流域水文模型 第一节 概述 第二节 几种常用的流域水文模型 一、水文模型的定义和分类 二、建立水文模型的的步骤 三、水文模型的特点及作用 第一节 概述 一、水文模型的定义和分类 二、建立水文模型的的步骤 三、水文模型的特点及作用 第二节 几种常用的流域水文模型 一、新安江流域模型 二、萨克拉门托(Sacramento)模型 三、水箱(Tank)模型

一、水文模型的定义和分类 水文模型是模拟水文现象而建立的实体结构和数据结构。是对实际水文现象过程的概化。 被模拟的水文现象称为原型，模型是对原型的概化。 仿造原型制作模型的工作就称之为模拟。 对水文学来说，模型是描述一种现象转换为另一种现象的工具。

水文模型涉及内容和研究尺度 水文模型涉及的内容可以是水量、水质或某一个水文过程等。 研究问题的尺度，可以大到全球水文循环系统，也可以小到一棵树的蒸散发过程。 所有的水文模型必须能反映被模拟的水文现象的基本特征。

（一）流域水文模型的定义 流域水文模型（流域模型）是以一个数学模型来模拟流域降雨—径流形成过程或融雪—径流形成过程，即定量分析从降水、蒸发、融雪、截流、下渗、填洼、径流成分划分、坡地汇流和河槽汇流到形成流域出口断面的径流过程线的全过程。 复杂的水文循环系统和降雨径流形成过程，是由若干子系统和子过程组成的，所以一个完整的流域水文模型是由几个子模型组成，模型中常含大量的参数，所以用这种方法来研究水文现象的，又称为“参数水文学”或称参数数学模型。

(二)模型的分类 1.实体模型：将自然界发生的真实水文过程按一定比尺缩小到实验室或试验场进行模型试验，模型和原型的区别在于比尺不同，两者的物理过程本质是相同的。因此，实体模型是保持同一物理本质的。 2.数学模型：对水文现象进行模拟而建立的数学结构称作为数学模型。

数学模型的分类： （1）随机性模型（非确定性模型） 描述水文现象随机性规律的数学结构。 A、概率模型 B、随机模型 （2）确定性模型 “黑箱”模型 概念性模型 整体模型 过程模拟模型 集中模型 分散（块）模型 描述水文现象随机性规律的数学结构。 一个流域数学模型对相同的模型输入，由于模型本身的特征，而不能产生相同的模型输出，或者说产生随机性的模型输出。

数学模型的分类： （1）随机性模型（非确定性模型） 把水文事件当成与时间无关的随机变量，常见的概率模型有对数正态模型等。 （2）确定性模型 A、概率模型 B、随机模型 （2）确定性模型 “黑箱”模型 概念性模型 整体模型 过程模拟模型 集中模型 分散（块）模型 把水文事件当成与时间无关的随机变量，常见的概率模型有对数正态模型等。

数学模型的分类： （1）随机性模型（非确定性模型） 把水文事件当成与时间有关的随机过程。 （2）确定性模型 A、概率模型 B、随机模型 “黑箱”模型 概念性模型 整体模型 过程模拟模型 集中模型 分散（块）模型 把水文事件当成与时间有关的随机过程。

数学模型的分类： （1）随机性模型（非确定性模型） ○一个流域的数学模型对相同的模型输入，总是产生相同的模型输出。 （2）确定性模型 A、概率模型 B、随机模型 （2）确定性模型 “黑箱”模型 概念性模型 整体模型 过程模拟模型 集中模型 分散（块）模型 ○一个流域的数学模型对相同的模型输入，总是产生相同的模型输出。 ○描述水文现象的必然性规律的数学结构称为确定性模型。

数学模型的分类： （1）随机性模型（非确定性模型） A、概率模型 B、随机模型 （2）确定性模型 “黑箱”模型 概念性模型 整体模型 过程模拟模型 集中模型 分散（块）模型 指在建立模型时，基本上不考虑径流形成的物理过程，而仅作一些必要的假设，至于假设是否合理几乎全部依赖于实测的输入和输出资料。仅输入为已知的，其他均为未知——“黑箱”，该模型又称为非参数模型。

