高分辨率融合降水驱动下的WRF/WRF-Hydro耦合模拟研究

为了满足陆面水文模式和数值大气模式耦合构建降雨径流模拟系统的需求,构建了基于天气雷达与雨量站观测降水的3种高分辨率降水数据(雷达估测降水、雨量站插值降水和基于雷达与雨量站观测数据的融合降水),采用雨量站插值降水和融合降水数据对陆面水文模式WRF-Hydro的关键产汇流参数进行率定,探讨了不同降水驱动WRF-Hydro开展径流模拟在我国北方山区中小尺度流域的适用性。结果表明:融合降水的误差指标相比传统插值降水有不同程度的改善,融合降水的时空准确性也更为突出;采用雨量站插值降水和融合降水均可有效改善WRF-Hydro的关键产汇流参数,其中融合降水率定参数组的洪水模拟效果要优于雨量站插值降水;以高分辨率融合降水数据为驱动,可获得更准确的WRF-Hydro关键产汇流参数,有效提高WRF/WRF-Hydro陆气耦合系统在研究流域的适用性。

多源降水量数据融合分析及评价

利用2018年5月贵州省黔西南州自动气象观测站的降水量资料、兴义站雷达资料和CMORPH卫星降水反演产品资料,采用最优插值法对3种降水量数据开展融合试验.试验设计4种降水量数据融合方案,分别对融合的降水量数据进行区域精度检验.结果表明,经概率密度匹配法订正后的卫星-地面融合降水量与订正之前相比,相关系数由66.19%提升至79.68%,偏差由-0.544mm/h降至-0.247 mm/h,均方根误差由2.944 mm/h降至1.353 mm/h.当融合降水模型仅输入2种降水量数据源时,具有较高精度的一方对融合降水量的精度影响更大.卫星-雷达-地面数据融合降水量的相关系数为81.32%,偏差和均方根误差分别为-0.219、1.037 mm/h,精度高于其他降水量数据融合方案,说明融入更多有效降水量数据源能明显提高面降水量的精度.