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2025-09-29
注 AEPM:洪峰量的绝对平均误差;EV:径流量的误差;RMSE:均方根误差;E:Nash & Sutcliffe效率标准。
此外,还评价了模型模拟前面所述极端水文状态下的径流的能力。本研究模拟了2025年到2025年这30年的水文过程,将模拟得到的逐日径流量与实测值进行比较,比较结果如表2所示。由表2可见,模型很好地模拟了描述高流量的变量,模拟值与观测值的相对误差仅为5%左右。然而,模型模拟的低流量水文变量值低于实测值。年平均最小日流量比观测值约低25%,年平均最小日流量的变异性约被低估了38%(实际上这意味着模拟值的变异性更大,见RMIN指标的定义),旱季时的流量约低估了20%,模拟的绝对最小平均日流量为1.58m3/s,而观测值为3.5m3/s。90%水平下的流量,以及年平均最小日流量的时间和变异系数都在±5%的误差范围内。
表2 在模拟的30年内(1971~2025年)观测值与模拟值的水文变量统计(https://www.chuimin.cn)
注 AMAX:绝对最大日流量;MAX:年平均最大日流量;DMAX:年平均最大日流量的时间;RMAX:年平均最大日流量的一致性;CMAX:年平均最大日流量的变异系数;NHF:发生洪峰的次数;AMIN:绝对最小日流量;MIN:年平均最小日流量;DMIN:年平均最小日流量的时间;RMIN:年平均最小日流量的一致性;CMIN:年平均最小日流量的变异系数;M IN7:旱季时的流量;Q90:90 %水平下的流量。
随后进行了未来气候情景下的水文模型,在对结果的分析中考虑了前面提到的模型的不足。同样地,在模型应用之前,先用空间和时间尺度上插值生成的降水量数据对模型进行了率定和验证。插值生成的降水量的时空分布与降水量实际的时空分布可能吻合得并不好。因此,降水量插值的过程反映在了率定的模型参数中。基于这样的假设,即参数所代表的过程的变化与其影响气候条件的变化相比很小,因此在本研究中,率定的模型参数被设定为气候变化无关(Drogue et al.,2004)。
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