数学模型的分类： （1）随机性模型（非确定性模型） A、概率模型 B、随机模型 （2）确定性模型 “黑箱”模型 概念性模型 整体模型 过程模拟模型 集中模型 分散（块）模型 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，又称为参数模型。

数学模型的分类： （1）随机性模型（非确定性模型） 将径流形成过程作为一个整体来模拟（不分产流、汇流）。 （2）确定性模型 A、概率模型 B、随机模型 （2）确定性模型 “黑箱”模型 概念性模型 整体模型 过程模拟模型 集中模型 分散（块）模型 将径流形成过程作为一个整体来模拟（不分产流、汇流）。

数学模型的分类： （1）随机性模型（非确定性模型） A、概率模型 B、随机模型 （2）确定性模型 “黑箱”模型 概念性模型 整体模型 过程模拟模型 集中模型 分散（块）模型 先对径流形成过程中每个子过程进行数学模拟，然后按照各子过程在径流形成过程中内在的联系组合成一个数学模型。

数学模型的分类： （1）随机性模型（非确定性模型） （2）确定性模型 把全流域作为一个整体研究，忽略输入变量与参数的时空分布的差异。 A、概率模型 B、随机模型 （2）确定性模型 “黑箱”模型 概念性模型 整体模型 过程模拟模型 集中模型 分散（块）模型 把全流域作为一个整体研究，忽略输入变量与参数的时空分布的差异。

数学模型的分类： （1）随机性模型（非确定性模型） （2）确定性模型 A、概率模型 B、随机模型 （2）确定性模型 “黑箱”模型 概念性模型 整体模型 过程模拟模型 集中模型 分散（块）模型 先把全流域按径流形成的要求，划分成几个单元流域（或单元面积），分别对每一个单元流域的径流形成过程进行数学模拟，然后综合，它考虑了输入变量及参数在时间空间上的分布的差异。

流域水文模型分类图 流域水文数学模型 随机性模型 确定性模型 概率模型 随机模型 黑箱模型 整体模型 过程模型 集中模型 分散模型 概念性模型 黑箱模型 整体模型 过程模型 集中模型 分散模型

二、建立水文模型的的步骤 模型结构 降雨径流的流域水文模型的模型结构为降雨径流过程中的产流汇流的各主要阶段，对水文物理现象规律进行数学模拟时的推演关系和概化特点。它是由一系列数学函数和逻辑判断所组成。

模型参数 ●区别于不同流域水文特征的一类待定参数。 模型结构确定后，以降雨、蒸发资料作为输入，以流域出口断面的流量资料作为输出，则模型参数常常可以用系统分析来率定。流域上各水文要素模拟量如植物截留、下渗、流域蓄量、坡面流、表层流、地下径流等则是系统的状态变量。

建立概念性水文模型的主要步骤 （1）以框图或流程图形式，表达从降雨到流域出口断面发生径流过程各个环节之间的相互关系。 （2）建立模型各个部件的数学表达式或逻辑计算系统。 （3）根据实测降雨、径流观测资料，初步确定模型中所包含的待定参数。 （4）对所建立的模型进行必要的检验，其中不但要对模型的计算精度、适用范围作出客观的估计和评价，而且要尽可能地对模型结构加以合理性检查和论证，经过适当调整后付诸应用。

水文模型的特点 整体性：模型能考虑降雨径流形成的完整过程以及各子过程间的相互联系作用。 复杂性：表现在各子过程间的关系且它们具有强烈的时空变化。 借助电子计算机：整体性及复杂性导致流域水文模型研究的工作量庞大，只能以电子计算机解决优化参数及检验。

