【摘 要】
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流域水循环中各要素之间高度的非线性关系,使得驱动数据对模拟结果的影响研究变得复杂。结合站点实测和遥感的降水、温度和潜在蒸散发驱动数据,构建了叶尔羌河流域的8个MIKE
【机 构】
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西华大学能源与动力工程学院; 中国科学院水利部成都山地灾害与环境研究所; 中国科学院新疆生态与地理研究所荒漠与绿洲生态国家重点实验室; 西昌学院土木与水利工程学院;
【基金项目】
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国家重点研发计划(2017YFC0404501);天山创新团队计划(Y744261);西华大学重点科研基金项目(Z17113)
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流域水循环中各要素之间高度的非线性关系,使得驱动数据对模拟结果的影响研究变得复杂。结合站点实测和遥感的降水、温度和潜在蒸散发驱动数据,构建了叶尔羌河流域的8个MIKE SHE模型;根据方差分析模型(ANOVA)对模型"输入"与"输出"之间显著性影响检验的结果,以积融雪过程为例,剖析了驱动数据影响的具体表现。结果表明:相比站点数据,TRMM降水驱动的模型导致积雪输出的空间分布差异性更加明显;MODIS温度数据驱动的模型导致了中低山区的永久性薄层积雪覆盖更广,而高山区的储雪量更少;遥感蒸散发驱动的模型在积雪模拟方面并无显著差异。ANOVA对水文系统中要素之间的显著性假设检验,可为明晰驱动数据对水文过程的具体影响方式提供重要前提。
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