淮河上游流域分布式水文模拟的不确定性研究

Because of the heterogeneity of precipitation distributions in space and time, complex model structure, sensitivities in calibration processes, streamflow simulations by a distributed hydrologic model always pose great uncertainties. This study takes account into the uncertainties of input precipitation, parameter calibration, model structure， and output produtcs in hydrologic modeling, and investigates the impacts of these uncertainties on streamflow simulations by a distributed hydrologic model. The distributed Variable Infiltration Capacity (VIC) model is used to simulate streamflow and analyze uncertainties over the upper Huaihe River basin. Satellite-gauge quantitative precipitation estimate (QPE) products may reduce the errors in near real-time satellite precipitation estimates by combining rain gauge data. This study comprehensively evaluates four of the latest satellite-gauge QPEs, including the recent CMORPH satellite-gauge merged product developed at the National Meteorological Information Center (NMIC) of the China Meteorological Administration (CMA). The four satellite-gauge QPEs are statistically evaluated over the upper Huaihe River basin, compared to the China Gauge-based Daily Precipitation Analysis newly developed at CMA/NMIC. The selected parameters are calibrated considering the model error, and uncertainty analysis is conducted based on streamflow simulations. Also, the impact of calibration processes by using different training data on streamflow simulations is analyzed. The ensemble forecasts are implemented using different parameter sets and input precipitation forcing data. The probabilistic steamflow forecasts and the postprocessing method by Bayesian average method are used to improve the accuracy of streamflow outputs.

由于降水分布的时空不均匀性、分布式水文模型的复杂性及其参数率定的敏感性等原因，分布式水文模型的数值模拟存在很大不确定性。本项目考虑流域降水资料输入、参数、模型结构、产品输出等方面的不确定性，全面研究这些不确定性对分布式水文模拟的影响。基于VIC分布式水文模型，在淮河上游流域进行径流模拟和不确定分析。卫星和站点融合定量降水估计产品可以减少卫星降水估计产品的误差。本项目比较和分析4套最新经过偏差订正的卫星和站点融合定量降水估计产品，包括中国气象信息中心新发展的CMORPH站点降水融合产品，研究这些卫星融合降水估计产品和中国站点格点降水估计产品对该流域模拟的影响。考虑了模型的不确定性，对选取的参数进行参数率定和不确定性分析，并研究使用不同训练数据的率定对模拟的影响。同时，采用不同参数组合和不同降水输入进行水文模拟集合预报，并利用概率预报和贝叶斯平均方法的后处理方法，来提高水文模拟预报精度。

基于分布式水文模型，在淮河上游流域开展径流模拟，系统研究降水输入、模型结构和参数、模式初始条件、统计后处理等不确定性对分布式水文模拟的影响。研究加深了对分布式水文模拟的不确定性理论的认识，并具有一定的业务应用价值。. 针对卫星降水产品的不确定性和水文模拟适用性问题，采用三种主流的卫星降水产品进行降水不确定性构造与多维度订正，并进一步利用降水误差集合驱动VIC分布式水文模型，在淮河上游流域进行集合径流模拟。结果显示，不同的卫星降水订正集合能够产生具有不同优势的模拟径流，可以有效应对淮河流域复杂多变的水文业务需求。. 基于全球集合预报历史回报数据，采用频率拟合法和历史相似法对集合预报降水进行订正，并驱动水文模型进行径流模拟。基于径流模拟对流域面雨量较为敏感的特性，改进了历史相似法算法，从而提高了集合降水预报的订正效果，改善了夏季淮河流域的极端水文事件模拟效果。.提出了一种改进的残差模型，有效地处理了淮河流域径流模拟残差的复杂异方差特征，从而合理地表征径流模拟中的综合不确定性，并得到可靠的径流预测结果。在综合考虑模型参数和模型结构不确定性的基础上，研究不同卫星-站点降水产品降水的不确定性对于参数不确定性和径流预测的影响，并利用贝叶斯平均方法改进集合径流预测，其结果优于区域高质量降水产品驱动水文模型所对应的径流预测。. 基于高分辨率WRF-Hydro分布式水文模型，设计了基于3D土壤水力学参数不确定性的水文集合模拟，通过3D土壤水力学参数改善了复杂下垫面条件下洪水过程的空间分布，从而改进了径流集合模拟，并基于贝叶斯统计后处理，进一步提高径流集合模拟。. 此外，开展了土壤湿度模式产品的不确定性研究，评估了8种全球土壤湿度模式产品以及中国陆面数据同化系统的土壤湿度产品的可靠性和时空适用性。设计了动态贝叶斯融合算法，基于土壤湿度产品的不确定性研究，利用8种全球土壤湿度产品，优化生成长江中下游流域高精度的土壤湿度融合产品。.

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