流域水文模型的作用/应用 水文资料的生成和水文资料的延长； 水文预报：洪水预报 城市水文效应，森林的水文效应，环境水文效应，土地利用的水文效应，人类活动的水文效应，气候变化的水文效应…… 流域规划——城市的防洪规划/ 水资源管理，防洪工程安全运行及经济效益的提高。

第二节 几种常用的流域水文模型 一、新安江流域模型 二、萨克拉门托(Sacramento)模型 三、水箱(Tank)模型

一、新安江流域模型 流域模型的发展，国外从60年代初开始。我国对其中一些模型曾作过验证，但缺少实用的经验。在生产实践的基础上，我国提出了一个适用于湿润地区及部分半湿润地区的流域模型，因首先应用于新安江水库，取名为“新安江模型”。

（一）模型结构 是一个具有分散参数的概念性模型。将流域划分为若干(N个)单元面积，对每个单元面积，计算出到达流域出口的出流过程，N个过程线性叠加，得流域总出流过程。

新安江模型示意图 蒸散发 E 降雨 P 实测水面 蒸发Ew,0 土壤湿度 W 直接径流 Rd 直接径流过程 Qd 单元面积 总出流过程 K0 透水面积 不透水面积 土壤湿度 W IMP WUM EU 上层WU 直接径流 Rd UH 直接径流过程 Qd WLM EL 下层WL C ED 深层WD WM B 单元面积 总出流过程 KE 流域出口 总出流过程 FC 径流 R XE 地下径流 Rg KG 地下径流过程 Qg

新安江流域单元面积图

计算程序 1.单元面积的产流量计算、直接径流与地下径流的划分； 2.单元面积上直接径流及地下径流汇流过程计算； 3.单元面积以下河槽汇流计算。 这里有三个划分：流域分块；径流分为直接径流及地下径流两种水源；汇流分为单元面积内部及单元面积以下两个阶段。

（二）各个分部结构的计算方法 1、单元面积划分及代表性流域 2、产流量计算及水源划分 3、单元面积流域汇流计算 4、河糟汇流计算

单元面积划分 主要是考虑降雨在面上分布的不均匀性，要求单元面积大小适当，使得每块面积上降雨比较均匀，并有一定的雨量站。 其次，应尽可能使单元面积与自然流域相吻合，使单元面积自然条件相近，并便于利用流域上小流域的实测水文资料。

新安江流域单元面积图

新安江水库以上流域单元面积

衢县流域单元面积的划分

代表性流域 流域划分单元后，不是每个单元面积都具有水文资料，原则上属于无资料地区。模型采用代表性流域的方法，即在流域内或自然条件相近的附近地区找一个面积与单元面积相近，具有实测资料的小流域，作为代表性流域，移用它的分析成果到各单元面积，作为计算的初值。

产流量计算 应用蓄满产流模型，但增加了不透水面积IMP，即流域上不透水面积占流域面积之比。有了这个参数，则： Wm＝Wm’(1-IMP)/(1+b) Wm＝Wm’/(1+b) Rg＝Fc[R-IMP×(P-E)]/(P-E) Rg＝Fc[R/(P-E)] Rs＝R-Rg 蒸散发计算采用三层模型，产流及蒸散发计算框图见下图。

降雨径流关系

抛物线型流域蓄水容量曲线

新安江模型产流量及蒸散发计算框图

模型参数 模型参数计有Kc、WM(及其分量)、b、Fc、IMP。 IMP：对半干旱地区及湿润地区的干旱季节有影响，原则上可由地图量测，实用上常采用分析的方法。取干旱期小洪水，如完全由不透水面积产生，可求其径流系数作为IMP。 b: 蓄水容量曲线的方次，与流域地形地质条件相关； Kc：蒸发能力换算系数； Wm：流域平均蓄水容量； Fc：稳定下渗率

