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高海拔山地流域水能资源丰富、山洪易发;但产汇流机制复杂、降水数据不确定性大,准确的山地水文过程模拟面临较大困难.本研究采用中国区域地面气象要素数据集CMFD(China Meteorological Forcing Dataset)驱动NoahMP陆面过程-RAPID河网汇流耦合模式,模拟青藏高原东侧大渡河干流逐日流量,并根据铜街子、龙头石流量站观测数据率定RAPID中的波速参数,检验了NoahMP中SIMGM和NOAH两种不同的产流过程参数化方案的模拟能力,评估了CMFD降水驱动数据的系统性偏差.研究发现,基于Philip入渗模型的NOAH方案优于基于TOPMODEL的SIMGM方案,能较为准确地模拟大渡河干流流量逐日变化,相关系数大于0.85、纳什系数约为0.3;对纳什系数的数学分解发现,纳什系数较低主要是由于模拟流量显著偏低造成的,若剔除系统性偏差,NOAH方案的纳什系数可提高至约0.7.模拟流量的系统性偏差主要来自于降水驱动数据;与雨量站观测和反演数据相比,CMFD显著低估了大渡河流域平均降水量,且其系统性偏差与高程有关,在低海拔地区高估,高海拔地区低估.本研究表明,使用NOAH产流方案的NoahMP-RAPID耦合模式对大渡河流域水文过程有较好的模拟能力,可进一步应用于水库调度优化;而提高雨量站密度、降低降水数据产品的系统性偏差是进一步改进高海拔山地流域水文过程模拟的关键. 相似文献
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雅鲁藏布江(以下简称雅江)流域的气象水文模拟是当前全球变化研究的热点与难点. Noah-MP(the Noah land surface model with multi-parameterizations)陆面过程模式作为该区域气象水文双向耦合过程的重要数值模拟工具,鲜有研究针对其径流模拟能力进行过系统性评估,限制了模式在该区域的水文应用.本研究基于中国区域地面气象要素数据集CMFD(China Meteorological Forcing Dataset)驱动Noah-MP模式,对雅江流域2000～2018年的径流进行时空分辨率为3 h/5 km的数值模拟;选取与流域径流产生机制相关的10个主要物理过程,评估了16种参数化方案组合对于径流模拟的影响,并确定了最优参数化方案组合.结果表明:(1)采用默认参数化方案, Noah-MP在奴下站的月尺度模拟纳什效率系数NSE(Nash-Sutcliffe efficiency)为0.23、偏差百分比PBias为–35.79%,而采用基于临界温度的雨雪分离方案、改进的二流近似辐射传输方案以及基于BATS的产流方案后, PBias分别减少至–2... 相似文献
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