2套氣象數(shù)據(jù)在資料缺乏地區(qū)的適用性評估
——以呼圖壁河流域?yàn)槔?/h1>
2022-02-11 03:17孫銘悅呂海深朱永華張梅潔
干旱區(qū)研究 2022年1期
孫銘悅， 呂海深， 朱永華， 林 瑜， 張梅潔
（1.河海大學(xué)水文水資源與水利工程科學(xué)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，江蘇 南京 210098；2.河海大學(xué)水文水資源學(xué)院，江蘇 南京 210098）
在融雪融冰地區(qū)，進(jìn)行準(zhǔn)確的徑流模擬與預(yù)報(bào)對水資源規(guī)劃與管理、減少融雪洪水帶來的損失十分重要［1-2］。大多數(shù)融雪過程發(fā)生在高寒地區(qū)或河流源頭，這些地方往往缺乏實(shí)測資料［3］。因此，對于這些具有融雪特征的資料缺乏地區(qū)，研究如何提高水文預(yù)報(bào)準(zhǔn)確性十分必要。在高寒山區(qū)，降水特征受地形影響較大，復(fù)雜的山區(qū)地形和局地小氣候形成了迥異多變的降水時(shí)空分布格局［4］。氣溫的分布相當(dāng)程度上也受到地形因素的影響，具有海拔引起的垂直差異［5］。在寒區(qū)水文模擬過程中，降水和氣溫是關(guān)鍵的變量數(shù)據(jù)［6］。在融雪洪水模擬中，降水和氣溫?cái)?shù)據(jù)是影響水文模型輸入不確定性的重要數(shù)據(jù)［7］。降水量是重要的氣象要素，往往是水文模型模擬徑流時(shí)最重要的輸入數(shù)據(jù)［8-10］。因此，對不同來源的驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)，如降水、氣溫?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行適用性評估，對提高預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確性有重要意義。
新疆位于中國西北，是典型的內(nèi)陸干旱區(qū)，內(nèi)有許多高大山體，在低溫條件下，高山區(qū)降水形成冰川與積雪，融化后會產(chǎn)生融雪洪水［11］。近20 a來，新疆融雪（冰）型洪水占新疆洪水的39%［12］?，F(xiàn)階段，我國的國家氣象站基本保持在2200～2400 個(gè)左右，東南地區(qū)分布較多，西北地區(qū)分布較少［13］。新疆地區(qū)的氣象站總體較為稀疏。在呼圖壁河流域石門水文站以上的區(qū)域，全國2400個(gè)國家級地面氣象觀測站中沒有站點(diǎn)在該區(qū)域中。除氣象站點(diǎn)數(shù)據(jù)外，多機(jī)構(gòu)發(fā)布了多種不同的降水、氣溫?cái)?shù)據(jù)產(chǎn)品，不同數(shù)據(jù)產(chǎn)品在數(shù)據(jù)來源、時(shí)間序列長度、數(shù)據(jù)處理方式與數(shù)據(jù)用途上各有不同［14］。對資料缺乏地區(qū)，研究已有降水、氣溫?cái)?shù)據(jù)的適用性十分必要。國家氣象中心提供的中國地面氣溫與降水日值0.5°×0.5°格點(diǎn)數(shù)據(jù)集包括1961 年至今的逐日氣溫與降水?dāng)?shù)據(jù)，時(shí)間序列長度足夠，且該數(shù)據(jù)是基于國家級高密度臺站插值而來，是中國經(jīng)緯度邊界范圍內(nèi)的氣溫、降水?dāng)?shù)據(jù)，比諸多全球范圍的氣溫、降水產(chǎn)品更有針對性［14］。網(wǎng)格降水?dāng)?shù)據(jù)產(chǎn)品可有效地替代地面實(shí)測數(shù)據(jù)，但需要經(jīng)過評估驗(yàn)證［15］。Gao 等［16］以基于站點(diǎn)的中國格網(wǎng)日降水分析產(chǎn)品CGDPA 為基準(zhǔn)，評估了2 套降水?dāng)?shù)據(jù)產(chǎn)品在2 處無資料地區(qū)的精度，并驅(qū)動(dòng)水文模型分析了其對洪水頻率分析的適用性。Dembélé等［17］在評估總結(jié)多套不同降水和氣溫?cái)?shù)據(jù)產(chǎn)品的組合驅(qū)動(dòng)mHM 水文模型的效果時(shí)，發(fā)現(xiàn)不存在始終保持最優(yōu)的氣溫或降水?dāng)?shù)據(jù)集，一些區(qū)域性數(shù)據(jù)產(chǎn)品優(yōu)于全球數(shù)據(jù)產(chǎn)品。Mazzoleni 等［18］在研究不同降水?dāng)?shù)據(jù)集驅(qū)動(dòng)分布式水文模型模擬徑流時(shí)發(fā)現(xiàn)，不同的流域有不同的最優(yōu)降水?dāng)?shù)據(jù)，模擬結(jié)果對流域特征十分敏感。在以往研究中，研究區(qū)域的空間范圍也往往較大。因此，對于具體的中小無資料流域，針對各自不同的情況，仍需要因地制宜，做進(jìn)一步的分析與評估。
HBV（Hydrologiska Byr?ns Vattenbalansavdelning）模型是瑞典氣象和水文研究所（SMHI）于20 世紀(jì)70年代開發(fā)的概念性水文模型［19-21］。對融雪徑流作用機(jī)制明顯的流域，HBV 模型的適應(yīng)性較強(qiáng)［22］。目前，HBV 模型已被應(yīng)用于全球50 多個(gè)國家，被廣泛應(yīng)用于各種尺度，成為許多應(yīng)用類型中更普遍的工具，在許多無資料或資料缺乏的地區(qū)也得到應(yīng)用［23］。
本文以氣象站點(diǎn)稀疏的新疆呼圖壁河流域石門站以上的區(qū)域?yàn)檠芯繀^(qū)域，選取中國氣象局的氣象站觀測數(shù)據(jù)集和中國地面降水與氣溫日值0.5°×0.5°格點(diǎn)數(shù)據(jù)集，應(yīng)用包含融雪徑流模擬的HBV 模型，在呼圖壁河流域石門水文站以上區(qū)域，基于模擬出的融雪洪水徑流與實(shí)測徑流對比，分別對選取的2 套氣溫、降水?dāng)?shù)據(jù)集進(jìn)行對比分析及其融雪型徑流模擬的適用性分析，分析了呼圖壁河流域模擬與實(shí)測融雪洪水的一些特征，也結(jié)合驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)的不同分析了模擬融雪徑流出現(xiàn)誤差的可能原因，為如何提高無資料地區(qū)融雪型洪水預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確性提供支撐。
1 數(shù)據(jù)和方法
1.1 研究區(qū)概況
本文研究區(qū)域?yàn)樾陆魣D壁河流域石門站以上的區(qū)域（圖1），呼圖壁河流域位于天山北坡中段、準(zhǔn)噶爾盆地南緣，地理位置介于86°05′～87°08′E，43°07′～45°20′N 之間。流域自上而下有石門水文站、青年渠首及芨芨壩分水閘站。石門站以上流域集水面積為1840 km2，河道坡降達(dá)23.3‰，年徑流量占呼圖壁河全流域年徑流量的93.3%［24］。呼圖壁河徑流年內(nèi)分配極不均勻，在夏季相對集中，占全年徑流量的80%。流域地表徑流補(bǔ)給主要來源于高山雪冰融水、季節(jié)性積雪融水、降水和地下水［24］。
圖1 研究區(qū)示意圖Fig.1 Schematic diagram of the study area
1.2 HBV模型
HBV 模型結(jié)構(gòu)簡單，易于理解。本文使用的HBV 模型版本為AghaKouchak 等［20］使用的HBV 集總式日模型版本。值得注意的是，因?yàn)檠芯繀^(qū)域氣象站點(diǎn)稀疏，沒有足夠的蒸散發(fā)數(shù)據(jù)作為驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)，因此，在求潛在蒸散發(fā)時(shí)，將HBV模型中原本用月平均氣溫、月平均潛蒸散發(fā)、日平均氣溫求修正的潛蒸散發(fā)的方法改為使用修正的Blaney-Criddle方程，根據(jù)風(fēng)速、濕度、太陽輻射等因素，以日平均氣溫為主要驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)計(jì)算修正的潛在蒸散發(fā)量。修改后，模型輸入的驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)為日降水量和日平均氣溫?cái)?shù)據(jù)，模型的輸出為日平均流量。
模型總體水平衡可描述為：
式中：P是降水量；E是蒸散發(fā)量；R是徑流量；SP為積雪覆蓋量；SM為土壤含水量；UZ為表層地下含水量；LZ為深層地下含水量；Lakes為流域中水體的水量。
HBV模型包含4個(gè)主要模塊：融雪與積雪模塊；土壤水分和有效降水模塊；蒸散發(fā)模塊；徑流響應(yīng)模塊。
（1）融雪與積雪模塊
HBV模型假定融雪和積雪由觀測的氣溫（T）和閾值溫度（TT）之間的相對關(guān)系控制。如果T≤TT，則假定所有進(jìn)入的降水都以降雪的形式積累，不產(chǎn)生徑流。如果T＞TT，則積雪會融化，融雪用度日法計(jì)算。液態(tài)水量為降水量與融雪所得水量之和，并隨后劃分為入滲和徑流成分。度日法計(jì)算公式為：
式中：Sm為融雪量(mm·d-1)；DD為度日因子(mm·℃-1·d-1)；T為日平均氣溫(℃)；TT為閾值溫度(℃)。
（2）土壤水分和有效降水模塊
根據(jù)降水時(shí)土壤含水量估算，模型將降水分為2個(gè)部分，一部分有助于滲透到土壤中，另一部分有助于產(chǎn)生地表徑流，即有效降水Peff。
