气候变化和人类活动条件下流域尺度地表-地下水综合优化利用及不确定性问题研究

Physically-based integrated surface water (SW) - groundwater (GW) models can generate a comprehensive and coherent understanding on basin-scale water cycle, and provide detailed hydrological information for water resources management. Integrated SW-GW models have been used in many water resources studies. But its high computational cost and significant uncertainty have impeded its application in real-world water resources management. In this research we developed surrogate-based approaches for integrated SW-GW modeling to efficiently and effectively perform optimization, uncertainty analysis (UA). Heihe River Basin was chosen as the case study area, where the interaction between SW and GW is strong, and human activities substantially have changed the natural water cycle. This study conducted the following work: 1. Optimization scheme of comprehensive utilization of local water resources under the influence of climate change and human activities. Optimization of local industrial and agricultural water allocation strategies and analysis of the internal mechanism 2. Efficient and systematic uncertainty analysis of modeling and water resources management. Discusses the importance of uncertainty analysis in hydrological processes, data collection and water resources management.

基于物理过程的地表-地下水耦合模型能全面、系统的刻画流域水循环过程，并为水资源管理提供详细的水文变量信息。地表-地下水耦合模型已经在水文水资源研究中得到了广泛应用。然而，由于此类模型计算量巨大，且模拟的不确定性十分显著，在现实水资源管理中还很难广泛应用。本研究将替代模型用于地表-地下水耦合模型，以地表-地下水交换频繁、人类活动对水资源影响巨大、水资源管理面临挑战的黑河中游盆地作为具体对象，开展了以下两方面研究：1、提出在气候变化和人类活动影响下当地水资源综合利用的优化方案，优化当地工业、农业用水配置的策略并分析内在机理，对黑河流域现行水资源配置方案进行定量评估；2、高效、系统地分析模型以及管理工作的不确定性。探讨不确定性对于水文过程的理解、数据优化收集及水资源管理的重要反馈作用。

水文模型是人类认识水循环过程的重要手段，也是水资源管理的重要决策支撑工具。目前地表-地下水耦合模型正在迅速发展，但由于此类模型不确定性显著，加之计算量巨大，将之真正用于流域尺度水资源管理的案例却不多。.近百年来，地球气候系统正经历着显著的变化，加之剧烈的人类活动影响，不同程度地改变了水文循环过程。因此，气候变化与人类活动带来的水文效应问题受得各国学者的广泛关注。.本项目建立了黑河流域盆地区三维地质结构模型及地表-地下水耦合模型，计算了地下水可持续开采量以及优化开采量；分析地下水开采对关键位置地下水水位、湿地泉水涌出量的影响，研究了气候变化和人类活动对黑河流域盆地区水资源量的影响，对当地的农业用水提出建议，为解决当地地下水水位下降及其引起的环境问题提供了参考。.基于代理建模方法，本项目在非常低的计算成本下完成了对复杂地表-地下水耦合模型的不确定性分析，对理解水文过程、指导数据收集和指导水资源管理有重要意义；同时，提出了旨在减少不确定性的信息价值计算方法（PCM-VOI）。新方法以替代模型为基础，结合贝叶斯更新，能以极高的效率计算出信息价值的时、空分布，为数据收集提供重要参考。