基于不同降水產(chǎn)品的WRF-Hydro模式徑流模擬——以漳河流域?yàn)槔?/H1>
發(fā)布時(shí)間：2024-02-18 17:27
以漳河流域?yàn)檠芯繀^(qū)域,以CMORPH衛(wèi)星-地面自動(dòng)站-雷達(dá)三源降水融合數(shù)據(jù)和ERA5再分析降水資料為WRF-Hydro模式的輸入,進(jìn)行徑流模擬,對比分析模擬徑流與實(shí)測徑流的差異,探討基于兩種降水?dāng)?shù)據(jù)的WRF-Hydro模式在漳河流域的徑流模擬效果。結(jié)果表明:三源降水融合數(shù)據(jù)的徑流模擬效果較優(yōu),納什系數(shù)均達(dá)到0.7以上,模擬徑流與實(shí)測徑流過程吻合較好;采用三源降水融合數(shù)據(jù)和ERA5再分析降水資料率定WRF-Hydro模式,以ERA5再分析降水資料為輸入,徑流模擬結(jié)果都不佳;總體而言,三源降水融合數(shù)據(jù)與WRF-Hydro模式耦合能夠較好地模擬漳河流域徑流過程。
【文章頁數(shù)】：8 頁
【部分圖文】：
圖1漳河流域高程及水系分布
WRF-Hydro既是獨(dú)立的水文建模系統(tǒng)，也是水文模型與大氣模式耦合的框架。在非耦合模式下，WRF-Hydro模式以氣象數(shù)據(jù)作為驅(qū)動(dòng)[15]，通過將氣象數(shù)據(jù)與當(dāng)?shù)氐匦魏偷孛驳刃畔Ⅰ詈�，生成包含時(shí)間序列的預(yù)測徑流[16]；在耦合模式下，通過數(shù)值天氣預(yù)報(bào)模式與WRF-Hydro模式之....
圖2WRF-Hydro模式運(yùn)行框架圖
本研究收集了2015、2016和2018年5—7月的CMORPH衛(wèi)星-地面自動(dòng)站-雷達(dá)三源融合降水產(chǎn)品、ERA5再分析降水資料（https://cds.climate.copernicus.eu）及觀音寺水文站的徑流數(shù)據(jù)，為了與地形文件的分辨率保持一致，這兩種降水產(chǎn)品均通過雙線性....
圖34場洪水過程對應(yīng)時(shí)期的總降雨量的空間分布圖a、e.201506;b、f.201606;c、g.201607;d、h:201807。a～d.三源降水融合產(chǎn)品，e～h.ERA5再分析降水資料。
作為分布式水文模型，WRF-Hydro模式涉及大量繁雜的參數(shù)，其中只有部分參數(shù)對徑流過程起關(guān)鍵作用。這些主要敏感性參數(shù)大致可分為兩類：一類是對總徑流量影響較大的參數(shù)，如下滲率（REFKDT）、地表持水深（RETDEPRT）和控制深層排水的系數(shù)（SLOPE）等；另一類則是對水文過程....
圖44場洪水過程對應(yīng)時(shí)期的1h面雨量的時(shí)間序列圖a.201506;b.201606;c:201607;d.201807。
圖34場洪水過程對應(yīng)時(shí)期的總降雨量的空間分布圖a、e.201506;b、f.201606;c、g.201607;d、h:201807。a～d.三源降水融合產(chǎn)品，e～h.ERA5再分析降水資料。參考Ryu等[19]對WRF-Hydro參數(shù)敏感性的分析結(jié)果，結(jié)合漳河流域的實(shí)際情況，....
本文編號(hào)：3902262
本文鏈接：http://sikaile.net/kejilunwen/shuiwenshuili/3902262.html
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圖1漳河流域高程及水系分布
WRF-Hydro既是獨(dú)立的水文建模系統(tǒng)，也是水文模型與大氣模式耦合的框架。在非耦合模式下，WRF-Hydro模式以氣象數(shù)據(jù)作為驅(qū)動(dòng)[15]，通過將氣象數(shù)據(jù)與當(dāng)?shù)氐匦魏偷孛驳刃畔Ⅰ詈�，生成包含時(shí)間序列的預(yù)測徑流[16]；在耦合模式下，通過數(shù)值天氣預(yù)報(bào)模式與WRF-Hydro模式之....
圖2WRF-Hydro模式運(yùn)行框架圖
本研究收集了2015、2016和2018年5—7月的CMORPH衛(wèi)星-地面自動(dòng)站-雷達(dá)三源融合降水產(chǎn)品、ERA5再分析降水資料（https://cds.climate.copernicus.eu）及觀音寺水文站的徑流數(shù)據(jù)，為了與地形文件的分辨率保持一致，這兩種降水產(chǎn)品均通過雙線性....
圖34場洪水過程對應(yīng)時(shí)期的總降雨量的空間分布圖a、e.201506;b、f.201606;c、g.201607;d、h:201807。a～d.三源降水融合產(chǎn)品，e～h.ERA5再分析降水資料。
作為分布式水文模型，WRF-Hydro模式涉及大量繁雜的參數(shù)，其中只有部分參數(shù)對徑流過程起關(guān)鍵作用。這些主要敏感性參數(shù)大致可分為兩類：一類是對總徑流量影響較大的參數(shù)，如下滲率（REFKDT）、地表持水深（RETDEPRT）和控制深層排水的系數(shù)（SLOPE）等；另一類則是對水文過程....
圖44場洪水過程對應(yīng)時(shí)期的1h面雨量的時(shí)間序列圖a.201506;b.201606;c:201607;d.201807。
圖34場洪水過程對應(yīng)時(shí)期的總降雨量的空間分布圖a、e.201506;b、f.201606;c、g.201607;d、h:201807。a～d.三源降水融合產(chǎn)品，e～h.ERA5再分析降水資料。參考Ryu等[19]對WRF-Hydro參數(shù)敏感性的分析結(jié)果，結(jié)合漳河流域的實(shí)際情況，....
本文編號(hào)：3902262
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