式中：Peff表示有效降水(mm)；SM是實(shí)際土壤含水量(mm)；FC是 最大土壤持水量(mm)；P是日降水量(mm)；β是形狀因子。
（3）蒸散發(fā)模塊
實(shí)際蒸散發(fā)量由實(shí)際土壤含水量與PWP的關(guān)系經(jīng)以下的計(jì)算得到：
（4）徑流響應(yīng)模塊
HBV 模型利用線性水庫的概念來模擬估算流域出口處的徑流。系統(tǒng)由2個(gè)虛擬的水庫組成，第1個(gè)水庫用來描述近地表徑流過程，第2 個(gè)水庫用來模擬基流。這2個(gè)水庫通過恒定的滲透速率相互連接?？偟哪M徑流量通過將第1個(gè)和第2個(gè)水庫流出量相加得出。
1.3 數(shù)據(jù)來源
采用的數(shù)據(jù)集為中國氣象局的氣象站公布的2套數(shù)據(jù)集。第1 套數(shù)據(jù)為站點(diǎn)觀測數(shù)據(jù)，選取全國2400國家級地面氣象觀測站中的3個(gè)站點(diǎn)和石門水文站的觀測數(shù)據(jù)。在全國2400 國家級地面氣象觀測站中沒有氣象站在研究區(qū)域內(nèi)，選取距離研究區(qū)域最近的天山大西溝站與較近的呼圖壁站、小渠子站，分別距研究區(qū)邊界17 km、39 km、45 km左右（圖1）。對選取的4 個(gè)站點(diǎn)求其氣溫、降水?dāng)?shù)據(jù)的算術(shù)平均值，作為第1套驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)。
第2 套數(shù)據(jù)為氣溫與降水格點(diǎn)數(shù)據(jù)，降水格點(diǎn)數(shù)據(jù)來自中國地面降水日值0.5°×0.5°格點(diǎn)數(shù)據(jù)集（V2.0），數(shù)據(jù)集代碼：SURF_CLI_CHN_PRE_DAY_GRID_0.5。氣溫格點(diǎn)數(shù)據(jù)來自中國地面氣溫日值0.5°×0.5°格 點(diǎn) 數(shù) 據(jù) 集（V2.0），數(shù) 據(jù) 集 代 碼：SURF_CLI_CHN_TEM_DAY_GRID_0.5。選取本文研究區(qū)所在的3個(gè)格點(diǎn)單元（圖1），并按流域在格點(diǎn)單元中所占的面積比例大小對所選格點(diǎn)單元的降水、氣溫?cái)?shù)據(jù)加權(quán)平均，將得到的降水、氣溫日數(shù)據(jù)作為另1套驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)。
本文的研究區(qū)內(nèi)有石門水文站，位于研究區(qū)出口。石門水文站的氣溫、降水與徑流數(shù)據(jù)均來自水文年鑒。
1.4 統(tǒng)計(jì)指標(biāo)
應(yīng)用HBV模型對研究區(qū)進(jìn)行融雪洪水模擬，率定期為2000 年1 月1 日至2007 年12 月31 日，驗(yàn)證期為2008年1月1日至2011年12月31日。
徑流模擬的結(jié)果用Nash 效率系數(shù)與流量平均相對誤差判定：
式中：Qobs為實(shí)測流量(m3·s-1)；Qsim為模擬流量值(m3·s-1)；為觀測流量平均值(m3·s-1)；為模擬流量平均值(m3·s-1)。NSE 為Nash 效率系數(shù)（Nash-Suttcliffe Efficiency），MRE 為平均相對誤差（Mean Relative Error）。Nash 系數(shù)NSE 介于-∞～1 之間，其值越接近1，則模擬結(jié)果越精確。流量平均相對誤差MRE用來評估總體流量是否平衡。
1.2.1 文獻(xiàn)資料法 通過CNKI中國知網(wǎng)、世界體育舞蹈聯(lián)合會官網(wǎng)等網(wǎng)站，檢索近10年以來以“體育舞蹈”“拉丁舞”“標(biāo)準(zhǔn)舞”“協(xié)調(diào)性”“靈敏素質(zhì)”為關(guān)鍵詞的相關(guān)文獻(xiàn)共4 504篇。經(jīng)手動(dòng)剔除相關(guān)性較弱的文獻(xiàn)后，最終對251篇相關(guān)文章、7本書籍與教材進(jìn)行詳細(xì)閱讀，并進(jìn)行整理和分析，為本研究提供了堅(jiān)實(shí)的理論支撐。
2 結(jié)果與分析
2.1 站點(diǎn)數(shù)據(jù)與格點(diǎn)數(shù)據(jù)的對比分析
首先，將2套驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)——站點(diǎn)氣溫、降水?dāng)?shù)據(jù)與格點(diǎn)氣溫、降水?dāng)?shù)據(jù)做對比（圖2）。
從圖2a可以看出，站點(diǎn)日平均氣溫整體高于格點(diǎn)日平均氣溫。從2000 年1 月1 日至2011 年12 月31 日的日平均氣溫特征值來看，2000—2011 年，站點(diǎn)日平均氣溫的最大值為24.3 ℃，在2004年7月14日，格點(diǎn)日平均氣溫的最大值為17.5 ℃，在2006年7月31日。站點(diǎn)日平均氣溫的最小值為2011年1月7日的-24.8 ℃，格點(diǎn)日平均氣溫的最小值為2006年1月4日的-26.6 ℃。
圖2 站點(diǎn)數(shù)據(jù)與格點(diǎn)數(shù)據(jù)對比Fig.2 Comparison of station data and grid data
從季節(jié)尺度看，在2000年1月1日至2011年12月31日，夏季站點(diǎn)日平均氣溫?cái)?shù)據(jù)的多年平均值為16.1 ℃，比格點(diǎn)日平均氣溫?cái)?shù)據(jù)的夏季多年平均值9.7 ℃高6.4 ℃，在4個(gè)季節(jié)中相差最大。2套日平均氣溫?cái)?shù)據(jù)的春季多年平均值之差次之，春季站點(diǎn)日平均氣溫?cái)?shù)據(jù)的多年平均值為4.4 ℃，比格點(diǎn)數(shù)據(jù)的-0.8 ℃高5.2 ℃。秋季的情況與春季較為接近，秋季站點(diǎn)日平均氣溫的多年平均值為3.8 ℃，比格點(diǎn)數(shù)據(jù)的-0.6 ℃高4.4 ℃。在4 個(gè)季節(jié)中，冬季2 套日平均氣溫?cái)?shù)據(jù)的多年平均值相差最小，站點(diǎn)日平均氣溫?cái)?shù)據(jù)的冬季多年平均值為-11.7 ℃，比格點(diǎn)日平均氣溫?cái)?shù)據(jù)的-13.4 ℃高1.7 ℃。
從多年尺度看，在2000年1月1日至2011年12月31 日，站點(diǎn)日平均氣溫?cái)?shù)據(jù)的多年平均值為3.2 ℃，格點(diǎn)日平均氣溫?cái)?shù)據(jù)的多年平均值為-1.2 ℃，站點(diǎn)日平均氣溫?cái)?shù)據(jù)的多年平均水平比格點(diǎn)數(shù)據(jù)高4.4 ℃。
分析圖2b可知，在每年日降水量最大的幾天，2種降水?dāng)?shù)據(jù)產(chǎn)品有較大偏差，所用站點(diǎn)的日降水?dāng)?shù)據(jù)往往小于格點(diǎn)日降水?dāng)?shù)據(jù)。以2000 年為例，在2000年，站點(diǎn)數(shù)據(jù)和格點(diǎn)數(shù)據(jù)的日降水量最大值均在6月11日，這一天站點(diǎn)數(shù)據(jù)日降水量為18.7 mm，格點(diǎn)數(shù)據(jù)日降水量為39.9 mm。在2000 年，站點(diǎn)數(shù)據(jù)最大3日降水量為36.5 mm，格點(diǎn)數(shù)據(jù)最大3日降水量為65.0 mm。站點(diǎn)數(shù)據(jù)中，根據(jù)24 h降水量，屬于中雨（10～25 mm）的有9 d，屬于小雨（0.1～10 mm）的有171 d，其余（＜0.1 mm）的有186 d。格點(diǎn)數(shù)據(jù)中，根據(jù)24 h 降水量，屬于大雨（25～50 mm）的有2 d，屬于中雨（10～25 mm）的有13 d，屬于小雨（0.1～10 mm）的有234 d，其余（＜0.1 mm）的有117 d。
從季節(jié)尺度來看，在春季，站點(diǎn)數(shù)據(jù)日降水量平均值為1.2 mm，格點(diǎn)數(shù)據(jù)日降水量平均值為1.0 mm。在夏季，站點(diǎn)數(shù)據(jù)日降水量平均值為2.4 mm，格點(diǎn)數(shù)據(jù)日降水量平均值為3.5 mm。在秋季，站點(diǎn)數(shù)據(jù)與格點(diǎn)數(shù)據(jù)日降水量平均值均為0.7 mm。在冬季，站點(diǎn)數(shù)據(jù)日降水量平均值為0.3 mm，格點(diǎn)數(shù)據(jù)日降水量平均值為0.2 mm。
從多年尺度來看，在2000 年1 月1 日至2011 年12 月31 日，站點(diǎn)數(shù)據(jù)的多年平均降水量為426.3 mm，格點(diǎn)數(shù)據(jù)的多年平均降水量為494.2 mm。格點(diǎn)降水?dāng)?shù)據(jù)總體大于站點(diǎn)降水?dāng)?shù)據(jù)。
從2000 年1 月1 日至2011 年12 月31 日各種降水類型的天數(shù)看，格點(diǎn)數(shù)據(jù)日降水量最大值為39.9 mm，根據(jù)24 h 降水量，屬于大雨（25～50 mm）的有14 d，屬于中雨（10～25 mm）的有95 d，屬于小雨（0.1～10 mm）的有2771 d，其余（＜0.1 mm）有1503 d。站點(diǎn)數(shù)據(jù)日降水量最大值為33.0 mm，根據(jù)24 h降水量，屬于大雨（25～50 mm）的有1 d，屬于中雨（10～25 mm）的有81 d，屬于小雨（0.1～10 mm）的有2067 d，其余（＜0.1 mm）有2234 d。
