基于全球陸面數(shù)據(jù)同化系統(tǒng)蒸散量的GSAC模型率定

王 斌 朱士江 黃金柏 丁星臣 宮興龍 王貴作

(1.東北農(nóng)業(yè)大學(xué)水利與土木工程學(xué)院， 哈爾濱 150030； 2.農(nóng)業(yè)部農(nóng)業(yè)水資源高效利用重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室， 哈爾濱 150030；3.三峽大學(xué)水利與環(huán)境學(xué)院， 宜昌 443002； 4.揚(yáng)州大學(xué)水利與能源動(dòng)力工程學(xué)院， 揚(yáng)州 225009；5.水利部發(fā)展研究中心， 北京 100038)

0 引言

水文模型是研究水循環(huán)和水文過(guò)程的重要手段，也是解決水文預(yù)報(bào)、水文分析與計(jì)算、水資源規(guī)劃與管理等問(wèn)題的有效工具。在應(yīng)用水文模型時(shí)，一般需要事先獲取一定數(shù)量的水文資料來(lái)率定模型，其中最常被采用的水文資料是流量數(shù)據(jù)。然而，在很多國(guó)家和地區(qū)，由于水文站網(wǎng)的分布密度較低，或受各種自然條件與人為因素限制，水文數(shù)據(jù)缺失嚴(yán)重，甚至無(wú)法取得一些基礎(chǔ)性的水文資料，給水文模型的率定造成了很大困難[1]。自國(guó)際水文科學(xué)協(xié)會(huì)啟動(dòng)無(wú)資料流域預(yù)報(bào)(PUB)計(jì)劃以來(lái)，“區(qū)域化”已成為識(shí)別缺資料流域水文模型參數(shù)的常用方法，主要包括空間相近法、屬性相似法和回歸法等，其中：空間相近法和屬性相似法統(tǒng)稱為參數(shù)移植法，是指尋找與缺資料流域(目標(biāo)流域)距離相近或?qū)傩韵嗨频囊粋€(gè)或多個(gè)有資料流域(參考流域)，并將在參考流域率定的模型參數(shù)移植到目標(biāo)流域；回歸法先在參考流域建立模型參數(shù)與流域?qū)傩蚤g的回歸關(guān)系，從而利用目標(biāo)流域的屬性推求其模型參數(shù)[2-4]。盡管區(qū)域化方法取得了一系列重要成果，但在實(shí)際應(yīng)用中也存在一些問(wèn)題，如：在應(yīng)用參數(shù)移植法時(shí)，即使流域間的氣候、下墊面、土壤等特征相似，但其降雨徑流關(guān)系往往差別較大；回歸法常見(jiàn)的問(wèn)題是模型參數(shù)之間往往具有很強(qiáng)的相關(guān)性，但模型參數(shù)與流域?qū)傩灾g卻不存在很強(qiáng)的相關(guān)關(guān)系[5]。不僅如此，應(yīng)用區(qū)域化方法的邏輯前提是參考流域具備流量數(shù)據(jù)，但對(duì)于一個(gè)大范圍內(nèi)缺資料的地區(qū)而言，所關(guān)注的目標(biāo)流域(如某水利水電樞紐工程壩址斷面以上集水區(qū))內(nèi)部及周邊均可能處于缺資料區(qū)域，存在難于選出參考流域的問(wèn)題?？梢?jiàn)，研究利用流量之外的數(shù)據(jù)率定水文模型是PUB計(jì)劃的有益補(bǔ)充。

國(guó)內(nèi)外的一些學(xué)者在利用蒸散量率定水文模型方面進(jìn)行了有益探索，其中較典型的研究是利用遙感蒸散量率定分布式水文模型SWAT(Soil and water assessment tool)[6-9]。這些研究均以SWAT模型為對(duì)象，采用的短系列蒸散量為遙感影像解譯數(shù)據(jù)，考察的是SWAT模型在子流域尺度的模擬值對(duì)遙感蒸散量的擬合情況，同時(shí)還需借助其他資料(如：參考蒸散量[6]、冬小麥和夏玉米的多種作物參數(shù)等[7-9])，研究目的并非為了解決缺資料地區(qū)的水文模型率定問(wèn)題。對(duì)于一個(gè)固定的研究流域，獲取遙感蒸散量一般要單獨(dú)開(kāi)展遙感影像解譯工作，不僅工作量較大，還需要一定數(shù)量的地形、氣象、植被等數(shù)據(jù)支撐；雖然SWAT模型機(jī)理性較好，但其結(jié)構(gòu)復(fù)雜、參數(shù)眾多，當(dāng)采用遙感蒸散量率定SWAT模型時(shí)，為了解決輸入的遙感蒸散量與SWAT模型模擬的蒸散量在時(shí)間步長(zhǎng)、子流域等方面的時(shí)空匹配關(guān)系，需要編譯、調(diào)試模型程序源代碼，或開(kāi)展模型二次開(kāi)發(fā)工作，不易被一般的工程技術(shù)人員掌握。劉昌明等[5]的研究已表明，選擇合適的水文模型對(duì)缺資料流域的水文過(guò)程模擬有著重要影響，模型的復(fù)雜性和表現(xiàn)性似乎沒(méi)有很強(qiáng)的聯(lián)系，參數(shù)的增多不僅會(huì)加大模型的率定難度，還會(huì)降低模型的穩(wěn)定性。