单元面积流域汇流计算－地表 Qd采用时段单位线法。 根据代表性流域求得单位线（UH）后，计算式应为

单元面积流域汇流计算－地下 Qg采用线性水库演算法。 具体进行时可简化，不对单元面积分别演算，而是全流域总算。由于地下径流的汇流历时很长，大大超过河槽汇流历时，所以不考虑地下径流在流域面上分布的不均匀性，误差不大。如新安江水库流域，分析得K为84h，而单元面积至流域出口的最大汇流历时只有9h． 这部分计算参数为UH及K。

单位线

马司京根法连续演算框图 单元河段数N 时 段 数 M

河糟汇流计算 采用马斯京根连续演算法。计算参数有演算段数(单元河段数)n，每个单元河段的马斯京根法系数XE与KE。

参数确定 n是单元面积出口至流域出口的河槽汇流段数。首先确定计算时段t及汇流速度C，得t行距L＝tC，即单元河段长度。据L，由河口向上沿河网划分单元河段。各单元面积的n即该面积出口离流域出口的单元河段数。 新安江水库流域取t＝3h，又根据流域中下游水文实测资料，求得中、高水C＝2.0m/s，得L＝20km。以水库周边为起点向上划分，全流域分为3个单元河段。 取KE＝t，XE用公式XE＝0.5—l／(2L)推求。其中L＝2km，代人XE计算式，得XE＝0.45。 由t、KE及XE，可得单元河段马期京根法系数C0、C1、C2。

流域单元面积及河段数

（三）新安江模型流程

（四）模型的改进 将地下水单一水源改为三种水源，引进地下水分水源模型。加上直接径流，在透水面积上共划分为四种水源。 引进FC为变量的模型. 对壤中流丰富的地区，将原来的两水源，改为地面、壤中、地下三种水源

二、萨克拉门托(Sacramento)模型 由美国萨克拉门托河流预报中心提出，于1973年开始使用。 模型是在斯坦福(Standford)IV号模型的基础上发展的。 把流域分为不透水面积、透水面积及变动的不透水面积三部分。 径流来源于不透水面积上的直接径流，透水面积上的地面径流、壤中流、浅层与深层地下水，变动的不透水面积上的直接径流。其主体为透水面积。

萨克拉门托模型 降雨量 LZTW 蒸发 蒸发 透水面积 不透水面积 不透水面径流 地面流 张力水 UZTW 自由水 UZFW 蒸发 壤中流 下渗 蒸发 河槽总入流 分配函数 河道径流 1-PEREE PEREE 张力水 自由水 自由水 不闭合的地面水出流 LZFP LZFS 浅层地下水 蒸发 LZTW RSERV 深层地下水 地下水 不闭合的地下水出流

（一）产流结构及计算方法简述 将土层分为两层。每层蓄水量又分为张力水与自由水两种。降雨先补充上层张力水，张力水满足，再补足上层自由水。张力水的消退为蒸散发，自由水提供下渗及河槽入流，并可补充张力水。

四水源产流 地面径流由上层张力水及自由水全部蓄满，雨强超过壤中流排出率与上层至下层的下渗率产生，为饱和坡面流。 壤中流由上层自由水横向排泄形成，其蓄泄关系模拟为线性水库。 上层自由水还向下层渗透，其渗透率由下渗曲线控制，为模型的核心部分。渗透水量以一定比例PEREE分配给下层自由水，产生浅层及深层(快速及慢速)两种地下水，其蓄泄关系都模拟为线性水库，比例系数PEREE反映了地下径流的产流面积。

下渗曲线 下渗曲线采用霍尔坦型，表示为下渗率与土层缺水量的关系，其计算公式为： RATE——稳定下渗率； PBASE——下层亏水比，等于下层缺水量与下层容量之比； Z——系数，决定下层最干旱时的最大下渗率； DEFR——土层缺水量 REXP——系数，表示下渗率随土层蓄水量变化的函数形式，当REXP＝1相当于线性函数； UZFWC——上层自由水蓄量； UZFWM——上层自由水容量。

REXP对下渗曲线的影响 PBASE＝LZFPM×LZPK十LZFSM×LZSK 其中，LZFPM、LZFSM是下层两种自由水的容量，LZPK、LZSK是相应的日出流系数，即KP