從降水的空間分布來看，對于站點(diǎn)數(shù)據(jù)，2000年1月1日至2011年12月31日，呼圖壁站多年平均降水量為210.0 mm，小渠子站多年平均降水量為586.5 mm，天山大西溝站多年平均日降水量為502.9 mm，石門站多年平均降水量為405.8 mm。如圖1，結(jié)合海拔高度可以看出，在本文研究區(qū)內(nèi)，海拔越高，站點(diǎn)數(shù)據(jù)的多年平均降水量越大。對于格點(diǎn)數(shù)據(jù)，2000 年1 月1 日至2011 年12 月31 日，按流域在格點(diǎn)單元中所占的面積比例大小加權(quán)之前，左上格點(diǎn)單元（43.5°～44°N，86°～86.5°E）的多年平均降水量為542.2 mm，左下格點(diǎn)單元（43°～43.5°N，86°～86.5°E）的多年平均降水量為469.0 mm，右上格點(diǎn)單元（43.5°～44°N，86.5°～87°E）的多年平均降水量為526.2 mm。在本文研究區(qū)內(nèi)，格點(diǎn)數(shù)據(jù)的多年平均降水量隨格點(diǎn)單元的平均海拔高度的變化規(guī)律不明顯。
2.2 融雪洪水徑流模擬
首先，采用算術(shù)平均法將2000 年1 月1 日至2007 年12 月31 日的站點(diǎn)氣溫、降水?dāng)?shù)據(jù)和格點(diǎn)氣溫、降水?dāng)?shù)據(jù)進(jìn)行融合，得到一套融合的氣溫、降水?dāng)?shù)據(jù)，用以率定模型參數(shù)。
本文所用的HBV 模型共有參數(shù)10 個(gè)，其中度日因子DD、田間持水量FC、壤中流退水系數(shù)k1是敏感參數(shù)，其余為不敏感參數(shù)［25］。首先對參數(shù)進(jìn)行人工率定，通過人工率定的過程理解每個(gè)參數(shù)對模擬結(jié)果的影響，再采用遺傳算法對敏感參數(shù)進(jìn)行率定（表1）。
表1 HBV模型的參數(shù)范圍與率定結(jié)果Tab.1 Parameters’range and calibration results of HBV model
使用率定好的參數(shù)，分別用站點(diǎn)數(shù)據(jù)和格點(diǎn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)HBV模型模擬融雪洪水的結(jié)果如表2所示。
表2 使用不同驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)的流量模擬結(jié)果Tab.2 Flow simulation results using different driving data
分別繪制融合數(shù)據(jù)與站點(diǎn)數(shù)據(jù)、格點(diǎn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)HBV模型模擬的融雪洪水流量與實(shí)測流量過程線，如圖3所示。
使用融合的氣溫、降水?dāng)?shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)HBV模型率定參數(shù)，率定期融雪洪水模擬的Nash系數(shù)為0.680，平均流量相對誤差為1.63%，率定期模擬的洪水過程如圖3a所示。可以看出，融合數(shù)據(jù)模擬出的夏季洪水的洪峰部分普遍偏小，2001 年、2003 年、2004 年、2005 年、2006 年、2007 年的春季模擬出的融雪徑流偏大，會模擬出實(shí)測不存在的洪水過程。在部分年份最后1 個(gè)洪水之后的部分時(shí)段，如2000 年9 月至10月上旬、2001年10月中旬、2002年10月、2003年10 月、2004 年10 月、2005 年10 月、2007 年10 月，融合數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)HBV 模型模擬出的流量減少的過程與實(shí)測過程擬合較好。在流量較低的冬季，2004 年1—2 月與2005 年2 月融合數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)HBV 模型模擬出的流量與實(shí)測流量擬合較好，其余年份冬季融合數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)HBV 模型模擬出的流量普遍低于實(shí)測流量。
用站點(diǎn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)HBV 模型模擬融雪洪水過程（圖3b），驗(yàn)證期融雪洪水模擬的Nash系數(shù)為0.433，平均流量相對誤差為14.64%。用格點(diǎn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)HBV模型模擬融雪洪水過程（圖3c），驗(yàn)證期融雪洪水模擬的Nash 系數(shù)為0.792，平均流量相對誤差為2.44%。從Nash 系數(shù)與平均相對誤差來看，格點(diǎn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)HBV 模型的融雪徑流模擬效果比站點(diǎn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)HBV模型的融雪徑流模擬效果更好，格點(diǎn)數(shù)據(jù)在研究區(qū)進(jìn)行融雪洪水模擬的適用性更強(qiáng)。
圖3 融合數(shù)據(jù)與2套數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的模擬結(jié)果Fig.3 Simulation results driven by syncretic data and two sets of data
結(jié)合2 套數(shù)據(jù)的對比結(jié)果，對比2 套數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)HBV模型模擬出的融雪洪水過程與實(shí)測洪水過程，分析2套數(shù)據(jù)在研究區(qū)的精度與誤差情況。在每年夏季的洪峰部分，2 套數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)HBV 模型模擬出融雪洪水的洪峰均小于實(shí)測洪水的洪峰，站點(diǎn)數(shù)據(jù)的這一問題更為突出，站點(diǎn)數(shù)據(jù)模擬出的這里的洪峰流量低于格點(diǎn)數(shù)據(jù)模擬出的流量。實(shí)測洪水過程中，洪峰前的漲洪過程往往比較迅速，如2008 年7月28—29日，實(shí)測流量由60.7 m3·s-1漲為103 m3·s-1，2009 年7 月13—14 日，實(shí)測流量由60.1 m3·s-1漲為111 m3·s-1，2011 年6 月18—19 日，實(shí)測流量由57.4 m3·s-1漲為116 m3·s-1。而2套數(shù)據(jù)模擬出的融雪洪水流量的漲洪過程則相對平緩。對比相應(yīng)時(shí)段的氣溫、降水?dāng)?shù)據(jù)，2008 年7 月28 日格點(diǎn)數(shù)據(jù)降水量為11.4 mm，站點(diǎn)數(shù)據(jù)降水量則僅有4.2 mm；2009年7 月13 日格點(diǎn)數(shù)據(jù)與站點(diǎn)數(shù)據(jù)的降水量分別為6.6 mm與4.1 mm；2011年6月18日，格點(diǎn)數(shù)據(jù)降水量為21.0 mm，站點(diǎn)數(shù)據(jù)降水量為10.0 mm。根據(jù)模型結(jié)構(gòu)，夏季站點(diǎn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)HBV模型模擬出的洪峰流量過低可能的原因是，在夏季，所用站點(diǎn)的降水?dāng)?shù)據(jù)偏低或者所用站點(diǎn)的氣溫?cái)?shù)據(jù)偏低，結(jié)合2.1 的分析，事實(shí)上，在夏季，所用站點(diǎn)數(shù)據(jù)的氣溫普遍高于格點(diǎn)數(shù)據(jù)。由此可見，在夏季，站點(diǎn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)HBV模型模擬出的洪峰流量過低的原因是所用站點(diǎn)的降水?dāng)?shù)據(jù)偏低的可能性更大。此外，格點(diǎn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)HBV模型模擬出的洪峰流量也低于實(shí)測流量，只有對應(yīng)著較大降水的情況下，模擬的洪水過程才體現(xiàn)出陡漲的過程，因此2 套降水?dāng)?shù)據(jù)在夏季的降水量大的部分的精度均有待提高，站點(diǎn)數(shù)據(jù)在降水量大的部分的精度比格點(diǎn)數(shù)據(jù)低。
2008 年上半年，2 套數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)HBV 模型模擬出融雪洪水的流量均小于實(shí)測值，主要原因是模型狀態(tài)變量的初始值為0，需要運(yùn)行一段時(shí)間。總體來看，除了2009年，2010年，2011年的春季，2009年的8—10 月，2011 年的秋季外，在2008—2011 年的其他時(shí)段，用站點(diǎn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)HBV模型模擬出的融雪洪水流量普遍小于實(shí)測值。根據(jù)2.1中站點(diǎn)數(shù)據(jù)與格點(diǎn)數(shù)據(jù)對比分析的結(jié)果，推測可能的原因是所用站點(diǎn)降水?dāng)?shù)據(jù)偏低，導(dǎo)致模擬出的融雪洪水流量偏低。
