APHRODITE降水数据驱动的融雪径流模拟

针对流域内气象观测站点稀少和融雪径流过程的特点,利用APHRODITE降水数据进行插值,应用日有效活动温度改进度日数;依据季节性冻土受有效活动积温影响的特点,建立有效活动积温与径流系数的关系,提高模型中融雪速率和径流系数的计算精度。结合气象、水文资料和MODIS遥感积雪产品,应用改进的融雪径流模型（SRM）对开都河流域2000年与2006年融雪期的径流进行了率定和验证模拟。改进模型在率定期和验证期的模拟结果远远优于用日平均温度作为度日数的结果。结果表明,用APHRODITE降水数据及改进的度日数和径流系数作为SRM模型参数输入,能够较好模拟开都河流域融雪径流过程,大大提高模型模拟精度。     

APHRODITE降水数据驱动的融雪径流模拟

针对流域内气象观测站点稀少和融雪径流过程的特点,利用APHRODITE降水数据进行插值,应用日有效活动温度改进度日数;依据季节性冻土受有效活动积温影响的特点,建立有效活动积温与径流系数的关系,提高模型中融雪速率和径流系数的计算精度。结合气象、水文资料和MODIS遥感积雪产品,应用改进的融雪径流模型(SRM)对开都河流域2000年与2006年融雪期的径流进行了率定和验证模拟。改进模型在率定期和验证期的模拟结果远远优于用日平均温度作为度日数的结果。结果表明,用APHRODITE降水数据及改进的度日数和径流系数作为SRM模型参数输入,能够较好模拟开都河流域融雪径流过程,大大提高模型模拟精度。     

干旱区融雪径流模拟的研究进展与展望

融雪径流模拟是干旱区水文水资源研究的热点问题,对干旱区春季融雪洪水风险评估和流域水资源管理至关重要。结合文献查询及资料分析,重点讨论了不同类型融雪径流模型的特征和发展情况,比较了不同融雪径流模型在干旱区一些典型河流的应用情况,并对其功能及优缺点进行了评估。结合对目前流域融雪径流模拟研究中存在的问题的分析,提出未来融雪径流模拟要注重提高数据分辨率的观点。借助多源遥感数据驱动获取更为精确的输入数据,在数据获取难度减小、精度提高的基础上山区融雪径流模拟将更多地以基于能量平衡的物理性模拟为主。模型的构建要充分考虑由气候变暖所带来的其它参数的变化,精确描述山区融雪过程,以提高对融雪径流的模拟精度。     

SRM融雪径流模型在黑河流域上游的模拟研究

以黑河流域上游作为典型干旱区流域, 探讨了SRM(Snowmelt Runoff Model)融雪径流模型的可操作性. 在论述模型结构、参数意义的基础上, 重点研究以MODIS雪产品为基础的积雪面积衰减曲线的获取方法, 细化了退水系数的获取, 并分析了其中存在的问题. 通过利用WinSRM1.10版本对黑河上游2004年融雪期进行径流量模拟, 结果表明: SRM模型在以融雪水为主要补给的黑河流域上游有着较好的径流量模拟精度, 拟合优度确定系数R2为0.020, 体积差Dv为7.124%. 在实际应用中应最大限度利用已有的气象水文资料, 以更为准确地描述融雪径流过程. 针对数据稀缺的问题, 需要加强小流域的观测, 改进SRM模型以更适用于以融雪为主的我国西北山区流域.     

使用积雪遥感面积数据改善山区春季融雪径流模拟精度

随着寒区水文模拟研究的深入,春季融雪径流模拟误差大这一问题越来越明显.针对此问题,以八宝河流域为研究区,利用积雪衰减曲线将MODIS积雪面积比例产品转化为雪水当量,并用其更新分布式水文模型GBHM(Geomorphology-Based Hydrological Model)中模拟的雪水当量,达到提高春季融雪径流模拟精度的目的.利用GBHM模型对八宝河流域2005-2007年进行了模型预热,参数率定,同时选择2008年进行模型检验.结果表明:GBHM模型在八宝河流域有较好的径流模拟精度,年均纳什效率系数(NSE)达到0.64.但模型对春季融雪过程的模拟效果较差,通过引入积雪遥感数据,这一问题得到很大改善.加入积雪遥感数据后,2008年3-6月径流模拟精度NSE和相对偏差Bias分别由-1.0、-0.45改进为0.58、0.06,单点雪水当量模拟精度获得提高,流域水量平衡也更加合理.     

