降水是水循環(huán)過程中重要組成部分,準(zhǔn)確可靠的降水?dāng)?shù)據(jù)不僅是研究降水時空變化的關(guān)鍵,同時也是提高水文模擬精度的重要因素。傳統(tǒng)的雨量計(jì)提供了較為精確的降水?dāng)?shù)據(jù),然而,由于降水具有高度的空間差異性,不均勻和分布稀疏的站點(diǎn)觀測數(shù)據(jù)難以滿足水文模型和其他相關(guān)研究的需要。衛(wèi)星降水?dāng)?shù)據(jù)具有空間覆蓋范圍廣、時空分辨率高的特點(diǎn),但往往存在對實(shí)際降水高估或低估的現(xiàn)象,特別是在地形復(fù)雜、地勢變化大的地區(qū),這種現(xiàn)象尤為明顯。融合了站點(diǎn)降水、衛(wèi)星降水和再分析數(shù)據(jù)的多源加權(quán)集成降水?dāng)?shù)據(jù)集(Multi-Source Weighted-Ensemble Precipitation,MSWEP)充分結(jié)合了站點(diǎn)數(shù)據(jù)和衛(wèi)星數(shù)據(jù)的優(yōu)點(diǎn),具有長時間序列、高精度和高時空分辨率特性,在全球尺度上提供了較為可靠的降水?dāng)?shù)據(jù)。本研究選擇云南元江流域作為研究區(qū),對MSWEP降水?dāng)?shù)據(jù)進(jìn)行精度檢驗(yàn)和水文模擬效果進(jìn)行評估,旨在探討MSWEP降水?dāng)?shù)據(jù)在該地區(qū)的適用性,為流域水文過程模擬、水文災(zāi)害監(jiān)測和流域水資源規(guī)劃提供基礎(chǔ)。首先利用氣象站點(diǎn)觀測降水?dāng)?shù)據(jù)對1979-2015年MSWEP降水?dāng)?shù)據(jù)在不同時空尺度上進(jìn)行精度檢驗(yàn);在此基礎(chǔ)上基于GR4J和GR2M水文模型,分別在日和月尺度上對MSWEP降水?dāng)?shù)據(jù)的水文模擬效果進(jìn)行評估。主要結(jié)論如下:(1)MSWEP降水?dāng)?shù)據(jù)的精度檢驗(yàn)結(jié)果表明:MSWEP降水?dāng)?shù)據(jù)在年、季、月尺度上與氣象站點(diǎn)實(shí)測降水?dāng)?shù)據(jù)之間具有較高的一致性(年尺度R=0.81、月尺度R=0.89、春季RR=0.88、夏季R=0.77、秋季RR=0.75、冬季RR=0.81);在日尺度上,MSWEP降水?dāng)?shù)據(jù)的表現(xiàn)較差,與站點(diǎn)數(shù)據(jù)間相關(guān)性R為0.43。整體上,MSWEP降水?dāng)?shù)據(jù)在元江流域存在一定程度上的低估(Bias=-8.5%)�？臻g上,MSWEP降水?dāng)?shù)據(jù)重心移動軌跡與站點(diǎn)實(shí)測降水?dāng)?shù)據(jù)重心移動軌跡基本吻合,能夠反映降水的空間分布及演變過程。站點(diǎn)尺度上,MSWEP降水?dāng)?shù)據(jù)與站點(diǎn)降水?dāng)?shù)據(jù)的相關(guān)系數(shù)R均大于0.88,且80%站點(diǎn)的|Bias|在20%以內(nèi)。在降水/非降水事件探測能力上,88%站點(diǎn)的探測率在0.7以上,93%站點(diǎn)誤報率在0.4以下,表明MSWEP降水?dāng)?shù)據(jù)對降水/非降水事件有較強(qiáng)的探測能力。(2)基于GR4J和GR2M水文模型分別在日和月尺度上對站點(diǎn)降水?dāng)?shù)據(jù)和MSWEP降水?dāng)?shù)據(jù)的水文模擬效果進(jìn)行評估。結(jié)果表明:站點(diǎn)觀測降水?dāng)?shù)據(jù)驅(qū)動的水文模型對流量過程的模擬較好(日尺度:NSE=0.82,Bias=0.6%;月尺度:NSE= 0.87,Bias=1.8%),說明GR4J和GR2M水文模型在元江流域有較好的適用性。在情景一(站點(diǎn)觀測降水?dāng)?shù)據(jù)率定模型)中,MSWEP降水?dāng)?shù)據(jù)驅(qū)動的水文模型在日尺度和月尺度的NSE分別為0.73和0.84,Bias分別為-6.8%和-6.7%,總體模擬效果較好,基本上能夠再現(xiàn)流量過程。在情景二(MSWEP降水?dāng)?shù)據(jù)率定模型)中,由MSWEP數(shù)據(jù)驅(qū)動水文模型的流量模擬效果較情景一中的流量模擬效果有所提高。日尺度和月尺度上的NSE分別提高為0.78和0.85、Bias分別為2.4%和1.3%。在極端水文事件中,MSWEP數(shù)據(jù)對極端流量的模擬能力較差,對高流量(Q90)的模擬存在低估(-17.6%),而低流量(Q50)的模擬存在高估(33.5%)。綜上所述,MSWEP降水?dāng)?shù)據(jù)在元江流域缺資料地區(qū)有很好的應(yīng)用前景,尤其是在流域長期水資源規(guī)劃和水文干旱監(jiān)測方面具有應(yīng)用潛力。
【學(xué)位單位】：云南大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：P333;P426.6
【部分圖文】：

