋势,两者的相关系数达62%,利用反演模型得到的叶绿素a质量浓度的平均相对误差小于50%,表明GOCI遥感数据具有对湖泊富营养化程度进行监测的潜力.
缺资料流域水文模型的参数率定是水文学科的一个研究重点.除传统的参数区域化方法以外,考虑到在部分缺资料流域可能存在少量短时间序列或零星不连续径流量观测数据的实际情况,近年来采用少量不连续径流量观测数据率定模型参数的方法逐渐引起关注.本研究以我国西北内陆的黑河流域上游为研究区域,选取分布式水文模型SWAT(Soil and Water Assessment Tool)为研究工具,使用SUFI-2方法作为参数自动率定与不确定性分析工具,分析不同径流量观测数据数量对模型参数率定结果的影响.研究结果显示,4组不同径流量数据在验证期的Nash效率系数均为0.67,表明使用1年的径流量数据进行参数率定时所获得的模拟效果可以达到使用多年径流数据率定参数的水平;比较各组模拟结果获得的P因子和R因子,表明使用1年径流量数据进行模型率定的不确定性会更大.
晋江流域所在福建省泉州市近年来经济社会发展迅速,水资源短缺已经成为制约该地区发展一个重要因素.开展水文循环过程模拟对把握该流域水资源时空演变规律,提高决策管理水平具有重要意义.本研究采用已在亚洲季风区多个国家广泛得到应用的BTOPMC(Block-wise use of the TOPMODEL with the Muskingum—Cunge routing method)分布式水文模型对晋江流水文循环过程进行模拟.模拟结果表明BTOPMC模型在该流域具有较好的适用性,具有为制定科学合理的水资源管理政策提供决策支持的潜力.