CMADS数据集及其在流域水文模型中的驱动作用--以黑河流域为例

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大气驱动场的质量一直是影响水文模型模拟结果的重要因素之一,较差的大气驱动场数据通过误差传递,使得水文模型输出结果的不确定性增加。我国幅员辽阔且地形复杂,而气象观测站点却相对稀缺,现有观测站点已不能满足大尺度水量、能量平衡过程的模拟研究工作。引入中国陆面同化系统强迫场CLDAS,建立CMADS数据集,以祁连山黑河流域为典型研究区,利用CMADSV 1.0版本数据集驱动SWAT模型,并对CFSR及传统气象站驱动SWAT的结果进行对比分析。通过对黑河流域3个水文控制站(莺落峡,祁连山及扎马什克)径流量进行率定与验证后发现:CMADS+SWAT模式径流输出结果总体优于CFSR+SWAT模式及TWS+SWAT模式的模拟结果,利用CMADS+SWAT模式亦可很好地反映黑河流域各类地表分量(如土壤湿度、融雪等)时空分布特征,表明CMADS数据集较传统气象站驱动大中尺度水文模型拥有更明显的优势,该数据集将为我国地面气象站缺乏区及无站区(如中国西部及我国大部分高寒山区等)的大气-水文耦合研究提供重要的气象数据保障。
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