【摘 要】
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流域水文过程中各要素之间存在高度的非线性关系,因此在分析不同驱动数据对水文过程的影响之前,有必要先确定各水文要素对不同驱动数据的敏感性.结合站点和遥感两种数据源的降水、温度和蒸散发数据,构建了叶尔羌河流域的8个MIKE SHE模型,借助方差分析模型,明确了三种驱动数据的主效应及其交互效应对各水文要素模拟结果影响的显著性,利用统计检验结果分析了驱动数据对水文过程的影响.结果表明降水、温度和蒸散发三种
【机 构】
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西华大学能源与动力工程学院,成都,610039 荒漠与绿洲生态国家重点实验室,中国科学院新疆生态与
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流域水文过程中各要素之间存在高度的非线性关系,因此在分析不同驱动数据对水文过程的影响之前,有必要先确定各水文要素对不同驱动数据的敏感性.结合站点和遥感两种数据源的降水、温度和蒸散发数据,构建了叶尔羌河流域的8个MIKE SHE模型,借助方差分析模型,明确了三种驱动数据的主效应及其交互效应对各水文要素模拟结果影响的显著性,利用统计检验结果分析了驱动数据对水文过程的影响.结果表明降水、温度和蒸散发三种驱动数据对各水文要素模拟结果影响的显著性各不相同.相比站点数据,TRMM驱动模型得到的积雪分布空间差异更加明显;MODIS温度数据驱动下的模型在中低山区存在更多的永久性薄层积雪,而高山区的储雪量减少.利用方差分析模型的假设检验,可以明确复杂系统中“输入”与“输出”之间的显著性影响关系,进一步阐明“隐藏”在其他水文要素中驱动数据的不确定性.
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