由于山地流域地形和水文过程均较为复杂,加之人类活动和海拔影响,因此在该流域进行径流模拟存在巨大挑战。试图运用水文评价模型(SWAT),利用考虑高程带和不考虑高程带的温度指数法,模拟积雪和冰川融化的过程,从而反映瑞士西南部的罗讷河流域上游径流状况。此外,从视觉和统计学上对模型进行了评估,结果发现观测值和模拟流量之间呈现良好相关性。整个研究结果也显示,SWAT模型在罗讷河流域上游径流模拟中表现出较好性能,该模型可适用于高海拔的积雪和冰川为主的集水区,以及类似水文地貌制约因素的集水区。
生态补偿(PWS)是一种新兴综合生态系统管理方法,其前提是向流域利益相关者提供经济鼓励,以协助管理工作。下游需要得到良好的水生态系统服务,就需要在上游采取保护措施加强生态系统功能,因此下游可通过生态补偿机制对上游管理者提供经济补偿。详细介绍了PWS的特点,并将其运用于湖泊和水库库区的管理。从34个发展中国家入手,收集并分析了2008年的163个生态补偿项目资料,其中涵盖项目的共同目标、过程、结果、科学设想和社会经济原理,从而总结出PWS的独有特点,即湖泊管理机构和生态补偿中介机构在管理上、下游收款和付款中起到重要作用,并表示未来在湖泊盆地管理中运用生态补偿设计具有较大潜力。同时以哥斯达黎加生态补偿方案为例,针对湖泊盆地管理,提出一套设计构想,分3部分共15个步骤。研究结果可为湖泊管理机构和其他流域利益相关组织提供有益借鉴。
提出一种基于半分布式模型预测流域径流量方法。该方法利用泰森多边形法将流域面积划分成若干子流域,并假设雨量站的雨量记录均匀分布在整个子流域中,子流域的地形参数来自于美国航天飞机雷达地形测绘使命(SRTM)的数字高程数据。运用4个不同加权因素来获得每个子流域对径流量变化的贡献,这些加权贡献来自于所有子流域当前和以往的时间步,其中利用以往的时间步径流来开发人工神经网络(ANN),以预测流域出口的径流量。此外,还研究开发了利用流域平均降雨量和ANN来评价分布式模型性能的块状模型。以布拉马普特拉河子流域为例,运用其历史降雨数据和径流数据,以评价半分布式水文模型的效率。结果表明,半分布式模型性能优于块状模型,且具有较好实际应用潜力。此外,通过比较研究还获得了预测流域径流量的最佳地形参数组合。
由于地下水资源有限,而某些地区的地下水已受到污染,因此应对地下水资源实行高效管理。以瑞士苏黎世某自来水工厂为例,提出了通过入渗池、注入井和抽水井来提高自来水厂多目标优化管理的框架,并对恒定调度和顺序调度两种优化方法进行了测试,旨在将渗透所需水量最小化,以尽量减少受污染的水进入饮用水井的风险。测试结果表明,这两种管理方法优于以往的管理方法,其中在相对稳定的情况下,运用恒定调度的管理方法更为恰当;而在暴雨或用水需求变化较大的极端情况下,利用顺序调度则更好。
蓄水池塘是城市排洪系统的重要组成部分,可通过低水头水力发电装置向智能水网提供能量。对多个蓄水池塘进行了优化方案研究,并提供了新型的洪水治理改进方案。以易受海水潮汐回流影响的葡萄牙阿尔坎塔拉地区为例,通过了解城市及水力发电装置的特性,运用流域尺度的水/电管理模型,分析了针对该区流域的、为“近几年显著气候变化事件引起的径流极端值”所提出的解决方案,并从能源产出的角度对该解决方案中不同特征的参数进行了优化。研究发现,蓄水池塘可作为顺应气候变化和匹配“智能水网”的新途径,未来还可用于能源开发。结果表明,基于蓄水池塘的“能量与水关系”的解决方案有助于改善排洪系统的灵活性。