利用ICESat/GLAS 卫星测高数据产品获取2003-2009 年间中亚地区24 个典型湖泊的水位信息,分析该地区湖泊水位变化的时间过程和空间特征,并结合流域内气象观测数据和冰川、水坝分布图,分析不同类型湖泊的水位变化对气候变化与人类活动的响应。结果表明,湖泊水位变化与湖泊所在流域的年均降水量的变化呈显著的正相关;冰川融水对高山封闭湖泊的变化具有重要作用,其中在青藏高原北部、帕米尔高原和天山中部有大量冰川分布的流域,湖泊水位变化与湖泊补给系数呈正相关,水位主要表现为升高或稳定的状态;而在天山和阿尔泰山高地区无冰川补给的流域,水位随湖泊补给系数的增大而呈现负变化。水利枢纽或拦水坝为人类活动对湖泊的直接影响因子,其空间分布与近年来外流湖和平原尾闾湖的水位变化有关。拦水建坝的外流湖和尾闾湖的水位下降明显,而未建拦水坝或水利枢纽的外流湖水位相对稳定,进一步印证了近年来中亚水资源过度开发造成湖泊水位下降的事实。

运用1985 年、2000 年和2010 年遥感资料与SEBAL 模型估算了塔里木河干流区蒸散发。结果表明：该区蒸散发量较大,介于0~5.11 mm/d之间;靠近河道区蒸散发明显大于远离河道区;各土地利用/覆被类型蒸散发大小依次为：水体> 耕地> 林地> 草地> 未利用地> 居工地,主要与其植被覆盖度和水分供给条件有关;而日总蒸散发大小顺序为：草地> 未利用地> 耕地> 林地> 水体> 居工地,这与各土地利用/覆被类型面积密切相关。在1985-2010 年间,塔里木河干流区日总蒸散发量先减小后增大;上游平均日总蒸散发量为中游和下游的1.27 倍和1.42 倍。2000 年塔里木河干流区日总蒸散发比1985 年减少了6.80×10⁴ m³,原因是中游和下游日总蒸散发减小,而上游日总蒸散发量却增加了3.02×10⁵ m³。2010 年干流区日总蒸散发比2000 年高6.78×10⁵ m³,其中上游和中游日总蒸散发量增加了1.19×10⁶ m³,而下游却降低了5.16×10⁵ m³,主要受中上游地区绿洲耕地面积扩张,水资源开发量过大,下游来水量减少的影响。

水库建设以满足人类日益增长的水资源及其利用的要求仍是当今世界,特别是发展中国家在水利建设中的一项重要任务。建坝改变了上下游水流边界条件,导致水沙输移变化,同时也触发了河床形态发生相应的调整。自从20 世纪30 年代全球大规模修坝后,关于此课题的研究就层出不穷。本文就此研究主题对国内外研究成果进行梳理与总结,简要综述水库下游水流挟沙变异以及河床形态演变的研究历史与现状,旨在对该领域的研究进展进行全面的归纳与总结。

运用1951-2002 年典型年实测原型水文资料,对比分析2003-2010 年三峡水库不同调度方式运行期对洞庭湖区水情的影响,结果表明：(1) 影响时间为每年5 月25 日-6 月10 日、7 月1 日-8月31 日、9 月15 日-10 月31 日、12 月-次年4 月,其中枯期补水调度的影响不很敏感;(2) 预泄调度,平水年径流有所增加,平均水位、最高水位均有上升。丰、枯年影响期径流增加平均值40.25 ×10⁸ m³;平均水位抬高平均值1.06 m,最高水位壅高平均值1.06 m;(3) 蓄洪调度,平水年洪水量稍有上涨,枯、丰年影响期洪水减少平均值444.02 × 10⁸ m³,平均洪水位降低平均值2.64 m,最高洪水位降低平均值1.42 m;(4) 蓄水调度,除平水年影响期径流增加、水位稍有壅高外,枯、丰年影响期径流减少平均值185.27 × 10⁸ m³,平均水位降低平均值3.13 m,最高水位降低平均值2.14 m;(5) 补水调度,平、丰年影响期径流减少平均值337.7 × 10⁸ m³,平均水位降低平均值1.89 m,最高水位降低平均值2.39 m,但枯水年影响期径流量增加、平均水位与最高水位稍有抬高。关键词：长江三峡水库;调度方式;洞庭湖区;水情变化

利用1956-2010 年黄河源区流域水文、气象观测数据和2010-2030 年区域气候模式系统PRECIS输出数据降尺度生成的未来气候情景资料,通过分析流量的演变规律和揭示气候归因,预测了未来流量可能的演变趋势。研究表明：近55 年来黄河源区年平均流量总体呈减少趋势,并具有5a、8a、15a、22a 和42a 的准周期变化;南海夏季风减弱引起流域降水量的减少与全球变暖背景下蒸发量的增大和冻土的退化是导致黄河源区流量减少的气候归因;根据区域气候模式系统PRECIS预测结果,未来20 年黄河源区流量变化趋势可能仍以减少为主。

水文模型参数敏感性分析是模型不确定性量化研究的重要环节,其可以有效识别关键参数,减少模型率定的不确定性,提高模型优化效率。然而如何快速有效地定量评估参数敏感性已成为当前大尺度分布式水文模型优化的瓶颈。针对传统的全局定量敏感性分析方法在多参数复杂水文模型的不足,本文采用基于统计学习理论的支持向量机(SVM) 建立非参数响应曲面(称为代理模型),再结合基于方差的Sobol 方法,建立了基于响应曲面方法的Sobol 定量全局敏感性分析方法(RSMSobol 方法),实现复杂模型系统参数敏感性的快速定量化评估。本文选用淮河流域的日尺度分布式时变增益水文模型进行实例研究,采用水量平衡系数(WB),Nash-Sutcliffe 效率系数(NS) 和相关系数(RC) 三个目标函数综合评价模拟效果。研究结果显示RSMSobol方法在实现定量全局敏感性分析的同时降低了模型运行时耗,提高了模型评估效率,且与传统定量方法Sobol 方法具有同样的评估效果。该方法的有效应用为大型复杂水文动力模拟系统的参数定量化敏感性评价提供了参考,为模型参数进一步优化提供了可靠依据。