基于贝叶斯模式平均方法融合多源数据的水文模拟研究
可靠的长系列气象数据是开展流域水文模拟、水旱灾害防治和水资源综合管理的基本依据,但是我国气象站网布设不均、地面观测资料系列相对较短,难以满足工程应用需要.本文融合有限的地面气象观测数据,长系列高精度MSWEP-V2卫星集成降水数据集和欧洲中期天气预报中心的ERA5气温数据,首先通过基于分位数映射的日偏差校正(DBC)、基于月尺度的回归校正(LRBC)和等率校正(RBC)等3种方法,对遥测栅格降水和再分析气温日系列进行偏差校正,再采用季节性贝叶斯模式平均(BMA)方法描述各偏差校正系列的后验分布优选相应权重,从而得到融合多种偏差校正模式的长系列日降水、气温过程.以巢湖流域为例,采用174个自动气象站2015-2019年的观测数据和7个国家基本气象台站1979-2019年的长系列资料检验校正效果,并在2个子流域分别驱动新安江、GR4J和HMETS水文模型验证水文模拟的适用性.结果 表明:BMA方法能够综合考虑各偏差校正方法的优势,校正后的日降水和气温数据偏差较小,与实测系列的相关性系数接近0.8;水文模型率定期及检验期的KGE系数超过0.67,校正后的气象数据满足水文模拟要求.
卫星降水、再分析数据、贝叶斯模式平均、偏差校正、水文模拟
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TV122.3(水利工程基础科学)
国家自然科学基金项目;博士后创新人才支持计划项目
2020-12-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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