提孜那甫河流域融雪径流模拟及不确定性分析

为了开展寒旱山区典型流域融雪径流过程的研究,提高融雪径流模型（SRM）在山区融雪地区的水文过程模拟精度,本文选取新疆提孜那甫河流域作为典型研究区,在SRM径流计算基础上,加入合适的基流数据并进行不确定性分析。考虑4种常见的基流分割方法（数字滤波法、加里宁法、BFI法（滑动最小值法）和HYSEP（hydrograph separation program）法）,基于贝叶斯理论,采用马尔科夫链蒙特卡洛（MCMC）模拟进行参数不确定性分析,对使用不同基流数据SRM的融雪径流模拟表现进行综合评价。分析结果表明,基于加里宁基流分割方法的模型（SRM_K）能够最佳地模拟研究区融雪径流过程（纳什系数NSE在识别期和验证期分别为0.866和0.721,大于其他对比模型）。MCMC模拟能够较好地识别SRM参数,获得可靠的参数后验概率分布。当实测降水资料缺乏或其代表性较差时,TRMM（tropical rainfall measuring mission）卫星数据能够描述研究区的降水过程特征。     

SRM模型在尼洋河流域的应用研究

尼洋河流域位于藏东南地区,由于受到来自印度洋季风的影响降水充沛,流域内海拔高差大,降水形式主要是降雨和降雪,尼洋河汛期主要集中在5~9月份,特别是5月份积雪大量消融,使得融雪径流在径流总量中占有相当重要的比例。采用融雪径流模型(SRM)对尼洋河2007年及2008年降水径流进行模拟。结果表明,SRM模型在水文气象基础资料相对缺乏的尼洋河流域有着较好的模拟精度,两年平均拟合确定系数R~2为0.776,平均体积差异系数D_v为6.219%。模型充分利用了流域积雪覆盖遥感数据,成为在以融雪径流为主而基础水文气象资料又相对缺乏流域应用的一大优势。     

黄河流域典型地区遥感动态研究

“黄河流域典型地区遥感动态研究”是“七五”国家科技攻关“遥感技术开发”项目中的专题,由中国科学院遥感应用研究所负责,中科院冰川所、中科院地理所和中国科技大学参加共同完成。在攻关中,利用多种遥感数据在黄河上游进行冰雪覆盖遥感监测,发展了流域雪盖率提取方法,融雪径流预报模型及春季径流周期分析与趋势预报等短、中期预报模型和超长期预报预测模型,实现了为龙羊峡水库春季入库流量的业务预报服务。从1987年连续三年发布春季旬平均入库流量实时预报及春季径流总量的预测,其精度满足生产部门的需要和水文预报规范的要求,为水库的用水调度提供了可靠的科学依据。由于及时、准确,仅1989年就增发了三亿度电,取得了重大经济效益,在甘宁蒙黄灌区的经济建设中发挥了重要的作用。     

西藏易贡滑坡堰塞湖的卫星遥感监测方法初探

利用多时相，多平台的卫星遥感数据，监测了西藏易贡滑坡发生后易贡湖的变化情况，快速获取了各时相的湖水面积；利用数字高程模型求取易贡湖各时相的水位与水量；并进行了导致溃坝的洪水的水力学计算。卫星监测和计算结果与现场调查结果基本一致。表明利用卫星遥感数据定量监测地质灾害是可行的。     

气候变化对中国西北地区山区融雪径流的影响

选择祁连山黑河流域作为中国西北地区山区积雪流域的典型代表，分析了1956－1995年40a以来气候，积雪变化的状况和特点以及春季融雪径 波动趋势，利用融雪径流模型（Snowmelt Runoff Model-SRM)和卫星遥感数据模拟气温上升框架上的融雪径流变化情势，结果表明，中国西北地区山区的气候变化主要表现在年平均气温的缓慢上升而降水基本平稳，年内气温的上升幅度以1－2月份比较强烈，而3－6月融雪期的气温并没有大的变化，导致融雪期在时间尺度上的扩大，融雪径流呈慢增加趋势且受径流周期变化控制，融雪径流峰值的时间上前移。     

塔里木河源区托什干河流域积雪动态及融雪径流模拟与预估

利用已被广泛使用的MODIS积雪数据, 获得了塔里木河源区之一的托什干河流域积雪变化信息. 结果表明: 流域积雪覆盖率时空差异显著, 在积雪丰富的年份, 1月积雪覆盖率可达90%以上, 但在积雪少的年份, 则只有50%; 2000年以来流域积雪呈现微弱增加的趋势, 积雪变化趋势呈现明显的时空差异. 相对于其他季节, 流域冬季积雪增加更为明显; 与其他高度带相比, 作为主要积雪覆盖区的海拔3 000~4 000 m高度带积雪的增加趋势也更为明显. 以流域所在的气象格网数据和积雪覆盖率变化曲线作为输入数据, 应用融雪径流模型(SRM)模拟了流域春季融雪径流过程, 率定了模型主要参数, 获得了较好的结果. 以CMIP5的3种RCP情景为驱动数据, 应用模型预估了流域2021-2050年的融雪径流状况, 结果显示 4月之前径流变化不明显, 之后径流峰值增大显著, 不同气候情景对径流的影响不明显.     