在2009 年、2010 年、2011 年的4—5 月，站點(diǎn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)HBV 模型模擬出的融雪洪水流量普遍遠(yuǎn)大于實(shí)測流量過程，且會模擬出若干洪峰，而實(shí)測流量過程則沒有這些洪峰。根據(jù)2套數(shù)據(jù)對比分析的結(jié)果和HBV模型的結(jié)構(gòu)，推測其主要原因是4月往往處于一年中氣溫剛開始持續(xù)大于融雪閾值溫度的時(shí)候，氣溫升高，而站點(diǎn)氣溫?cái)?shù)據(jù)偏高，因此導(dǎo)致從4 月開始模型計(jì)算出的融雪量偏高，從而計(jì)算出的春季融雪洪水流量偏高。相比之下，格點(diǎn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)HBV 模型模擬出的洪水流量過程的峰現(xiàn)時(shí)間與實(shí)測流量過程總體較為吻合。
在每年的冬季，實(shí)測流量往往在1.8～3.8 m3·s-1左右，格點(diǎn)數(shù)據(jù)與站點(diǎn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)HBV模型模擬出的冬季流量過程均小于實(shí)測流量過程，站點(diǎn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)HBV模型模擬出的冬季流量更小，基本小于2 m3·s-1，格點(diǎn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)HBV 模型模擬出的冬季流量往往維持在1.5～2.5 m3·s-1左右，當(dāng)冬季實(shí)測流量在2 m3·s-1左右時(shí)，格點(diǎn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)HBV模型模擬出的冬季流量與實(shí)測流量過程較為吻合。
從數(shù)據(jù)集的制作過程分析誤差原因，格點(diǎn)數(shù)據(jù)是基于國家氣象信息中心基礎(chǔ)資料專項(xiàng)最新整編的中國地面高密度臺站的降水、氣溫資料，利用ANUSPLIN 軟件的薄盤樣條法(TPS，ThinPlate Spline)進(jìn)行空間插值，生成中國地面水平分辨率0.5°×0.5°的日值降水與氣溫格點(diǎn)數(shù)據(jù)。而本文的站點(diǎn)數(shù)據(jù)所選取的站點(diǎn)為研究區(qū)外的3個(gè)鄰近氣象站與研究區(qū)內(nèi)1 個(gè)水文站。在山區(qū)，降水受地形影響較大，有很強(qiáng)的空間變異性，氣溫也具有海拔高度引起的垂直差異。這些站點(diǎn)的氣溫與降水?dāng)?shù)據(jù)在研究區(qū)代表性比較差，精度較低，但是在研究區(qū)再沒有別的站點(diǎn)。因此，在后續(xù)的研究中，為減小融雪洪水模擬的誤差，可以根據(jù)海拔高程、坡向坡度等因素，對臨近站點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行修正。
2.3 融雪洪水特征分析
由圖3可以看出，在研究區(qū)，每一年中最大的洪水均出現(xiàn)在夏季，且往往漲洪迅速，洪峰陡峭。實(shí)測日平均流量常常出現(xiàn)某一天突然陡漲的現(xiàn)象。選 取2000 年、2001 年、2008 年 為 例，2000 年7 月15—16 日、7 月17—18 日、2001 年7 月29—30 日和2008年7月28—29日實(shí)測流量增長均接近2倍。每年第1場洪峰所在的日平均流量超過50 m3·s-1的洪水往往出現(xiàn)在夏季。夏季是全年洪水流量最大的季節(jié)，2000—2011年夏季石門站實(shí)測日平均流量的多年平均值為43.9 m3·s-1。2000—2011 年間，最大的日平均流量為2007年7月10日的171 m3·s-1。對于洪峰部分的日平均流量，2 套數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)HBV 模型模擬出的流量往往偏小。
在春季，日平均流量由冬季的1.8～3.8 m3·s-1左右開始緩慢上升。受溫度升高、積雪融化與降水的影響，部分年份，如2000 年、2002 年、2003 年、2006年、2007 年、2008 年、2009 年在4 月底或5 月會形成較小的洪峰，洪峰位置的日平均流量在20～35 m3·s-1左右。2000—2011 年春季實(shí)測日平均流量的多年平均值為5.66 m3·s-1。站點(diǎn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)HBV模型模擬出的春季流量過程常常偏大。
每年的9 月開始，秋季位于一年中最后1 場較大的洪水的退水過程，退水過程往往比較緩慢，部分年份的日平均流量在這一段退水過程中有上下波動(dòng)過程，如2007 年9 月上旬，2009 年9 月上旬、2010 年9 月上旬。2000—2011 年秋季石門站實(shí)測日平均流量的多年平均值為10.5 m3·s-1。
冬季流量普遍較小，一般保持在1.8～3.8 m3·s-1左右，波動(dòng)很小。2000—2011年冬季實(shí)測日平均流量的多年平均值為2.80 m3·s-1。
3 結(jié)論
（1）格點(diǎn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下水文模型的融雪徑流模擬效果總體優(yōu)于利用站點(diǎn)觀測數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的水文模型的模擬效果。格點(diǎn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下水文模型模擬融雪徑流的Nash 系數(shù)在驗(yàn)證期為0.792，高于站點(diǎn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的0.433。格點(diǎn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下水文模型模擬融雪徑流的平均相對誤差為2.44%，低于站點(diǎn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的14.64%?；趪壹壐呙芏扰_站插值而來的格點(diǎn)數(shù)據(jù)在研究區(qū)融雪洪水模擬的適用性比本文所選取的研究區(qū)外的3個(gè)鄰近氣象站與研究區(qū)內(nèi)1個(gè)水文站的氣溫與降水?dāng)?shù)據(jù)更高。
（2）分析模擬與實(shí)測的融雪洪水特征，在大洪水的部分，實(shí)測洪水過程漲洪迅速，2套數(shù)據(jù)模擬出的洪峰流量都普遍偏小，站點(diǎn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)HBV模型模擬出的融雪洪水洪峰部分的誤差大于格點(diǎn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)HBV 模型的模擬結(jié)果。在春季，站點(diǎn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)HBV模型模擬出的流量過程比實(shí)測過程偏大，這主要是因?yàn)樗谜军c(diǎn)的氣溫?cái)?shù)據(jù)偏高。在每年的11月下旬至次年2 月上旬，2 套數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)HBV 模型得到的流量模擬值都普遍低于實(shí)測值。對于格點(diǎn)數(shù)據(jù)，當(dāng)實(shí)測流量在2 m3·s-1左右時(shí)，模擬值與實(shí)測值會比較吻合。冬季站點(diǎn)數(shù)據(jù)在研究區(qū)的精度則有待提高。
（3）結(jié)合2套數(shù)據(jù)的對比結(jié)果與融雪徑流的模擬情況可知，本文所選取的研究區(qū)外的3 個(gè)鄰近氣象站與研究區(qū)內(nèi)1個(gè)水文站的氣溫與降水?dāng)?shù)據(jù)在研究區(qū)的精度較低，特別是日降水?dāng)?shù)據(jù)的算術(shù)平均值在夏季偏低，日平均氣溫算術(shù)平均值在春季偏高。因?yàn)樵谏絽^(qū)，降水受地形影響較大，有很強(qiáng)的空間變異性，氣溫也具有海拔高度引起的垂直差異。這些站點(diǎn)的氣溫與降水?dāng)?shù)據(jù)在研究區(qū)代表性比較差，精度較低，但在研究區(qū)無其他站點(diǎn)。本文僅基于水文模型模擬出的融雪洪水徑流與實(shí)測徑流對比，分別對2套數(shù)據(jù)集進(jìn)行了對比分析及其融雪型徑流模擬的適用性分析。在后續(xù)的研究中，可以根據(jù)海拔高程、坡向坡度等因素，對臨近站點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行修正，以減小融雪洪水模擬的誤差。
