分析TRMM卫星降水在径流模拟中的输入不确定性

发布时间：2021-02-14 01:30

　　具有较高时空分辨率的卫星降水估计（satellite precipitation estimate,SPE）越来越多地被应用于水文模拟.但是由于包含误差,SPE在水文应用中会带来输入不确定性,相关问题尚未研究清楚.本研究旨在量化两种降水输入:卫星降水产品（热带降水观测任务tropical rainfall measurement mission,TRMM）和相应的站点降水,分别驱动两个水文模型(集总式Ge′nie rural （GR）模型和分布式coupled routing and excess storage （CREST）模型,进行降雨-径流过程模拟时的多源不确定性.使用方差分解法对多源不确定性组分进行划分.为验证所提框架的有效性,选择赣江流域外洲水文站的径流进行模拟.结果表明:卫星降水和站点降水驱动下CREST模拟所得总不确定性,均低于对应情况下GR模拟所得结果;且在两种降水产品和两个水文模型结合的四种情景中,卫星降水驱动CREST模型模拟所得输入不确定性最低.上述结果表明,分布式CREST模型比集总式GR模型能更好地利用TRMM卫星降水的空间分布信息. 

【文章来源】：北京师范大学学报(自然科学版). 2020,56(02)北大核心

【文章页数】：9 页

【参考文献】：
期刊论文
[1]赣江流域TRMM遥感降水对地面站点观测的可替代性[J]. 唐国强,李哲,薛显武,胡庆芳,雍斌,洪阳.  水科学进展. 2015(03)



本文编号：3032897