不同再分析降水数据在洞庭湖流域的精度评估

收集了4种不同数据来源的再分析降水数据:欧洲中期天气预报中心大气再分析数据(ERA-intreim)、英国East Anglia大学气候研究中心数据(CRU TS3.21)、全球降水气候学项目数据(GPCP V2.2)、TRMM多卫星降水产品——TRMM 3B43(V7)和中国气象科学数据共享服务网提供的降水实测数据(CMD),用均值、偏差和偏差百分比及标准差等统计指标对再分析降水数据在洞庭湖流域的模拟精度进行评估。结果表明:(1)4种再分析数据年、季节降水量的年际变化与CMD总体相似,其中秋冬季节与CMD的一致性好于春夏季节。(2)ERA-interim数据对年均降水量的高估比例为20%以上,对季节平均降水量的高估比例为10.13%~33.65%,年、季降水量偏差百分比变化的年际变化较大;标准差的年内变化范围为12.40%~70.13%,数据集的离散程度最大。GPCP和CRU两种数据的年季降水量偏差在-6.19%~5.71%之间变化,均值与CMD数据最为接近;CRU数据年季降水量偏差百分比的年际变化和标准差的年内变化均较GPCP的大。TRMM数据对年季降水量的高估比例为3.67%~6.52%,降水量偏差百分比的年际变化稳定;标准差的年内变化范围为4.58%~14.03%,数据集的离散程度最小。(3)ERA-interim、CRU、GPCP和TRMM数据年降水量的偏差范围分别为1 000.21^-649.51、333.89^-643.82、292.55^-686.85、256.20^-561.27mm。再分析降水数据对降水的低估区域均出现在以南岳站为中心的衡阳盆地,而高估区域分布则有明显差异:ERA-interim的高估极值出现在地势较高的西部,CRU和GPCP的高估极值出现在南部山地,TRMM无明显高估区域。ERA-interim数据离散程度的空间分异明显,CRU和GPCP居中,TRMM分异较不明显。所有再分析数据在西部和南部山地区域的离散程度最大。

多源再分析降水数据在拉萨河流域应用对比研究

针对资料稀缺地区水文模拟计算难题,开展多源再分析降水数据在拉萨河流域应用对比研究,本文基于HIMS系统构建了拉萨河流域分布式水文模型,以气象站实测数据为参照,对比分析了中国区域地面降水格点日值数据集和中国区域高时空分辨率地面气象要素驱动数据集两套遥感再分析数据集的气象数据在拉萨河流域的径流模拟效果。结果表明:在日和月时间尺度上,气象站实测降水数据的径流模拟精度最好,驱动集降水数据径流模拟结果要好于网格点降水数据。总体上,基于气象站实测降水数据的径流模拟纳西效率系数为0.86(日过程)和0.93(月过程),相关系数均在0.9以上。基于两类再分析数据的降水径流模拟纳西效率系数均在0.7(日过程)和0.8(月过程)以上,相关系数均在0.9左右。对于资料稀缺地区,多源再分析降水数据是重要的可用数据来源。借助于降水—径流模型,探讨多源再分析降水数据对径流模拟精度的影响,是完善多源再分析降水数据产品质量的一个重要环节。

多种降水再分析数据在长江流域的适用性对比

为评估CMFD、MSWEP和ERA5这3种降水再分析数据在长江流域的适用性,基于长江流域1979~2016年226个地面气象站点逐日降水资料,运用定量评价指标和分类统计指标对3种降水再分析数据精度进行多尺度评估。结果表明:3种降水再分析数据中,ERA5在长江流域整体上呈现出高估现象;CMFD无论是对于日尺度、月尺度还是年尺度精度评估,都能较好地反映实际降水变化;对于不同量级降水探测能力方面,3种降水再分析数据总体上表现为CMFD>ERA5>MSWEP;CMFD以及MSWEP在汛期的表现要优于非汛期;ERA5虽高估各月降水,但其年内降水分布趋势与地面站点降水一致。总体而言,CMFD在长江流域的适用性要高于MSWEP以及ERA5。研究成果可为长江流域降水及水文模拟等相关研究选择可靠的降水再分析产品提供依据。

