分析TRMM卫星降水在径流模拟中的输入不确定性

摘要

具有较高时空分辨率的卫星降水估计(satellite precipitation estimate,SPE)越来越多地被应用于水文模拟.但是由于包含误差,SPE在水文应用中会带来输入不确定性,相关问题尚未研究清楚.本研究旨在量化两种降水输入:卫星降水产品(热带降水观测任务tropical rainfall measurement mission,TRMM)和相应的站点降水,分别驱动两个水文模型(集总式Ge′nie rural (GR)模型和分布式coupled routing and excess storage (CREST)模型,进行降雨-径流过程模拟时的多源不确定性.使用方差分解法对多源不确定性组分进行划分.为验证所提框架的有效性,选择赣江流域外洲水文站的径流进行模拟.结果表明:卫星降水和站点降水驱动下CREST模拟所得总不确定性,均低于对应情况下GR模拟所得结果;且在两种降水产品和两个水文模型结合的四种情景中,卫星降水驱动CREST模型模拟所得输入不确定性最低.上述结果表明,分布式CREST模型比集总式GR模型能更好地利用TRMM卫星降水的空间分布信息.

关键词

不确定性分析 / 卫星降水 / TMPA / 水文应用效果