Simulator for Hydrologic Unstructured Domains (SHUD v1.0): Numerical modeling of watershed hydrology with the finite volume method

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Geoscientific Model Development

SHUD模型是一个多时间尺度、多空间尺度、物理性的分布式水文模型,使用有限体积方法(Finite Volume Method)求解水文微分方程的数学模型。此模型可提供跟高时空分辨率的水文模拟,计算能力超过常见的水文模型。尤其是在模拟洪水淹没区域方面,有其他模型完全无法替代的优势。例如利用SHUD模型模拟2017年美国哈维飓风带来的休斯顿城市内涝问题,将MODIS后期分析和SHUD结果一同对比当地保险公司理赔数据发现,SHUD模型预测的淹没区准确性高于MODIS遥感分析,并且模型可以在洪涝发生之前给出预测,而遥感数据只能在事后分析淹没区域。

SHUD模型有非常广泛的应用前景,已有模型应用案例及其社会经济价值包括:

  1. 宾夕法尼亚兰卡斯特郡项目(美国环保属EPA,2012-2016)。利用SHUD模型研究过度的人类农业和城市扩张如何改变了地下水的空间分布模式;同时研究森林减少对河流水量和洪水的影响。
  2. 古代玛雅城市地下水项目(美国国家自然科学基金NSF,2013-2015)。历史上玛雅人建设了各种水利工程设施,它们在多年干旱气候下水资源如何变化?这些变化是由土地过度开发-水土流失造成的,还是气候变化造成的?亦或二者共同造就?由此可以从水资源和生态角度解释玛雅文明没落的原因。SHUD模型在其中模拟了气候和土地利用变化影响下的水资源变化。
  3. 人类-自然耦合关系研究项目(美国自然科学基金NSF, 2015-2018)。人类活动对湖泊水量水质造成影响,通过水文、水质、湖泊、农业、经济等诸多模型耦合,加之完整的人类-自然耦合关系模型,为各种社会经济决策服务。SHUD模型与水质、农业和湖泊生态的耦合是该项目的研究重点。
  4. 人工智能驱动的水资源和粮食安全问题(美国国防高级研究计划局,2016-2018)。如何自动化的获取、处理和模拟水文-灾害-粮食-经济模型,并为国家社会经济的稳定性提供决策依据。AutoSHUD在此项目中提供基础数据,SHUD进行水灾害和水资源模拟。
  5. 加州中央谷水资源问题研究(加州能源局,2017-2020)。利用SHUD模型计算加州的四大“水库”——积雪、土壤水、地下水、湖泊,如何在气候波动下为工农业生产生活提供水源,如何通过水文预报合理分配水资源,并对复杂气候和地形的时间异质性导致水的时空分布规律进行研究。