綜上，本文以基于網(wǎng)格的薩克拉門托模型(Grid-based Sacramento model，GSAC)為研究對(duì)象，研究利用全球陸面數(shù)據(jù)同化系統(tǒng)(Global land data assimilation system，GLDAS)提供的蒸散量率定GSAC模型的方法，以期豐富PUB計(jì)劃研究?jī)?nèi)容。

1 GSAC模型模擬蒸散量原理

王斌等[10]將薩克拉門托(Sacramento，SAC)模型在透水面積上的產(chǎn)流概念引入到網(wǎng)格，簡(jiǎn)化了該模型的5種蒸散量計(jì)算方法，同時(shí)增加了植被截留蒸發(fā)和積雪蒸發(fā)等計(jì)算模式，構(gòu)建了GSAC模型，該模型能夠很好地與各種網(wǎng)格數(shù)據(jù)融合，可以較好描述徑流、蒸散發(fā)、土壤水分等逐日變化過(guò)程，模型具體計(jì)算和應(yīng)用詳見(jiàn)文獻(xiàn)[10-12]，這里重點(diǎn)介紹該模型中與本研究相關(guān)的蒸散量模擬原理。GSAC模型的實(shí)際蒸散量包括冠層截留蒸發(fā)量、積雪蒸發(fā)量、植被散發(fā)量、土壤蒸發(fā)量等，植被散發(fā)和土壤蒸發(fā)消耗的水量由土壤張力水提供。如果植被冠層截留了降水，則首先蒸發(fā)冠層截留的降水量；如果存在積雪，則發(fā)生積雪蒸發(fā)現(xiàn)象；在蒸發(fā)了冠層截留和積雪后，蒸發(fā)上、下兩土層的張力水；如果沒(méi)有冠層截留或積雪，則只蒸發(fā)土壤水。

1.1 冠層截留蒸發(fā)

假設(shè)降水量先降落至植被冠層，如果降水量被冠層截留后仍有剩余，則剩余的降水量會(huì)穿過(guò)冠層降落至地表成為凈降水量，繼而再被劃分為降雨量和降雪量。冠層截留蒸發(fā)量為

(1)

其中

Imax=CintLAI

(2)

式中ETint——冠層截留蒸發(fā)量，mm/d

Imax——冠層截留容量，mm

PET——潛在蒸散量，mm/d

I——冠層截留量，mm

P——降水量，mm/d

Cint——截留系數(shù)，mm

LAI——葉面積指數(shù)

1.2 積雪蒸發(fā)

如果地面存在積雪，則會(huì)發(fā)生積雪蒸發(fā)現(xiàn)象，其蒸發(fā)量為

(3)

其中

SPWC=SPWC0+Ps-ETsno-SMLT

(4)

SMLT=Mf(T-Tb)

(5)

式中ETsno——積雪蒸發(fā)量，mm/d

SPWC——計(jì)算時(shí)段末積雪水當(dāng)量，mm/d

SPWC0——計(jì)算時(shí)段初積雪水當(dāng)量，mm/d

Ps——降雪量，mm/d

SMLT——融雪水當(dāng)量，mm/d

Mf——度日因子，mm/(K·d)

T——平均氣溫，℃

Tb——基礎(chǔ)溫度，℃

1.3 土壤水蒸發(fā)

采用上、下2層蒸發(fā)模型描述張力水蒸發(fā)量。上層張力水蒸發(fā)量為

(6)

式中ETup——上層張力水蒸發(fā)量，mm/d

UZTWC——上層張力水蓄量，mm

下層張力水蒸發(fā)量為

(7)

式中ETlow——下層張力水蒸發(fā)量，mm/d

LZTWC——下層張力水蓄量，mm

LZTWM——下層張力水容量，mm

在網(wǎng)格尺度，上、下層張力水蒸發(fā)消耗各自的張力水蓄量，當(dāng)滿足水分交換條件時(shí)，張力水和自由水進(jìn)行交換與調(diào)整。各網(wǎng)格的蒸散量為冠層截留蒸發(fā)量、積雪蒸發(fā)量、土壤水蒸發(fā)量之和，潛在蒸散量可視氣象數(shù)據(jù)條件，采用Hargreaves公式[13]、Shuttleworth-Wallace公式[14]等計(jì)算。

