基于观测约束的地球系统模式基流模拟研究
文献类型：学位论文
| 作者 | 谢佳鑫 |
| 答辩日期 | 2024-06 |
| 文献子类 | 学术型学位 |
| 授予单位 | 中国科学院大学 |
| 授予地点 | 中国科学院地理科学与资源研究所 |
| 导师 | 刘小莽 |
| 关键词 | 基流 地下水 地球系统模式 机器学习 CMIP6 |
| 学位名称 | 博士 |
| 学位专业 | 自然地理学 |
| 英文摘要 | 径流包括地表径流、壤中流和地下水维持的基流。基流与径流之比（即基流指数，BFI）对于理解地下水与地表水的相互作用具有重要意义。然而，全球基流指数仍然高度不确定。Noah陆面模式输出的全球BFI估计值为86%，而政府间气候变化专门委员会（IPCC）的第6次评估报告指出全球BFI的上限为28%。为保障水安全与粮食安全、优化水资源配置、缓解极端干旱情况下的水资源短缺，需要准确地评估全球和区域尺度的BFI。地球系统模式提供了估算全球BFI的机会。然而，由于地球系统模式中地下水过程的表示和参数化方案存在差异，它们估算的基流存在较大偏差。在耦合模式对比项目第6期（CMIP6）中，地球系统模式模拟的BFI范围为12%至94%。尽管存在较大的不确定性，地球系统模式仍然是评估未来水资源变化的主要工具。不同地球系统模式BFI的巨大差异，凸显了引入观测数据以更好地约束模拟的重要性。目前已有多种基于观测数据的基流估算方法，但大多数方法在全球范围内不适用。数字滤波法假设基流是径流的低频部分，通过信号分析将基流与径流分离。然而，滤波法这一假设在大流域不成立。大流域的上游地表径流汇入下流的流域出水口通常需数周时间，分割方法无法区分上游地表径流汇流与基流生成的滞时差异。因此，滤波法等基流分割方法通常将大流域的上游地表径流错误识别为基流，从而高估基流。为准确估算全球基流，本论文在第二章介绍了流域出水口自动重定位算法，并基于该方法汇编了15496个小流域（面积<2500km²）的逐日径流数据，应用多种基流分割方法估算了小流域基流指数的参考值。第三章使用基流指数参考值对CMIP6中50个地球系统模式的历史输出进行约束，模拟了全球多年平均基流指数。第四章通过将模拟结果与基于示踪剂的基流指数、基于深度学习的基流时间序列等多源数据进行比对，验证了观测约束方法的准确性。第五章量化了各地球系统模式基流模拟结果对环境因素的响应差异，从而揭示了地球系统模式在基流模拟中的不足之处。论文主要结果如下： （1）开发了大样本水文学的基础工具：本研究开发了出水口自动重定位算法，解决了手动提取流域边界耗时费力的问题。实验表明，开发的算法提取流域边界的准确率为96.1%，较ArcGIS算法的准确率高15%，计算效率快约十倍，为大数据时代的水文模拟提供了一个批量提取流域边界的工具。基于该算法汇编的全球48651个水文站逐日径流，可能是目前最具空间代表性的径流数据集。本研究从中筛选了15496个小流域分割基流。 （2）发现IPCC报告低估了降水补给地下水的比例：基于观测约束的全球基流模拟与站点基流的空间外推一致表明，地下水维持着全球59%±7%的河流流量，降低了地球系统模式输出结果的不确定性（12%至94%）。将该估算结果乘以全球径流与降水之比表明，至少21%±3%的降水补给了地下水，是IPCC第六次评估报告中估计补给率的两倍。因此，地下水在全球水循环中发挥着较当前大多数模型和全球水循环图显示的更加积极的作用。 （3）多源数据验证了观测约束的基流模拟准确性：美国密苏里河基于示踪剂估算的基流指数为57%。本研究基于深度学习估算了美国大陆逐月网格基流。通过将网格基流除以控制站观测径流，得到密苏里河多年平均基流指数为58%。这与基于观测约束的密苏里河基流指数相接近（57%），验证了观测约束方法的准确性。而地球系统模式的集合平均（35%）低估了该值。此外，将该约束方法应用于我国黄河流域和长江流域，得到多年平均基流指数均为53%。 （4）揭示了基流指数空间变化的主导因素：土壤属性是基于观测径流估算的基流指数空间变化的主导因素，在全球37%的陆面占主导地位。与基于观测的分析结果相反，大部分地球系统模式将降水视为主要驱动因素，如CESM2模式在全球46%的陆面将降水识别为主导因素。不同模式的基流模拟差异主要源于对下渗、含水层结构和地下水动力学的简化表示。应优先改进这些过程，以便模式更准确地捕获地下水与河流的活跃联系。 |
| 学科主题 | 自然地理学 |
| 语种 | 中文 |
| 页码 | 143 |
| 源URL | [http://ir.igsnrr.ac.cn/handle/311030/209342]  |
| 专题 | 地理科学与资源研究所_研究生部 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 谢佳鑫. 基于观测约束的地球系统模式基流模拟研究[D]. 中国科学院地理科学与资源研究所. 中国科学院大学. 2024. |
入库方式： OAI收割
来源：地理科学与资源研究所
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