具有較高時空分辨率的衛(wèi)星降水估計（satellite precipitation estimate,SPE）越來越多地被應用于水文模擬.但是由于包含誤差,SPE在水文應用中會帶來輸入不確定性,相關問題尚未研究清楚.本研究旨在量化兩種降水輸入:衛(wèi)星降水產(chǎn)品（熱帶降水觀測任務tropical rainfall measurement mission,TRMM）和相應的站點降水,分別驅動兩個水文模型(集總式Ge′nie rural （GR）模型和分布式coupled routing and excess storage （CREST）模型,進行降雨-徑流過程模擬時的多源不確定性.使用方差分解法對多源不確定性組分進行劃分.為驗證所提框架的有效性,選擇贛江流域外洲水文站的徑流進行模擬.結果表明:衛(wèi)星降水和站點降水驅動下CREST模擬所得總不確定性,均低于對應情況下GR模擬所得結果;且在兩種降水產(chǎn)品和兩個水文模型結合的四種情景中,衛(wèi)星降水驅動CREST模型模擬所得輸入不確定性最低.上述結果表明,分布式CREST模型比集總式GR模型能更好地利用TRMM衛(wèi)星降水的空間分布信息. 

【文章來源】：北京師范大學學報(自然科學版). 2020,56(02)北大核心

【文章頁數(shù)】：9 頁

【參考文獻】：
期刊論文
[1]贛江流域TRMM遙感降水對地面站點觀測的可替代性[J]. 唐國強,李哲,薛顯武,胡慶芳,雍斌,洪陽.  水科學進展. 2015(03)



本文編號：3032897