Review on snowmelt runoff simulation in mountain regions,Northwest China北大核心CSCD

Snowmelt runoff is a valuable water resource in Northwest China. In the past few decades, progress has been achieved in snowmelt runoff simulation in mountainous areas, including observation and simulation of snow melt process, improvement and development of distributed snow melt runoff model, and ability for application of snow melt runoff model with temporal and spatial distribution driving data. The development of interpolation algorithm, remote sensing and data assimilation technology provides data support for the widespread application of distributed snowmelt runoff model in northwest mountainous regions of China. Climate warming and economic and social development will further aggravate the contradiction between supply and demand of water resources in the arid regions of Northwest China, which requires higher precision and detail spatial and temporal resolution of snowmelt runoff simulation. Based on the progress and challenges on snowmelt runoff simulation in mountainous regions of Northwest China, following studies need more attention：the mechanism of snow accumulation and ablation, snow cover spatial and temporal distribution monitoring and high precision of snow distribution data acquisition, quantitative climate change impact on river basin snowmelt runoff. © 2022 The authors.     

黄河上游春季径流的特征

本文指出,在唐乃亥以上的黄河上游干流融雪径流是3月下旬至6月上旬期间径流量的主要成份,所占比例在40％以上。据此,对NOAA/TIROS气象卫星云图的积雪遥感信息应用于黄河上游春季融雪径流预报进行了尝试。根据1987年龙羊峡水库实测资料验证,预报精度在80％以上,基本符合业务预报要求。     

中国西部大尺度流域建立分带式融雪径流模拟模型

针对中国西部大尺度流域利用遥感信息进行的融雪径流模拟模型建立过程,提供以数字地形因子分析为手段的分区,分带方法。在ＮＯＡＡ／ＡＶＨＲＲ卫星云图为主要监测信息源的前提下,应用支持软件,解决了图像纠正,图形转为图像后再与图像匹配等问题。同时,根据研究得出雪象元之阈值,使用监督分类的训练样本方法统计出流域内雪盖面积及各带的雪盖面积百分比。作为应用和检验,对黄河上游的曲什安流域进行样本操作,分３个垂直带各     

Snow cover depletion under changed climate with the help of remote sensing and temperature data

Snow cover depletion curve (SDC) is one of the important variables in snow hydrological applications, and these curves are very much required for snowmelt runoff modeling in a snowfed catchment. Remote sensing is an important source of snow cover area which is used for preparation of SDC. Snow cover maps produced by Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) satellites are one of the best source of satellite-based snow cover area at a regular interval. Therefore, in this study, snow cover maps have been prepared for the years 2000?C2005 using MODIS data. The study area chosen viz. Beas basin up to Pandoh dam falls in western Himalayan region. For snowmelt runoff modeling, catchment is divided into number of elevation zones and SDC is required for each zone. When sufficient satellite data are not available due to cloud cover or due to some other reasons, then SDC can to be generated using temperature data. Under changed climate conditions also, modified SDC is required. Therefore, to have SDC under such situations, a relationship between snow cover area and cumulative mean temperature has been developed for each zone of the catchment. This procedure of having snow cover maps has two main purposes. First, it could potentially be used to generate snow cover maps when cloud-free satellite data are not available. Second, it can be used to generate snow-covered area in a new climate to see the impact of climate change on snowmelt runoff studies.     

Snowmelt runoff prediction under changing climate in the Himalayan cryosphere: A case of Gilgit River Basin

There are serious concerns of rise in temperatures over snowy and glacierized Himalayan region that may eventually affect future river flows of Indus river system. It is therefore necessary to predict snow and glacier melt runoff to manage future water resource of Upper Indus Basin(UIB). The snowmelt runoff model(SRM) coupled with MODIS remote sensing data was employed in this study to predict daily discharges of Gilgit River in the Karakoram Range. The SRM was calibrated successfully and then simulation was made over four years i.e. 2007, 2008, 2009 and 2010 achieving coefficient of model efficiency of 0.96, 0.86, 0.9 and 0.94 respectively. The scenarios of precipitation and mean temperature developed from regional climate model PRECIS were used in SRM model to predict future flows of Gilgit River. The increase of 3 C in mean annual temperature by the end of 21 th century may result in increase of 35-40% in Gilgit River flows. The expected increase in the surface runoff from the snow and glacier melt demands better water conservation and management for irrigation and hydel-power generation in the Indus basin in future.