基于多种降水数据产品的黄河源区径流模拟研究

黄河源区位于青藏高原的东北部,该流域气象站点分布稀疏,水文过程研究存在很大的局限性,研究多种降水数据产品在流域的适用性对水文模型研究具有重要的推动作用。本文以黄河源区作为研究区域,基于中国气象同化驱动数据集(China Meteorological Assimilation Datasets for SWAT model Version1.1,CMADS V1.1)、热带降雨测量卫星(Tropical Rainfall Measurement Mission,TRMM)降水数据集(3B42 Version7)和气象站观测降水数据分别驱动土壤水文评估工具分布式水文模型(Soil and Water Assessment Tool,SWAT),同时利用SWAT-CUP(SWAT Calibration and Uncertainty Program)和SUFI-2(Sequential Uncertainty Fitting2)算法对27个敏感性参数进行率定,模拟黄河源区多年月平均径流量的变化规律,并将模拟结果与观测值进行对比分析,评估了CMADS和TRMM 3B42降水数据产品在该流域的精度以及SWAT模型在黄河源区的适用性。结果表明:(1)由3种降水数据获得的降水空间分布为由西向东递增的趋势,TRMM 3B42与实测降水在年和月变化上一致性好于CMADS数据集。(2)参数敏感性分析结果表明:SCS(Soil Conservation Service)径流曲线数、地下水滞后系数、土壤蒸发补偿系数对径流模拟的敏感性程度较强。(3)利用CMADS和TRMM 3B42降水数据集模拟的径流结果均优于实测降水数据,流域内3个水文站在率定期的相关系数R分别是0.93,0.92和0.88;TRMM 3B42模拟结果次之,率定期和验证期的相关系数R均在0.80以上,纳什系数(Nash-Sutcliffe efficiency coefficient,NSE)在0.50以上。本研究证明了CMADS数据集和SWAT模型在地貌类型复杂、气候变化敏感的高海拔地区的径流模拟方面具有较好的适用性,为气象站点稀缺的地区提供了建立水文模型的替换方案。

ERA-5降水数据在雨量站稀疏地区的适用性研究--以缅甸密支那流域为例

为探究降水产品在雨量站稀疏地区的适用性,选择位于缅甸的密支那流域作为研究流域,以雨量站数据作为参考数据,评估了ERA-5再分析降水数据的精度;并使用ERA-5数据率定和驱动CREST模型,探究了该数据应用于径流模拟的可行性。结果表明:在整个研究区域内,ERA-5数据和雨量站数据之间的相关程度高,差距较小;而在径流模拟方面,ERA-5数据可以较好地模拟中低水位的日径流过程,对于高水位流量则存在着一定的低估,但不同观测时段的NSCE系数均在0.7以上,总体而言精度仍较高;对于月径流量,该数据在不同观测时段的NSCE系数均大于0.85,相关系数均在0.9以上,能够较好地描述径流的年内变化特征。因此,ERA-5降水数据在一定程度上可以代替雨量站数据作为研究区域的降水数据来源,应用于流域水资源管理、水利工程设计等领域。

SWAT模型在大尺度流域径流模拟影响因素分析——以巴拉那河上游流域为例

为了探讨SWAT模型在大尺度流域水文分析模拟的效果,以巴西巴拉那河上游流域为研究区,利用构建的流域大尺度SWAT模型,定量分析美国国家环境预报中心再分析数据(CFSR)降水再分析数据质量、子流域划分数量及模型参数对径流模拟结果的影响。结果表明,CFSR再分析数据对流域降水的空间分布估计偏差较大,导致径流模拟误差较大,模型参数经1次迭代后,确定系数(R^(2))值均小于0.2。随着子流域划分数量的增加,实测站点降水数据可以更准确地估计子流域面雨量,进而提高径流模拟拟合度。在子流域划分数量分别为66、781和4111的情况下,比较模型参数经过1次迭代后的径流模拟效果发现,子流域个数为781个时,R^(2)值相对于两种情况有明显提高。在涉及SWAT模型径流模拟的20个参数中,土壤蒸发补偿系数(ESCO)和SCS径流曲线数(CN2)是最敏感的两个参数。由分析可知,SWAT模型可以在大尺度流域径流模拟中应用,研究结果可以为大尺度流域水文模型的构建与应用提供参考。