驱动数据对流域水文模拟中不同结果要素的影响

作者：刘蛟; 刘晓辉; 刘铁^*; 钱波

来源：自然资源学报, 2019, 34(11): 2481-2490.

• 水文过程
• 驱动数据
• 显著性检验
• MIKE SHE模型
• 叶尔羌河流域

流域水循环中各要素之间高度的非线性关系,使得驱动数据对模拟结果的影响研究变得复杂。结合站点实测和遥感的降水、温度和潜在蒸散发驱动数据,构建了叶尔羌河流域的8个MIKE SHE模型;根据方差分析模型(ANOVA)对模型"输入"与"输出"之间显著性影响检验的结果,以积融雪过程为例,剖析了驱动数据影响的具体表现。结果表明:相比站点数据,TRMM降水驱动的模型导致积雪输出的空间分布差异性更加明显;MODIS温度数据驱动的模型导致了中低山区的永久性薄层积雪覆盖更广,而高山区的储雪量更少;遥感蒸散发驱动的模型在积雪模拟方面并无显著差异。ANOVA对水文系统中要素之间的显著性假设检验,可为明晰驱动数据对水文过程的具体影响方式提供重要前提。

• 单位
  中国科学院新疆生态与地理研究所; 中国科学院、水利部成都山地灾害与环境研究所; 西昌学院; 西华大学; 荒漠与绿洲生态国家重点实验室