象站點(diǎn)的獨(dú)立性，特選取了元江流域２５個氣象站點(diǎn)對ＭＳＷＥＰ數(shù)據(jù)進(jìn)行精度評估，??這些站點(diǎn)未包括在ＧＰＣＣ的站點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)中。氣象站點(diǎn)降水?dāng)?shù)據(jù)來自于云南省氣象局，??時間范圍為１９７９－２０１５年，氣象站點(diǎn)位置及其空間分布如圖２－１所示。數(shù)據(jù)包括站??點(diǎn)日降水、平均溫度、平均相對濕度、平均風(fēng)速（ｌ〇ｍ）以及平均日照時數(shù)。對數(shù)??據(jù)進(jìn)行質(zhì)量控制和缺失值進(jìn)行插補(bǔ)，確保沒有丟失或錯誤的記錄數(shù)據(jù)�；谠�??流域內(nèi)各站點(diǎn)的平均溫度、平均相對濕度、平均風(fēng)速（１０ｍ）以及平均日照時數(shù)，??通過Ｐｅｎｍａｎ公式（Ａｌｌｅｎ?ｅｔ?ａｌ．，１９９８）計(jì)算得到各站點(diǎn)的潛在蒸散發(fā)量。利用基于??ＡｒｃＧＩＳ軟件上的泰森多邊形法（Ｂｏｏｔｓ，?１９８０）計(jì)算得出流域面降水量和潛在蒸散發(fā)??量。??本文所采用的流量數(shù)據(jù)為流域下游蠻耗水文站１９９８－２０１０年逐日觀測流量，數(shù)??據(jù)來源于云南省水文局。??１２??

３．２時間序列精度評估??元江流域２５個氣象站點(diǎn)降水的實(shí)測數(shù)據(jù)和對應(yīng)網(wǎng)格位置上的ＭＳＷＥＰ降水?dāng)?shù)??據(jù)在日尺度、月尺度和年尺度上的擬合程度結(jié)果及評價指標(biāo)如圖３－１和表３－２所示。??在日尺度上，ＭＳＷＥＰ降水?dāng)?shù)據(jù)與站點(diǎn)實(shí)測數(shù)據(jù)間的＝?０．４３，兩者間的相關(guān)性不??高，導(dǎo)致這種結(jié)果的原因可能是ＭＳＷＥＰ降水?dāng)?shù)據(jù)在山區(qū)對于極端降水事件的預(yù)??估能力不足，存在高值低估和低值高估的現(xiàn)象；此外，ＭＳＷＥＰ數(shù)據(jù)與站點(diǎn)數(shù)據(jù)之??間的５／ｍ＝?－８．５％，說明ＭＳＷＥＰ降水?dāng)?shù)據(jù)對站點(diǎn)觀測數(shù)據(jù)存在８．５％的低估＝??在月尺度，ＭＳＷＥＰ降水?dāng)?shù)據(jù)和實(shí)測數(shù)據(jù)的ｉ？＝０．８９，?ｉ？ＭＳ￡＝４４．５，說明ＭＳＷＥＰ??降水?dāng)?shù)據(jù)與氣象站點(diǎn)實(shí)測數(shù)據(jù)在月尺度上具有很高的一致性。在年尺度上，??ＭＳＷＥＰ數(shù)據(jù)與氣象站點(diǎn)實(shí)測數(shù)據(jù)的ｉ？＝０．８１，?ｉ？ＭＳ￡＝２７８．８，表明在年尺度上兩種??數(shù)據(jù)也具有較高的一致性

礎(chǔ)上開發(fā)出來的一類簡潔的水文模型（Ｅｄｉｊａｔｎｏ?ｅｔ?ａｌ．，１９９９；?Ｐｅｒｒｉｎ?ｅｔ?ａｌ．，?２００３）。該模??型分別采用“產(chǎn)流水庫”進(jìn)行產(chǎn)流計(jì)算和“匯流水庫”進(jìn)行匯流計(jì)算。其基本結(jié)??構(gòu)圖如圖４－１所示。??２９??
【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2880461