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孫銘悅， 呂海深， 朱永華， 林 瑜， 張梅潔
（1.河海大學(xué)水文水資源與水利工程科學(xué)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，江蘇 南京 210098；2.河海大學(xué)水文水資源學(xué)院，江蘇 南京 210098）
在融雪融冰地區(qū)，進(jìn)行準(zhǔn)確的徑流模擬與預(yù)報(bào)對水資源規(guī)劃與管理、減少融雪洪水帶來的損失十分重要［1-2］。大多數(shù)融雪過程發(fā)生在高寒地區(qū)或河流源頭，這些地方往往缺乏實(shí)測資料［3］。因此，對于這些具有融雪特征的資料缺乏地區(qū)，研究如何提高水文預(yù)報(bào)準(zhǔn)確性十分必要。在高寒山區(qū)，降水特征受地形影響較大，復(fù)雜的山區(qū)地形和局地小氣候形成了迥異多變的降水時(shí)空分布格局［4］。氣溫的分布相當(dāng)程度上也受到地形因素的影響，具有海拔引起的垂直差異［5］。在寒區(qū)水文模擬過程中，降水和氣溫是關(guān)鍵的變量數(shù)據(jù)［6］。在融雪洪水模擬中，降水和氣溫?cái)?shù)據(jù)是影響水文模型輸入不確定性的重要數(shù)據(jù)［7］。降水量是重要的氣象要素，往往是水文模型模擬徑流時(shí)最重要的輸入數(shù)據(jù)［8-10］。因此，對不同來源的驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)，如降水、氣溫?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行適用性評估，對提高預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確性有重要意義。
新疆位于中國西北，是典型的內(nèi)陸干旱區(qū)，內(nèi)有許多高大山體，在低溫條件下，高山區(qū)降水形成冰川與積雪，融化后會產(chǎn)生融雪洪水［11］。近20 a來，新疆融雪（冰）型洪水占新疆洪水的39%［12］?，F(xiàn)階段，我國的國家氣象站基本保持在2200～2400 個(gè)左右，東南地區(qū)分布較多，西北地區(qū)分布較少［13］。新疆地區(qū)的氣象站總體較為稀疏。在呼圖壁河流域石門水文站以上的區(qū)域，全國2400個(gè)國家級地面氣象觀測站中沒有站點(diǎn)在該區(qū)域中。除氣象站點(diǎn)數(shù)據(jù)外，多機(jī)構(gòu)發(fā)布了多種不同的降水、氣溫?cái)?shù)據(jù)產(chǎn)品，不同數(shù)據(jù)產(chǎn)品在數(shù)據(jù)來源、時(shí)間序列長度、數(shù)據(jù)處理方式與數(shù)據(jù)用途上各有不同［14］。對資料缺乏地區(qū)，研究已有降水、氣溫?cái)?shù)據(jù)的適用性十分必要。國家氣象中心提供的中國地面氣溫與降水日值0.5°×0.5°格點(diǎn)數(shù)據(jù)集包括1961 年至今的逐日氣溫與降水?dāng)?shù)據(jù)，時(shí)間序列長度足夠，且該數(shù)據(jù)是基于國家級高密度臺站插值而來，是中國經(jīng)緯度邊界范圍內(nèi)的氣溫、降水?dāng)?shù)據(jù)，比諸多全球范圍的氣溫、降水產(chǎn)品更有針對性［14］。網(wǎng)格降水?dāng)?shù)據(jù)產(chǎn)品可有效地替代地面實(shí)測數(shù)據(jù)，但需要經(jīng)過評估驗(yàn)證［15］。Gao 等［16］以基于站點(diǎn)的中國格網(wǎng)日降水分析產(chǎn)品CGDPA 為基準(zhǔn)，評估了2 套降水?dāng)?shù)據(jù)產(chǎn)品在2 處無資料地區(qū)的精度，并驅(qū)動(dòng)水文模型分析了其對洪水頻率分析的適用性。Dembélé等［17］在評估總結(jié)多套不同降水和氣溫?cái)?shù)據(jù)產(chǎn)品的組合驅(qū)動(dòng)mHM 水文模型的效果時(shí)，發(fā)現(xiàn)不存在始終保持最優(yōu)的氣溫或降水?dāng)?shù)據(jù)集，一些區(qū)域性數(shù)據(jù)產(chǎn)品優(yōu)于全球數(shù)據(jù)產(chǎn)品。Mazzoleni 等［18］在研究不同降水?dāng)?shù)據(jù)集驅(qū)動(dòng)分布式水文模型模擬徑流時(shí)發(fā)現(xiàn)，不同的流域有不同的最優(yōu)降水?dāng)?shù)據(jù)，模擬結(jié)果對流域特征十分敏感。在以往研究中，研究區(qū)域的空間范圍也往往較大。因此，對于具體的中小無資料流域，針對各自不同的情況，仍需要因地制宜，做進(jìn)一步的分析與評估。
HBV（Hydrologiska Byr?ns Vattenbalansavdelning）模型是瑞典氣象和水文研究所（SMHI）于20 世紀(jì)70年代開發(fā)的概念性水文模型［19-21］。對融雪徑流作用機(jī)制明顯的流域，HBV 模型的適應(yīng)性較強(qiáng)［22］。目前，HBV 模型已被應(yīng)用于全球50 多個(gè)國家，被廣泛應(yīng)用于各種尺度，成為許多應(yīng)用類型中更普遍的工具，在許多無資料或資料缺乏的地區(qū)也得到應(yīng)用［23］。
本文以氣象站點(diǎn)稀疏的新疆呼圖壁河流域石門站以上的區(qū)域?yàn)檠芯繀^(qū)域，選取中國氣象局的氣象站觀測數(shù)據(jù)集和中國地面降水與氣溫日值0.5°×0.5°格點(diǎn)數(shù)據(jù)集，應(yīng)用包含融雪徑流模擬的HBV 模型，在呼圖壁河流域石門水文站以上區(qū)域，基于模擬出的融雪洪水徑流與實(shí)測徑流對比，分別對選取的2 套氣溫、降水?dāng)?shù)據(jù)集進(jìn)行對比分析及其融雪型徑流模擬的適用性分析，分析了呼圖壁河流域模擬與實(shí)測融雪洪水的一些特征，也結(jié)合驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)的不同分析了模擬融雪徑流出現(xiàn)誤差的可能原因，為如何提高無資料地區(qū)融雪型洪水預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確性提供支撐。
1 數(shù)據(jù)和方法
1.1 研究區(qū)概況
本文研究區(qū)域?yàn)樾陆魣D壁河流域石門站以上的區(qū)域（圖1），呼圖壁河流域位于天山北坡中段、準(zhǔn)噶爾盆地南緣，地理位置介于86°05′～87°08′E，43°07′～45°20′N 之間。流域自上而下有石門水文站、青年渠首及芨芨壩分水閘站。石門站以上流域集水面積為1840 km2，河道坡降達(dá)23.3‰，年徑流量占呼圖壁河全流域年徑流量的93.3%［24］。呼圖壁河徑流年內(nèi)分配極不均勻，在夏季相對集中，占全年徑流量的80%。流域地表徑流補(bǔ)給主要來源于高山雪冰融水、季節(jié)性積雪融水、降水和地下水［24］。
圖1 研究區(qū)示意圖Fig.1 Schematic diagram of the study area
1.2 HBV模型
HBV 模型結(jié)構(gòu)簡單，易于理解。本文使用的HBV 模型版本為AghaKouchak 等［20］使用的HBV 集總式日模型版本。值得注意的是，因?yàn)檠芯繀^(qū)域氣象站點(diǎn)稀疏，沒有足夠的蒸散發(fā)數(shù)據(jù)作為驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)，因此，在求潛在蒸散發(fā)時(shí)，將HBV模型中原本用月平均氣溫、月平均潛蒸散發(fā)、日平均氣溫求修正的潛蒸散發(fā)的方法改為使用修正的Blaney-Criddle方程，根據(jù)風(fēng)速、濕度、太陽輻射等因素，以日平均氣溫為主要驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)計(jì)算修正的潛在蒸散發(fā)量。修改后，模型輸入的驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)為日降水量和日平均氣溫?cái)?shù)據(jù)，模型的輸出為日平均流量。
模型總體水平衡可描述為：
式中：P是降水量；E是蒸散發(fā)量；R是徑流量；SP為積雪覆蓋量；SM為土壤含水量；UZ為表層地下含水量；LZ為深層地下含水量；Lakes為流域中水體的水量。
HBV模型包含4個(gè)主要模塊：融雪與積雪模塊；土壤水分和有效降水模塊；蒸散發(fā)模塊；徑流響應(yīng)模塊。
（1）融雪與積雪模塊
HBV模型假定融雪和積雪由觀測的氣溫（T）和閾值溫度（TT）之間的相對關(guān)系控制。如果T≤TT，則假定所有進(jìn)入的降水都以降雪的形式積累，不產(chǎn)生徑流。如果T＞TT，則積雪會融化，融雪用度日法計(jì)算。液態(tài)水量為降水量與融雪所得水量之和，并隨后劃分為入滲和徑流成分。度日法計(jì)算公式為：
式中：Sm為融雪量(mm·d-1)；DD為度日因子(mm·℃-1·d-1)；T為日平均氣溫(℃)；TT為閾值溫度(℃)。
（2）土壤水分和有效降水模塊
根據(jù)降水時(shí)土壤含水量估算，模型將降水分為2個(gè)部分，一部分有助于滲透到土壤中，另一部分有助于產(chǎn)生地表徑流，即有效降水Peff。
式中：Peff表示有效降水(mm)；SM是實(shí)際土壤含水量(mm)；FC是 最大土壤持水量(mm)；P是日降水量(mm)；β是形狀因子。
