【摘 要】
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基于物理过程的半分布式水文模型USGS Geo SFM(Geospatial Stream Flow Model)对拉萨河2005年1—12月日径流量进行了模拟,并与同期的观测资料进行了对比。结果表明,Geo SFM模
【机 构】
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中国气象局成都高原气象研究所拉萨分部,西藏高原大气环境科学研究所,西藏自治区水文水资源勘测局,西藏自治区气象台,国际山地综合发展中心(ICIMOD),
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基于物理过程的半分布式水文模型USGS Geo SFM(Geospatial Stream Flow Model)对拉萨河2005年1—12月日径流量进行了模拟,并与同期的观测资料进行了对比。结果表明,Geo SFM模型在拉萨河流域的模拟效果较好,Nash-Sutcliffe效率系数为0.72,模拟和观测值之间的线性相关系数达0.89。由于Geo SFM模型输入参数较少,很多可以从应用广泛的全球或大尺度数据中获取,尤其是卫星遥感降水估算产品直接可以作为模型的降水驱动参数,所以在没有或缺少水文气象观测资料的地区应用前景广阔。
The semi-distributed hydrological model based on physical process USGS Geo SFM (Geospatial Stream Flow Model) was used to simulate the daily runoff of the Lhasa River from January to December 2005, and compared with the observed data of the same period. The results show that the Geo SFM model has a good simulation effect in the Lhasa River basin, with a Nash-Sutcliffe efficiency coefficient of 0.72 and a linear correlation coefficient of 0.89 between the simulated and observed values. Due to the low input parameters of the Geo SFM model, many of them can be obtained from widely-used global or large-scale data. In particular, satellite remote sensing precipitation estimation products can directly serve as precipitation-driven parameters of the model. Therefore, in the areas where there is no or lack of hydrological and meteorological observation data Broad application prospects.
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