河槽总入流量 各种自由水蓄量通过线性水库，转换为河槽总入流量。如壤中流，令出流系数为UZK； Q＝UZFWC×UZK

（二）蒸散发计算 1)上层张力水： 2)下层张力水：

(三)参数确定 UZTWM：可以看作为最大初损值。选夏季久旱后，未产生多少径流的小雨，计算其降雨损失量。计算多次，取其中较大者用之。 UZFWM：不能从实测资料中直接估算，一般可取15至30mm。 UZK：难以精确估算，可根据实测流量过程壤中流退水段估算，下式中N为壤中流退水天数： UZK＝1－（0.1）1/N

参数确定 LZTWM：对于湿润地区，可取历史上次洪降雨最大损失量与上层张力水容量UZTWM之差。 LZPK：选择久早不雨的退水过程后期，可认为是慢速地下水出流，计算式为 LZPK＝1－(QN/Q0)1/N UZK同理得，但假定QN/Q0＝0.1。

参数确定 LZFWM：等于最大慢速地下水流量(以时段内mm表示)除以LZPK。 LZSK：流量过程的地下水退水期，扣除慢速地下水后，用计算LZPK的方法计算。 LZFSM：同上，扣除慢速地下水后，与计算LZFWW的方法同。 Z、REXP：优选，或移用自然地理条件相似的流域数值。 PFREE：下渗水量补充自由水的比例，应该是变数。模型一般取0.2到0.5，据地下水丰富程度及地下水起涨速度而定出。

萨克拉门托模型参数

分段计算 模型还有一个特点是计算时段取定(一般取6或24h)后，在时段内按雨量≤5mm分段计算，目的是处理差分计算误差。计算时段变化了，有的参数要作时段转换。如出流系数的转换式为 KP,T’＝1－(1－KP’,T)T’/T

三、水箱(Tank)模型 水箱模型于20世纪60年代初由日本国立防灾研究中心提出。 模型的基本结构是水箱(蓄水容器)。 将降雨径流过程模拟为若干个水箱的调蓄作用。

水箱模型示意图 地表径流 单孔水箱 壤中流 两孔水箱 基流 多层直立式水箱

(一）单一水箱蓄量与时段出流量、时段下渗量的关系图 H1为时段初的蓄水量，Q1为时段出流量，F1为时段下渗量，均以深度表示；α为出流孔时段出流系数，其中α0为下渗孔，均以水深的比例表示；h为出流孔高度。

由图7—11： Q1＝0 H1＜h1 一孔出流： Q1＝（H1－h1）α1 h2≥H1＞h1 二孔出流：Q＝（H1－h1）α1+（H1－h2）α2 H1>h2 F1＝H1α0 H1<hS 式中HS为饱和深度；若水箱内H1超过HS，则下渗量达饱和值FS：   FS＝HS·α0   设时段末的蓄水深为H2，时段雨量为P，蒸散发为E，则：H2＝H1-P-E-Q1-F1  

水箱的出流孔有2个或更多 流量与蓄量的关系不是线性的。随着蓄量的增加，当H＞h2 (图示G点)，径流将加速增长，H—Q关系在G点转折。因此，增加出流孔可以模拟Q与H间的非线性关系。 举一个极端的例子，如果设有无穷多个出流孔(图7—11b)，则Q—H为一平滑曲线。

单一水箱蓄量与时段出流量、时段下渗量的关系图

（二）湿润地区的简单水箱模型 1、模型结构 2、蒸散发量E计算

1、模型结构 ○常用几个垂直串联的直列式水箱模型模拟降雨径流关系。通常顶层水箱设置2个或3个出流孔，其它层水箱每一层只设1个出流孔，最底层水箱的出流孔常安排在与水箱底同一水平上。 ○一般认为，顶层相应于地表结构，产生地面径流，第二层水箱相应于壤中流，第三、四层水箱相应于地下径流。 ○各层水箱右侧出流孔的流量相加，即为流域总流量过程。为考虑河槽调蓄，可以再并联一个水箱，令由以上计算的结果再经过一次线性水库的调蓄。