（3）蒸散發(fā)模塊
實(shí)際蒸散發(fā)量由實(shí)際土壤含水量與PWP的關(guān)系經(jīng)以下的計(jì)算得到：
（4）徑流響應(yīng)模塊
HBV 模型利用線性水庫的概念來模擬估算流域出口處的徑流。系統(tǒng)由2個(gè)虛擬的水庫組成，第1個(gè)水庫用來描述近地表徑流過程，第2 個(gè)水庫用來模擬基流。這2個(gè)水庫通過恒定的滲透速率相互連接?？偟哪M徑流量通過將第1個(gè)和第2個(gè)水庫流出量相加得出。
1.3 數(shù)據(jù)來源
采用的數(shù)據(jù)集為中國氣象局的氣象站公布的2套數(shù)據(jù)集。第1 套數(shù)據(jù)為站點(diǎn)觀測數(shù)據(jù)，選取全國2400國家級地面氣象觀測站中的3個(gè)站點(diǎn)和石門水文站的觀測數(shù)據(jù)。在全國2400 國家級地面氣象觀測站中沒有氣象站在研究區(qū)域內(nèi)，選取距離研究區(qū)域最近的天山大西溝站與較近的呼圖壁站、小渠子站，分別距研究區(qū)邊界17 km、39 km、45 km左右（圖1）。對選取的4 個(gè)站點(diǎn)求其氣溫、降水?dāng)?shù)據(jù)的算術(shù)平均值，作為第1套驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)。
第2 套數(shù)據(jù)為氣溫與降水格點(diǎn)數(shù)據(jù)，降水格點(diǎn)數(shù)據(jù)來自中國地面降水日值0.5°×0.5°格點(diǎn)數(shù)據(jù)集（V2.0），數(shù)據(jù)集代碼：SURF_CLI_CHN_PRE_DAY_GRID_0.5。氣溫格點(diǎn)數(shù)據(jù)來自中國地面氣溫日值0.5°×0.5°格 點(diǎn) 數(shù) 據(jù) 集（V2.0），數(shù) 據(jù) 集 代 碼：SURF_CLI_CHN_TEM_DAY_GRID_0.5。選取本文研究區(qū)所在的3個(gè)格點(diǎn)單元（圖1），并按流域在格點(diǎn)單元中所占的面積比例大小對所選格點(diǎn)單元的降水、氣溫?cái)?shù)據(jù)加權(quán)平均，將得到的降水、氣溫日數(shù)據(jù)作為另1套驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)。
本文的研究區(qū)內(nèi)有石門水文站，位于研究區(qū)出口。石門水文站的氣溫、降水與徑流數(shù)據(jù)均來自水文年鑒。
1.4 統(tǒng)計(jì)指標(biāo)
應(yīng)用HBV模型對研究區(qū)進(jìn)行融雪洪水模擬，率定期為2000 年1 月1 日至2007 年12 月31 日，驗(yàn)證期為2008年1月1日至2011年12月31日。
徑流模擬的結(jié)果用Nash 效率系數(shù)與流量平均相對誤差判定：
式中：Qobs為實(shí)測流量(m3·s-1)；Qsim為模擬流量值(m3·s-1)；為觀測流量平均值(m3·s-1)；為模擬流量平均值(m3·s-1)。NSE 為Nash 效率系數(shù)（Nash-Suttcliffe Efficiency），MRE 為平均相對誤差（Mean Relative Error）。Nash 系數(shù)NSE 介于-∞～1 之間，其值越接近1，則模擬結(jié)果越精確。流量平均相對誤差MRE用來評估總體流量是否平衡。
1.2.1 文獻(xiàn)資料法 通過CNKI中國知網(wǎng)、世界體育舞蹈聯(lián)合會官網(wǎng)等網(wǎng)站，檢索近10年以來以“體育舞蹈”“拉丁舞”“標(biāo)準(zhǔn)舞”“協(xié)調(diào)性”“靈敏素質(zhì)”為關(guān)鍵詞的相關(guān)文獻(xiàn)共4 504篇。經(jīng)手動(dòng)剔除相關(guān)性較弱的文獻(xiàn)后，最終對251篇相關(guān)文章、7本書籍與教材進(jìn)行詳細(xì)閱讀，并進(jìn)行整理和分析，為本研究提供了堅(jiān)實(shí)的理論支撐。
2 結(jié)果與分析
2.1 站點(diǎn)數(shù)據(jù)與格點(diǎn)數(shù)據(jù)的對比分析
首先，將2套驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)——站點(diǎn)氣溫、降水?dāng)?shù)據(jù)與格點(diǎn)氣溫、降水?dāng)?shù)據(jù)做對比（圖2）。
從圖2a可以看出，站點(diǎn)日平均氣溫整體高于格點(diǎn)日平均氣溫。從2000 年1 月1 日至2011 年12 月31 日的日平均氣溫特征值來看，2000—2011 年，站點(diǎn)日平均氣溫的最大值為24.3 ℃，在2004年7月14日，格點(diǎn)日平均氣溫的最大值為17.5 ℃，在2006年7月31日。站點(diǎn)日平均氣溫的最小值為2011年1月7日的-24.8 ℃，格點(diǎn)日平均氣溫的最小值為2006年1月4日的-26.6 ℃。
圖2 站點(diǎn)數(shù)據(jù)與格點(diǎn)數(shù)據(jù)對比Fig.2 Comparison of station data and grid data
從季節(jié)尺度看，在2000年1月1日至2011年12月31日，夏季站點(diǎn)日平均氣溫?cái)?shù)據(jù)的多年平均值為16.1 ℃，比格點(diǎn)日平均氣溫?cái)?shù)據(jù)的夏季多年平均值9.7 ℃高6.4 ℃，在4個(gè)季節(jié)中相差最大。2套日平均氣溫?cái)?shù)據(jù)的春季多年平均值之差次之，春季站點(diǎn)日平均氣溫?cái)?shù)據(jù)的多年平均值為4.4 ℃，比格點(diǎn)數(shù)據(jù)的-0.8 ℃高5.2 ℃。秋季的情況與春季較為接近，秋季站點(diǎn)日平均氣溫的多年平均值為3.8 ℃，比格點(diǎn)數(shù)據(jù)的-0.6 ℃高4.4 ℃。在4 個(gè)季節(jié)中，冬季2 套日平均氣溫?cái)?shù)據(jù)的多年平均值相差最小，站點(diǎn)日平均氣溫?cái)?shù)據(jù)的冬季多年平均值為-11.7 ℃，比格點(diǎn)日平均氣溫?cái)?shù)據(jù)的-13.4 ℃高1.7 ℃。
從多年尺度看，在2000年1月1日至2011年12月31 日，站點(diǎn)日平均氣溫?cái)?shù)據(jù)的多年平均值為3.2 ℃，格點(diǎn)日平均氣溫?cái)?shù)據(jù)的多年平均值為-1.2 ℃，站點(diǎn)日平均氣溫?cái)?shù)據(jù)的多年平均水平比格點(diǎn)數(shù)據(jù)高4.4 ℃。
分析圖2b可知，在每年日降水量最大的幾天，2種降水?dāng)?shù)據(jù)產(chǎn)品有較大偏差，所用站點(diǎn)的日降水?dāng)?shù)據(jù)往往小于格點(diǎn)日降水?dāng)?shù)據(jù)。以2000 年為例，在2000年，站點(diǎn)數(shù)據(jù)和格點(diǎn)數(shù)據(jù)的日降水量最大值均在6月11日，這一天站點(diǎn)數(shù)據(jù)日降水量為18.7 mm，格點(diǎn)數(shù)據(jù)日降水量為39.9 mm。在2000 年，站點(diǎn)數(shù)據(jù)最大3日降水量為36.5 mm，格點(diǎn)數(shù)據(jù)最大3日降水量為65.0 mm。站點(diǎn)數(shù)據(jù)中，根據(jù)24 h降水量，屬于中雨（10～25 mm）的有9 d，屬于小雨（0.1～10 mm）的有171 d，其余（＜0.1 mm）的有186 d。格點(diǎn)數(shù)據(jù)中，根據(jù)24 h 降水量，屬于大雨（25～50 mm）的有2 d，屬于中雨（10～25 mm）的有13 d，屬于小雨（0.1～10 mm）的有234 d，其余（＜0.1 mm）的有117 d。
從季節(jié)尺度來看，在春季，站點(diǎn)數(shù)據(jù)日降水量平均值為1.2 mm，格點(diǎn)數(shù)據(jù)日降水量平均值為1.0 mm。在夏季，站點(diǎn)數(shù)據(jù)日降水量平均值為2.4 mm，格點(diǎn)數(shù)據(jù)日降水量平均值為3.5 mm。在秋季，站點(diǎn)數(shù)據(jù)與格點(diǎn)數(shù)據(jù)日降水量平均值均為0.7 mm。在冬季，站點(diǎn)數(shù)據(jù)日降水量平均值為0.3 mm，格點(diǎn)數(shù)據(jù)日降水量平均值為0.2 mm。
從多年尺度來看，在2000 年1 月1 日至2011 年12 月31 日，站點(diǎn)數(shù)據(jù)的多年平均降水量為426.3 mm，格點(diǎn)數(shù)據(jù)的多年平均降水量為494.2 mm。格點(diǎn)降水?dāng)?shù)據(jù)總體大于站點(diǎn)降水?dāng)?shù)據(jù)。
從2000 年1 月1 日至2011 年12 月31 日各種降水類型的天數(shù)看，格點(diǎn)數(shù)據(jù)日降水量最大值為39.9 mm，根據(jù)24 h 降水量，屬于大雨（25～50 mm）的有14 d，屬于中雨（10～25 mm）的有95 d，屬于小雨（0.1～10 mm）的有2771 d，其余（＜0.1 mm）有1503 d。站點(diǎn)數(shù)據(jù)日降水量最大值為33.0 mm，根據(jù)24 h降水量，屬于大雨（25～50 mm）的有1 d，屬于中雨（10～25 mm）的有81 d，屬于小雨（0.1～10 mm）的有2067 d，其余（＜0.1 mm）有2234 d。
