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水资源研究|基于卫星遥感数据率定分布式水文模型参数

汉斯出版社

2023-01-17

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导读：

近年来卫星遥感数据产品得到长足发展，可为水文建模领域提供有力的数据支撑。在渭河流域收集长序列卫星遥感土壤湿度和蒸发数据的基础上，分别采用联合和分步方法率定分布式水文模型DDRM参数，并与常规仅基于流量的参数率定方法的模拟效果进行对比。结果表明：参数率定过程引入卫星遥感数据可显著提高DDRM模型对蒸发和土壤湿度的模拟效果，但相应的径流模拟效果略有下降。此外，分步率定方法相较于常规率定方法能有效降低径流模拟的不确定性。

基本信息：

基于卫星遥感数据率定分布式水文模型参数

Parameter Calibration of a Distributed Hydrological Model Based on Satellite Remote Sensing Data

作者：

曾凌, 陈金凤, 李雨, 刘秀林：长江水利委员会水文局，湖北武汉

关键词:

水文模型；卫星遥感；土壤湿度；渭河流域；参数率定；Hydrological Model；Satellite Remote Sensing；Soil Moisture；Weihe Basin；Parameter Calibration

项目基金：

本研究得到国家自然科学基金联合基金项目(U2040218)资助

原文链接：

https://www.hanspub.org/journal/PaperInformation.aspx?paperID=60091

内容简介：

在汉斯出版社《水资源研究》这本期刊中，有论文以分布式水文模型DDRM为基础，将卫星遥感蒸发和土壤湿度数据引入到模型参数率定过程中，并对比不同参数率定方法的模拟效果。

本文基于空间分辨率为1 km的DEM数据提取渭河数字流域特征信息和河网水系，作为DDRM的边界条件。作为基于栅格的分布式水文模型，DDRM能够充分考虑水文气象信息的空间异质性。考虑到水文气象信息的空间分布对流域产汇流的影响，本文基于站点实测降水量以及B-C方法推求的潜在蒸发量对渭河流域内各栅格进行插值，得到流域空间离散化的降水量及潜在蒸发量数据，作为DDRM模型的输入。

为了使水文模型充分预热，将各率定子时期的前12个月作为模型预热期。在评价模型径流模拟效果时，不考虑预热期内的模拟值。本文采用SCEM算法作为参数优选算法。为考虑模型参数的不确定性，在SCEM算法结束后，从后验分布中抽取5000组参数组合，其中目标函数值最高的参数组合被视为最优参数组合。

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https://doi.org/10.12677/AEP.2018.82B005

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https://doi.org/10.12677/AG.2019.95037

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https://doi.org/10.12677/GSER.2017.63015

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http://dx.doi.org/10.12677/JWRR.2014.33033

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https://doi.org/10.12677/JWRR.2018.74038

所属期刊

-Journal of Water Resources Research-

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