模型水分运动 有效降雨首先注入顶层水箱中，当雨深超过出流孔高，右侧孔开始出流，下渗则与降雨注入同时发生，并由底孔渗出。上一层的下渗即下一层的入流。出流与下渗各按前述Q、F计算．

2、蒸散发量E计算 大多数河流采用以下简单的方法：年内各天都用常数值。此值约为蒸发皿E值的70～80％。

（三）非湿润地区的并联水箱模型 模型结构与湿润地区不同点为：①考虑土壤含水量的影响，在顶层水箱底部设置土壤含水量的结构。②考虑产流面积的不均一，在流域上分带。 在非湿润流域，部分地区湿润，其余地区干旱，只有在湿润面上才产生地面径流。而在干旱面积上，全部雨量被土壤吸收成为土壤含水量。雨季开始后，湿润面积沿河谷向上逐渐扩展。为模拟这种变化，把流域从河岸到山区，分成几个带。

流域分带示意图

1、模型结构 每一带用几个垂直串联的水箱来模拟，其中顶层水箱具有土壤含水量结构，各带结构可以不同。 顶层以下，各带同层次水箱的结构相同。如此组成了由n(垂向水箱数)×m(分带数)个水箱组成的并联水箱模型。

非湿润地区的并联水箱模型结构示意图

2、模型水分运动 ○模型把构成土壤含水量的水分称封存水，其它称自由水。 ○自由水沿水平和垂直二个方向运动，同带各层水箱，水分由上向下流动，同时，还有一个向上的输送水，即由毛细管作用，将下层自由水传递给封存水。水平方向是异带同级水箱由分水岭逐次向下一带流出。 ○顶层水箱设有两种出流孔，A型孔出流量直接进入河槽，B型孔出流量进入下一带同层水箱。

3、蒸发计算 基本上同湿润地区 ○干化过程： 流域上水分干化过程是最高带最先变干，然后第二、第三等带变成干旱。这是由于自由水流向河谷的水平运动，最高带消退最快。当下层没有自由水补充封存水时，土壤含水量开始由于蒸散发而减少，最高带首先干化，然后向河谷方向发展。较低带还要接受上一带的水平来水，所以不易干旱。 ○湿化过程 湿化过程则反之，最低带首先湿润，然后逐级向上。

计算实例 湖南省湘江水系东江站曾用简单水箱模型编制了预报方案，用两层直列水箱。模型参数如下（试算）： 计算时段为6h

概念性水文模型的局限性 由于流域水文过程中的空间分异性和复杂性，使得水文研究人员至今还不能采用数学物理方程来描述径流形成过程中的各个子过程，在产流、汇流等环节上仍然主要借助于概念性水文模型、水量平衡方程或经验公式。 在一些比较著名的模型，如美国的斯坦福模型和萨克门托模型、日本的水箱模型以及中国的新安江和陕北模型等，常采用简单的下渗经验公式、经验流域蓄水曲线或水箱侧孔、底孔出流等来模拟产流过程；采用单位线、线性或非线性水库及渠道来模拟汇流过程。

分布式水文模型（Distributed/Lumped） 分布式或半分布式流域水文模型是目前国际上水文研究的热点。在分布式水文模型中，考虑了降雨的空间变化，计算区域的空间分异，如土壤与地形的空间分布。这与以前的概念模型有了很大的差别。在分布式水文模型中仍有一些假定: 降雨空间分布不平衡，但不考虑其时间变化。 在暴雨期间，土壤含水量的再分配不考虑， 土壤与降雨的空间相关关系被忽略。