從降水的空間分布來看，對于站點(diǎn)數(shù)據(jù)，2000年1月1日至2011年12月31日，呼圖壁站多年平均降水量為210.0 mm，小渠子站多年平均降水量為586.5 mm，天山大西溝站多年平均日降水量為502.9 mm，石門站多年平均降水量為405.8 mm。如圖1，結(jié)合海拔高度可以看出，在本文研究區(qū)內(nèi)，海拔越高，站點(diǎn)數(shù)據(jù)的多年平均降水量越大。對于格點(diǎn)數(shù)據(jù)，2000 年1 月1 日至2011 年12 月31 日，按流域在格點(diǎn)單元中所占的面積比例大小加權(quán)之前，左上格點(diǎn)單元（43.5°～44°N，86°～86.5°E）的多年平均降水量為542.2 mm，左下格點(diǎn)單元（43°～43.5°N，86°～86.5°E）的多年平均降水量為469.0 mm，右上格點(diǎn)單元（43.5°～44°N，86.5°～87°E）的多年平均降水量為526.2 mm。在本文研究區(qū)內(nèi)，格點(diǎn)數(shù)據(jù)的多年平均降水量隨格點(diǎn)單元的平均海拔高度的變化規(guī)律不明顯。
2.2 融雪洪水徑流模擬
首先，采用算術(shù)平均法將2000 年1 月1 日至2007 年12 月31 日的站點(diǎn)氣溫、降水?dāng)?shù)據(jù)和格點(diǎn)氣溫、降水?dāng)?shù)據(jù)進(jìn)行融合，得到一套融合的氣溫、降水?dāng)?shù)據(jù)，用以率定模型參數(shù)。
本文所用的HBV 模型共有參數(shù)10 個(gè)，其中度日因子DD、田間持水量FC、壤中流退水系數(shù)k1是敏感參數(shù)，其余為不敏感參數(shù)［25］。首先對參數(shù)進(jìn)行人工率定，通過人工率定的過程理解每個(gè)參數(shù)對模擬結(jié)果的影響，再采用遺傳算法對敏感參數(shù)進(jìn)行率定（表1）。
表1 HBV模型的參數(shù)范圍與率定結(jié)果Tab.1 Parameters’range and calibration results of HBV model
使用率定好的參數(shù)，分別用站點(diǎn)數(shù)據(jù)和格點(diǎn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)HBV模型模擬融雪洪水的結(jié)果如表2所示。
表2 使用不同驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)的流量模擬結(jié)果Tab.2 Flow simulation results using different driving data
分別繪制融合數(shù)據(jù)與站點(diǎn)數(shù)據(jù)、格點(diǎn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)HBV模型模擬的融雪洪水流量與實(shí)測流量過程線，如圖3所示。
使用融合的氣溫、降水?dāng)?shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)HBV模型率定參數(shù)，率定期融雪洪水模擬的Nash系數(shù)為0.680，平均流量相對誤差為1.63%，率定期模擬的洪水過程如圖3a所示。可以看出，融合數(shù)據(jù)模擬出的夏季洪水的洪峰部分普遍偏小，2001 年、2003 年、2004 年、2005 年、2006 年、2007 年的春季模擬出的融雪徑流偏大，會模擬出實(shí)測不存在的洪水過程。在部分年份最后1 個(gè)洪水之后的部分時(shí)段，如2000 年9 月至10月上旬、2001年10月中旬、2002年10月、2003年10 月、2004 年10 月、2005 年10 月、2007 年10 月，融合數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)HBV 模型模擬出的流量減少的過程與實(shí)測過程擬合較好。在流量較低的冬季，2004 年1—2 月與2005 年2 月融合數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)HBV 模型模擬出的流量與實(shí)測流量擬合較好，其余年份冬季融合數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)HBV 模型模擬出的流量普遍低于實(shí)測流量。
用站點(diǎn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)HBV 模型模擬融雪洪水過程（圖3b），驗(yàn)證期融雪洪水模擬的Nash系數(shù)為0.433，平均流量相對誤差為14.64%。用格點(diǎn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)HBV模型模擬融雪洪水過程（圖3c），驗(yàn)證期融雪洪水模擬的Nash 系數(shù)為0.792，平均流量相對誤差為2.44%。從Nash 系數(shù)與平均相對誤差來看，格點(diǎn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)HBV 模型的融雪徑流模擬效果比站點(diǎn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)HBV模型的融雪徑流模擬效果更好，格點(diǎn)數(shù)據(jù)在研究區(qū)進(jìn)行融雪洪水模擬的適用性更強(qiáng)。
圖3 融合數(shù)據(jù)與2套數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的模擬結(jié)果Fig.3 Simulation results driven by syncretic data and two sets of data
結(jié)合2 套數(shù)據(jù)的對比結(jié)果，對比2 套數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)HBV模型模擬出的融雪洪水過程與實(shí)測洪水過程，分析2套數(shù)據(jù)在研究區(qū)的精度與誤差情況。在每年夏季的洪峰部分，2 套數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)HBV 模型模擬出融雪洪水的洪峰均小于實(shí)測洪水的洪峰，站點(diǎn)數(shù)據(jù)的這一問題更為突出，站點(diǎn)數(shù)據(jù)模擬出的這里的洪峰流量低于格點(diǎn)數(shù)據(jù)模擬出的流量。實(shí)測洪水過程中，洪峰前的漲洪過程往往比較迅速，如2008 年7月28—29日，實(shí)測流量由60.7 m3·s-1漲為103 m3·s-1，2009 年7 月13—14 日，實(shí)測流量由60.1 m3·s-1漲為111 m3·s-1，2011 年6 月18—19 日，實(shí)測流量由57.4 m3·s-1漲為116 m3·s-1。而2套數(shù)據(jù)模擬出的融雪洪水流量的漲洪過程則相對平緩。對比相應(yīng)時(shí)段的氣溫、降水?dāng)?shù)據(jù)，2008 年7 月28 日格點(diǎn)數(shù)據(jù)降水量為11.4 mm，站點(diǎn)數(shù)據(jù)降水量則僅有4.2 mm；2009年7 月13 日格點(diǎn)數(shù)據(jù)與站點(diǎn)數(shù)據(jù)的降水量分別為6.6 mm與4.1 mm；2011年6月18日，格點(diǎn)數(shù)據(jù)降水量為21.0 mm，站點(diǎn)數(shù)據(jù)降水量為10.0 mm。根據(jù)模型結(jié)構(gòu)，夏季站點(diǎn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)HBV模型模擬出的洪峰流量過低可能的原因是，在夏季，所用站點(diǎn)的降水?dāng)?shù)據(jù)偏低或者所用站點(diǎn)的氣溫?cái)?shù)據(jù)偏低，結(jié)合2.1 的分析，事實(shí)上，在夏季，所用站點(diǎn)數(shù)據(jù)的氣溫普遍高于格點(diǎn)數(shù)據(jù)。由此可見，在夏季，站點(diǎn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)HBV模型模擬出的洪峰流量過低的原因是所用站點(diǎn)的降水?dāng)?shù)據(jù)偏低的可能性更大。此外，格點(diǎn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)HBV模型模擬出的洪峰流量也低于實(shí)測流量，只有對應(yīng)著較大降水的情況下，模擬的洪水過程才體現(xiàn)出陡漲的過程，因此2 套降水?dāng)?shù)據(jù)在夏季的降水量大的部分的精度均有待提高，站點(diǎn)數(shù)據(jù)在降水量大的部分的精度比格點(diǎn)數(shù)據(jù)低。
2008 年上半年，2 套數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)HBV 模型模擬出融雪洪水的流量均小于實(shí)測值，主要原因是模型狀態(tài)變量的初始值為0，需要運(yùn)行一段時(shí)間。總體來看，除了2009年，2010年，2011年的春季，2009年的8—10 月，2011 年的秋季外，在2008—2011 年的其他時(shí)段，用站點(diǎn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)HBV模型模擬出的融雪洪水流量普遍小于實(shí)測值。根據(jù)2.1中站點(diǎn)數(shù)據(jù)與格點(diǎn)數(shù)據(jù)對比分析的結(jié)果，推測可能的原因是所用站點(diǎn)降水?dāng)?shù)據(jù)偏低，導(dǎo)致模擬出的融雪洪水流量偏低。
