分布式和基于物理的模型

分布式和基于物理的模型利用流动的控制方程，在流域内空间上表示水文过程，解析径流如何因地而异。

Definition

分布式和基于物理的模型是水文模型，它们将流域划分为空间单元，并使用基于物理的方程（用于入渗、地下和地表径流以及河道演算）模拟过程，具有空间可变的参数和输入。

Scope

本主题涵盖空间分布式水文模型和基于物理的公式，这些模型和公式在网格或单元上求解地表和地下流动的方程，包括可变汇流面积方法。它与集总概念模型形成对比，并与校准和不确定性挑战相关联。

Core questions

• 分布式模型如何表示水文过程的空间变异性？
• 基于物理的模型有哪些控制方程？
• TOPMODEL等方法如何平衡物理基础和简约性？
• 基于物理的分布式建模的实际局限性是什么？

Key concepts

• 空间离散化（网格、单元）
• 控制流动方程
• 地形指数（TOPMODEL）
• 可变汇流面积
• 地表-地下耦合流
• 参数和数据需求

Key theories

基于物理的蓝图

Freeze和Harlan提出了将地表和地下流动的偏微分方程耦合到一个单一的、基于物理的、空间分布式模型中的蓝图，这是后来分布式模型的模板。

TOPMODEL和地形控制

Beven和Kirkby的TOPMODEL使用地形指数来预测饱和的可变汇流面积，以相对较少的参数实现了径流生成的基于物理的表示。

全分布式过程模型

诸如欧洲水文系统（SHE）之类的模型在整个流域的网格上求解耦合的流动方程，是全分布式、基于物理的水文建模的典范。

Clinical relevance

分布式和基于物理的模型用于空间细节重要的场景，例如评估土地利用变化、预测饱和和侵蚀发生的位置、模拟未测或快速变化的流域，以及将水文学与水质和地表模型耦合，尽管它们的数据和参数需求以及等效性限制了它们的使用。

History

Freeze和Harlan在1969年提出的蓝图构建了基于物理的分布式建模；TOPMODEL（1979）提供了一种由地形驱动的简约的基于物理的方法，而1980年代的SHE等综合性网格模型则追求完整的过程表示，揭示了数据需求和参数可识别性之间的权衡。

Debates

分布式模型中复杂性的价值

关于全分布式、基于物理的模型是否能证明其庞大的数据和参数需求是合理的，鉴于等效性以及更简单的概念模型或基于地形的模型通常具有可比的性能，目前仍存在争议。

Key figures

• R. Allan Freeze
• Keith J. Beven
• Mike J. Kirkby

Seminal works

• freeze1969
• bevenkirkby1979
• abbott1986

Frequently asked questions

什么使模型基于物理？

基于物理的模型使用控制物理方程（例如，用于入渗和地下流）来表示过程，其参数原则上具有物理意义，而不是仅仅依赖于根据数据校准的概念性存储。

分布式模型总是优于集总模型吗？

不一定。它们能够捕捉空间变异性并解决集总模型无法解决的问题，但它们需要更多数据，更难参数化，并且在预测出口径流方面通常不比更简单的模型表现更好。