基于卫星降水产品的黄河源区水文过程模拟研究
文献类型：学位论文
| 作者 | 朱胜利 |
| 答辩日期 | 2025-06 |
| 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 | 刘兆飞 |
| 关键词 | 卫星降水 径流 水文模型 深度学习 黄河源区 |
| 学位名称 | 硕士 |
| 学位专业 | 自然资源学 |
| 英文摘要 | 随着全球气候变化加剧，地表水时空动态特征发生了显著变化，特别是在水文过程机制复杂的高寒地区，这些变化对水资源管理和水安全预警至关重要。然而，受限于稀缺的观测数据和复杂的自然环境，传统水文模型和观测手段在高寒流域的应用面临较大挑战。本研究开展了基于卫星降水产品的黄河源区水文过程模拟，首先对15种卫星降水产品在黄河源区的适用性进行了综合定量评估，并根据评估结果构建了黄河源区水文数据集。然后，借助构建的数据集，分别基于深度学习模型和传统水文模型，对黄河源区降水-径流过程进行了模拟，并比较了不同模型在模拟精度上的差异。此外，本研究对高寒地区传统水文模型进行了改进，引入了土壤水分约束条件下的实际蒸散发模块，提高了黄河源区复杂水文过程的模拟精度。最后，本研究通过K-means聚类算法对黄河源区的降水事件进行了分型，揭示了不同降水分型对流域径流的影响。 本研究主要内容及结论如下： （1）利用改进的RS（Ranking Score）方法，结合降水连续性、降水探测能力和极端降水等多类指标，综合定量评估了15种卫星降水产品在黄河源区的适用性。结果表明，IMF产品在综合评估中表现最优，尤其在极端降水事件的检测能力上，IMF产品的综合得分（RSA）为0.85，显著高于其他产品。因此，本研究以该产品为降水数据源，构建了黄河源区Caravan-SRYR水文数据集。 （2）基于Caravan-SRYR数据集，分别利用深度学习与传统水文模型对黄河源区水文过程进行了模拟，结果显示，各个模型都能根据Caravan-SRYR数据集在黄河源区四个水文站的日径流序列模拟上表现出较高的精度（平均NSE>0.70），但是不同模型之间存在显著差异。基于深度学习的EA-LSTM模型在降水-径流过程模拟中表现出了显著优势。EA-LSTM模型在黄河源区四个水文站的模拟精度上均优于传统水文模型，其NSE值均超过0.85。 （3）本研究对传统的Alpine、TOPMODEL和Tank水文模型进行了改进，引入了考虑土壤水分约束因子的实际蒸散发计算模块，提高了模型对黄河源区复杂水文过程的模拟能力，尤其是对径流高值的模拟精度得到了显著提高。改进后的Tank模型在所有水文站的高径流量模拟上表现出较高的精度，在唐乃亥站的NSE值提高至0.83，显著优于原始模型的0.50，表明改进后的模型能够更好地反映黄河源区的降水-径流特征。 （4）基于卫星降水产品，利用K-means聚类算法对黄河源区的降水事件进行分类，研究发现不同类型的降水事件对径流的影响具有显著差异。其中Cluster I降水量小且集中分布于流域北部，其对径流的整体影响较弱，但由降水峰值至形成唐乃亥站流量峰值的滞时较短（3.9天）；Cluster II降水量较小但集中分布在流域南部，吉迈站的流量峰值对降水峰值的响应较为明显，相应的降水-径流滞时较短（2.7天）；Cluster III降水量大且分布广泛，对应水文站平均和峰值径流量最高，但是降水-径流滞时较长（吉迈站4.5天，唐乃亥站6.0天）；Cluster IV降水量也较高，但降水强度呈现逐渐减弱的趋势，对应径流滞时与Cluster III相比较短。整体看，模型对Cluster III降水类型对应的降水-径流关系模拟精度相对最高。 |
| 学科主题 | 自然资源学 |
| 语种 | 中文 |
| 页码 | 111 |
| 源URL | [http://ir.igsnrr.ac.cn/handle/311030/215690]  |
| 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 | 朱胜利. 基于卫星降水产品的黄河源区水文过程模拟研究[D]. 中国科学院地理科学与资源研究所. 中国科学院大学. 2025. |
入库方式： OAI收割
来源：地理科学与资源研究所
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