在2009 年、2010 年、2011 年的4—5 月，站點(diǎn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)HBV 模型模擬出的融雪洪水流量普遍遠(yuǎn)大于實(shí)測流量過程，且會模擬出若干洪峰，而實(shí)測流量過程則沒有這些洪峰。根據(jù)2套數(shù)據(jù)對比分析的結(jié)果和HBV模型的結(jié)構(gòu)，推測其主要原因是4月往往處于一年中氣溫剛開始持續(xù)大于融雪閾值溫度的時(shí)候，氣溫升高，而站點(diǎn)氣溫?cái)?shù)據(jù)偏高，因此導(dǎo)致從4 月開始模型計(jì)算出的融雪量偏高，從而計(jì)算出的春季融雪洪水流量偏高。相比之下，格點(diǎn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)HBV 模型模擬出的洪水流量過程的峰現(xiàn)時(shí)間與實(shí)測流量過程總體較為吻合。
在每年的冬季，實(shí)測流量往往在1.8～3.8 m3·s-1左右，格點(diǎn)數(shù)據(jù)與站點(diǎn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)HBV模型模擬出的冬季流量過程均小于實(shí)測流量過程，站點(diǎn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)HBV模型模擬出的冬季流量更小，基本小于2 m3·s-1，格點(diǎn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)HBV 模型模擬出的冬季流量往往維持在1.5～2.5 m3·s-1左右，當(dāng)冬季實(shí)測流量在2 m3·s-1左右時(shí)，格點(diǎn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)HBV模型模擬出的冬季流量與實(shí)測流量過程較為吻合。
從數(shù)據(jù)集的制作過程分析誤差原因，格點(diǎn)數(shù)據(jù)是基于國家氣象信息中心基礎(chǔ)資料專項(xiàng)最新整編的中國地面高密度臺站的降水、氣溫資料，利用ANUSPLIN 軟件的薄盤樣條法(TPS，ThinPlate Spline)進(jìn)行空間插值，生成中國地面水平分辨率0.5°×0.5°的日值降水與氣溫格點(diǎn)數(shù)據(jù)。而本文的站點(diǎn)數(shù)據(jù)所選取的站點(diǎn)為研究區(qū)外的3個(gè)鄰近氣象站與研究區(qū)內(nèi)1 個(gè)水文站。在山區(qū)，降水受地形影響較大，有很強(qiáng)的空間變異性，氣溫也具有海拔高度引起的垂直差異。這些站點(diǎn)的氣溫與降水?dāng)?shù)據(jù)在研究區(qū)代表性比較差，精度較低，但是在研究區(qū)再沒有別的站點(diǎn)。因此，在后續(xù)的研究中，為減小融雪洪水模擬的誤差，可以根據(jù)海拔高程、坡向坡度等因素，對臨近站點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行修正。
2.3 融雪洪水特征分析
由圖3可以看出，在研究區(qū)，每一年中最大的洪水均出現(xiàn)在夏季，且往往漲洪迅速，洪峰陡峭。實(shí)測日平均流量常常出現(xiàn)某一天突然陡漲的現(xiàn)象。選 取2000 年、2001 年、2008 年 為 例，2000 年7 月15—16 日、7 月17—18 日、2001 年7 月29—30 日和2008年7月28—29日實(shí)測流量增長均接近2倍。每年第1場洪峰所在的日平均流量超過50 m3·s-1的洪水往往出現(xiàn)在夏季。夏季是全年洪水流量最大的季節(jié)，2000—2011年夏季石門站實(shí)測日平均流量的多年平均值為43.9 m3·s-1。2000—2011 年間，最大的日平均流量為2007年7月10日的171 m3·s-1。對于洪峰部分的日平均流量，2 套數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)HBV 模型模擬出的流量往往偏小。
在春季，日平均流量由冬季的1.8～3.8 m3·s-1左右開始緩慢上升。受溫度升高、積雪融化與降水的影響，部分年份，如2000 年、2002 年、2003 年、2006年、2007 年、2008 年、2009 年在4 月底或5 月會形成較小的洪峰，洪峰位置的日平均流量在20～35 m3·s-1左右。2000—2011 年春季實(shí)測日平均流量的多年平均值為5.66 m3·s-1。站點(diǎn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)HBV模型模擬出的春季流量過程常常偏大。
每年的9 月開始，秋季位于一年中最后1 場較大的洪水的退水過程，退水過程往往比較緩慢，部分年份的日平均流量在這一段退水過程中有上下波動(dòng)過程，如2007 年9 月上旬，2009 年9 月上旬、2010 年9 月上旬。2000—2011 年秋季石門站實(shí)測日平均流量的多年平均值為10.5 m3·s-1。
冬季流量普遍較小，一般保持在1.8～3.8 m3·s-1左右，波動(dòng)很小。2000—2011年冬季實(shí)測日平均流量的多年平均值為2.80 m3·s-1。
3 結(jié)論
（1）格點(diǎn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下水文模型的融雪徑流模擬效果總體優(yōu)于利用站點(diǎn)觀測數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的水文模型的模擬效果。格點(diǎn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下水文模型模擬融雪徑流的Nash 系數(shù)在驗(yàn)證期為0.792，高于站點(diǎn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的0.433。格點(diǎn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下水文模型模擬融雪徑流的平均相對誤差為2.44%，低于站點(diǎn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的14.64%?；趪壹壐呙芏扰_站插值而來的格點(diǎn)數(shù)據(jù)在研究區(qū)融雪洪水模擬的適用性比本文所選取的研究區(qū)外的3個(gè)鄰近氣象站與研究區(qū)內(nèi)1個(gè)水文站的氣溫與降水?dāng)?shù)據(jù)更高。
（2）分析模擬與實(shí)測的融雪洪水特征，在大洪水的部分，實(shí)測洪水過程漲洪迅速，2套數(shù)據(jù)模擬出的洪峰流量都普遍偏小，站點(diǎn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)HBV模型模擬出的融雪洪水洪峰部分的誤差大于格點(diǎn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)HBV 模型的模擬結(jié)果。在春季，站點(diǎn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)HBV模型模擬出的流量過程比實(shí)測過程偏大，這主要是因?yàn)樗谜军c(diǎn)的氣溫?cái)?shù)據(jù)偏高。在每年的11月下旬至次年2 月上旬，2 套數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)HBV 模型得到的流量模擬值都普遍低于實(shí)測值。對于格點(diǎn)數(shù)據(jù)，當(dāng)實(shí)測流量在2 m3·s-1左右時(shí)，模擬值與實(shí)測值會比較吻合。冬季站點(diǎn)數(shù)據(jù)在研究區(qū)的精度則有待提高。
（3）結(jié)合2套數(shù)據(jù)的對比結(jié)果與融雪徑流的模擬情況可知，本文所選取的研究區(qū)外的3 個(gè)鄰近氣象站與研究區(qū)內(nèi)1個(gè)水文站的氣溫與降水?dāng)?shù)據(jù)在研究區(qū)的精度較低，特別是日降水?dāng)?shù)據(jù)的算術(shù)平均值在夏季偏低，日平均氣溫算術(shù)平均值在春季偏高。因?yàn)樵谏絽^(qū)，降水受地形影響較大，有很強(qiáng)的空間變異性，氣溫也具有海拔高度引起的垂直差異。這些站點(diǎn)的氣溫與降水?dāng)?shù)據(jù)在研究區(qū)代表性比較差，精度較低，但在研究區(qū)無其他站點(diǎn)。本文僅基于水文模型模擬出的融雪洪水徑流與實(shí)測徑流對比，分別對2套數(shù)據(jù)集進(jìn)行了對比分析及其融雪型徑流模擬的適用性分析。在后續(xù)的研究中，可以根據(jù)海拔高程、坡向坡度等因素，對臨近站點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行修正，以減小融雪洪水模擬的誤差。
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