GIS技术在水文模型中的应用 GIS 中用于空间数据及非空间属性数据的获取、存储、分析和显示的功能已非常成熟， 可为水文模型提供非常详尽的背景环境描述(如DEM ， 土地利用类型等)。 由于GIS 在水文中的应用，基于过程的分布式水文模型得到了关注与发展，这是由于其应用连续的空间单位(格网单元) 用于数据存储和处理， 使数据易于进行叠加分析，并且可从DEM 中提取水文网络以用于建立水文模型。

GIS 能够处理不同源的数据： 地图、航空照片，卫星影像和研究区的监测与实测数据资料。其在水文模型中以下几方面能发挥重要作用： (1) 管理空间数据； (2) 由基础数据层生成新数据层； (3) 为模型参数的自动获取提供可能； (4) 为水文建模提供方便； (5) GIS 有利于分析计算的过程及结果可视化表达。

遥感数据在水文分析中的应用 复杂而又具有物理意义的分布式水文模型的发展极大地提高了对空间数据的要求。同时，传统数据收集部门受到了极大的压力，传统地面观测站网的密度远远不能满足模型对数据的要求。 遥感方法被认为是花费较少的数据获取方法。如在洪水演进模型中，土地利用类型图可用于估算计算网格的糙率系数。

数字高程模型(DEM) 数字高程模型(DEM) 最为有用，因DEM不仅表达了地面高程的空间分布，而且据此可以自动生成流域水系和分水线、流向、河流形状、自动提取地形坡度和其它地貌参数。 将DEM与表达土壤、植被、地质、水文地质特性的参数的空间分布叠加在一起，还可以描述这些下垫面参数与地面高程之间的关系。

芮孝芳，蒋成煜，张金存. 流域水文模型的发展, 水文，2006:26(3）,22-26.

水文模型能满足需要吗？ “异参同效”，严格地说是指对于相同的模型结构和相同的模型输入，会有多个最优参数组使所获得的模型输出具有相同的拟合精度。 现行流域水文模型，由于其对水文物理过程的描写与定量计算过于粗略和概化，实际上只具有“模拟”功能，属于“模拟模型”。 在科学上和应用中，最具有价值、能预测未来的是“预 测模型”。

地震能预测吗？ 临震预测方面，美国有人一直从事这方面的研究工作。2004年，美国加州大学洛杉矶分校（UCLA）的一位非常有名的70多岁的俄国籍科学家，通过几十年的研究建立了一个模型，并用他的模型成功验证了无数个已经发生过的地震，时间、空间和震级等参数都能一一对应。于是，在2004年4月份召开的美国地震学会年会上，他用这个模型预测，该年度10月份在南加州某个地方会有地震。很多媒体对他的预测都进行了报道。结果到时候地震并没有发生，一年半载之后别的地方有小震发生，但跟他预测的完全不同。这还是著名的地震学家做出的工作。这位科学家的模型是基于已经发生的地震的参数进行的模拟，但是对未来的地震并不能够进行准确的预测。

水文模型是在研究水文现象和水文规律中产生的，并在不断的发展和完善。目前广泛使用的绝大多数仍为概念性的水文模型，既具有一定的物理基础，又有良好的适用性，在水文模拟中发挥了巨大的作用， 但在越来越受水文界关注的尺度问题、生态水文过程、人类活动及气候变化的水文响应等热点问题上缺乏有力的解决方案，有待进一步的发展和完善。

数字流域 综合运用3S（遥感 RS 、地理信息系统 GIS 、全球定位系统 GPS）技术、网络技术、多媒体及虚拟现实等现代高新技术对全流域的地理环境、自然资源、人文景观、社会和经济状态等各种信息进行采集和数字化管理，构建全流域综合信息平台和三维影像模型，使各级部门能够有效管理整个流域的经济建设，做出宏观的资源利用与开发决策。

数字流域模型 模型的框架结构、关键技术以及模型建立和运行等方面的内容； 黄河数字流域模型：以黄河流域为例，给出了模型在流域水资源量计算、洪水模拟、侵蚀产沙、淤地坝规划等领域的初步应用成果，展示了模型在流域规划和管理工作中的广阔应用前景。