多源径流数据在中国不同流域的比较研究

多源径流数据是理解地表水资源分布格局和演变规律的基础，径流数据的比较和筛选是其应用和推广的前提，但中国范围内的径流数据比较研究仍相对缺乏。本研究在中国九大流域片，选取控制范围不重叠、1961—2014年天然径流资料连续的82个水文站，从多年平均径流量和径流变化趋势两个方面，评价了CMIP6地球系统模式、ISIMIP3a全球水文模型、基于陆面模型的GLDAS和CNRD、基于机器学习的GRUN等四类33套径流数据集的质量。研究表明：(1)百分比偏差的评价结果显示，经过偏差校正的CMIP6、ISIMIP3a、GLDAS、GRUN、CNRD均能较好模拟大部分流域的平均径流；综合标准差、均方根误差、皮尔逊相关系数3个评价角度的泰勒图分析结果显示，CNRD在松辽河流域，长江、珠江、东南诸河流域，西北、西南诸河流域表现最优，偏差校正后的CMIP6和GLDAS多模型平均结果在黄淮海流域表现最优。(2)多源径流数据对多年平均径流量的模拟普遍较好，而对年径流变化趋势的模拟结果较差，特别是CMIP6和GRUN严重低估了径流趋势，约10个流域的趋势模拟结果与天然径流资料的趋势相反。(3)多源径流数据在相对干旱...