[张贴报告]融雪径流模拟中水文气象数据降尺度不确定性评估

融雪径流模拟中水文气象数据降尺度不确定性评估
编号:1510 稿件编号:2917 访问权限:私有 更新:2023-04-11 10:21:50 浏览:132次 张贴报告

报告开始:2023年05月06日 08:17 (Asia/Shanghai)

报告时间:1min

所在会议:[SP] 张贴报告专场 » [SP-15-1] 15、水文地球科学

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摘要
融雪径流是寒冷干旱地区水资源的主要来源,水文模型为这些地区的水资源管理提供了有用的工具。在缺乏水文气象监测数据的干旱地区,对大尺度数据进行降尺度是获取水文模型输入数据的重要方法。在本研究中,我们使用融雪径流模型(SRM)模拟策勒河流域的融雪径流,并将大尺度降水和温度数据降尺度,用作SRM的输入。不同的降尺度方法会生成不同的降水和温度数据,造成融雪径流建模中的降尺度不确定性。为了评估降尺度不确定性,选择了四种常用的降尺度方法,并使用贝叶斯叠加(Bayesian Stacking)获得综合的预测结果来减少降尺度不确定度。此外,我们进行了马尔可夫链蒙特卡罗模拟,以校准模型参数并生成四种基于不同降尺度方法的SRM的预测结果。四个指标用于评估四个SRM和贝叶斯叠加在每日和每月径流预测中的性能。结果表明,四种降尺度方法在径流预测中的性能不同,并且在所有评价指标上,没有一种降尺度法在径流预测方面优于其他方法。模型参数和降尺度方法分别占径流预测不确定性的45.62%和54.38%。因此,降尺度可能会导致融雪径流建模中不可忽视的不确定性。贝叶斯叠加(Bayesian Stacking)在日径流和月径流预测中取得了良好可靠的性能,有效降低了融雪径流建模的不确定性。
 
关键字
融雪径流模拟,不确定性,降尺度,贝叶斯叠加
报告人
胡浩鑫
研究生 南京大学

稿件作者
曾献奎 南京大学
胡浩鑫 南京大学
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