【摘 要】
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基于水文站径流数据的SWAT模型参数率定,尽管在站点处模拟精度较高,但率定参数在空间分布上存在不确定性,尤其当站点稀疏时,参数间补偿作用使模型深受异参同效现象的干扰。利用植被模块多目标率定SWAT模型,可提高总体建模质量。一方面,植被在水文过程中至关重要,对植被模块率定加强了对SWAT中间过程的精度控制;另一方面,植被数据属于面源数据,不同于水文站的点源数据,提高了模型在全空间模拟上的精度控制。以梅川江流域为研究区,考虑径流、作物产量、MODIS LAI等数据对SWAT开展多目标率定,并同径流单目标模拟结
【机 构】
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中国科学院大学资源与环境学院,中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室,中国科学院空天信息创新研究院中国科学院定量遥感信息技术重点实验室,南京师范大学虚拟地理环境教育部重点实验室
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2020YFC1807103),广西重大科技专项(GK-AA17202033),国家自然科学基金(40771167,41601486)资助。
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基于水文站径流数据的SWAT模型参数率定,尽管在站点处模拟精度较高,但率定参数在空间分布上存在不确定性,尤其当站点稀疏时,参数间补偿作用使模型深受异参同效现象的干扰。利用植被模块多目标率定SWAT模型,可提高总体建模质量。一方面,植被在水文过程中至关重要,对植被模块率定加强了对SWAT中间过程的精度控制;另一方面,植被数据属于面源数据,不同于水文站的点源数据,提高了模型在全空间模拟上的精度控制。以梅川江流域为研究区,考虑径流、作物产量、MODIS LAI等数据对SWAT开展多目标率定,并同径流单目标模拟结
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