2 GLDAS蒸散量在GSAC模型率定中的應(yīng)用

2.1 GLDAS蒸散量數(shù)據(jù)簡(jiǎn)介

GLDAS是美國(guó)國(guó)家航空航天局戈達(dá)德航天飛行中心和美國(guó)國(guó)家海洋與大氣管理局國(guó)家環(huán)境預(yù)測(cè)中心聯(lián)合發(fā)展的、融合了地面和衛(wèi)星觀測(cè)數(shù)據(jù)的全球陸面數(shù)據(jù)模擬系統(tǒng)，提供了多種優(yōu)化的、近實(shí)時(shí)的地表狀態(tài)變量數(shù)據(jù)[15]。目前，GLDAS驅(qū)動(dòng)Noah等4種陸面模式，包括 GLDAS-1和 GLDAS-2 2個(gè)版本，空間分辨率為0.25°×0.25°、1.0°×1.0°，時(shí)間分辨率為3 h和月份。GLDAS-2又可細(xì)分為GLDAS-2.0和GLDAS-2.1，前者采用普林斯頓大學(xué)的全球氣象數(shù)據(jù)作為強(qiáng)迫場(chǎng)，利用Noah 陸面模式模擬了一套從 1948 年到2010年的長(zhǎng)序列陸面資料；后者基于強(qiáng)迫的數(shù)據(jù)集，聯(lián)合應(yīng)用模型和觀測(cè)值，模擬了從2000 年至當(dāng)前的陸面數(shù)據(jù)。與文獻(xiàn)[6-9]通過(guò)遙感方法獲取的蒸散量不同，GLDAS-2提供的蒸散量為Noah 陸面模式的模擬結(jié)果，不僅系列長(zhǎng)，產(chǎn)品也很豐富，包括了蒸散量、潛在蒸散量、冠層水蒸發(fā)量、散發(fā)量、裸土直接蒸發(fā)量等。考慮到GLDAS-2的時(shí)空分辨率和數(shù)據(jù)量以及單機(jī)計(jì)算水平，文中采用GLDAS-2.0版本0.25°×0.25°分辨率的月份蒸散量數(shù)據(jù)。

2.2 基于蒸散量的GSAC模型率定指標(biāo)

以網(wǎng)格為計(jì)算單元的GSAC模型能夠模擬較高時(shí)空分辨率的蒸散量，且可以通過(guò)程序?qū)⑵淠M的蒸散量轉(zhuǎn)換為其他時(shí)空分辨率數(shù)據(jù)，便于與GLDAS蒸散量的時(shí)空分辨率相對(duì)應(yīng)，為利用GLDAS蒸散量率定GSAC模型提供了很多便利。由于采用的GLDAS蒸散量在時(shí)間方面較離散(僅為月值)，但在空間分布方面數(shù)據(jù)量較大，因此，本文采取“空間換時(shí)間”的方法，即根據(jù)各網(wǎng)格的地理坐標(biāo)，將GSAC模型模擬的小網(wǎng)格逐日蒸散量轉(zhuǎn)換為0.25°網(wǎng)格的月份值，并參照納什效率系數(shù)(NS)的定義，構(gòu)建了一個(gè)關(guān)于蒸散量的模型率定指標(biāo)NSET，以評(píng)價(jià)GSAC模型模擬的蒸散量對(duì)GLDAS 蒸散量的擬合效果，為

(8)

式中NSET——評(píng)價(jià)蒸散量模擬效果的納什效率系數(shù)

m——流域?qū)?yīng)的0.25°網(wǎng)格數(shù)目

n——0.25°網(wǎng)格蒸散量系列長(zhǎng)度(月份數(shù))

ETGLDAS——GLDAS的0.25°網(wǎng)格月份蒸散量系列，mm

ETGSAC——GSAC模型模擬的0.25°網(wǎng)格月份蒸散量系列，mm

GSAC模型參數(shù)主要包括：12個(gè)產(chǎn)流參數(shù)校正系數(shù)[16]、截留系數(shù)Cint、劃分雨雪的溫度閾值Tsr、度日因子Mf、基礎(chǔ)溫度Tb、馬斯京根法蓄量常數(shù)Kmus、馬斯京根法流量比重因子X(jué)mus等，這些參數(shù)均可以通過(guò)率定模型的方法識(shí)別，同時(shí)部分參數(shù)也可以依據(jù)文獻(xiàn)取值(如：Cint=0.2 mm[17]、Tb=0℃[18])，或通過(guò)試驗(yàn)測(cè)定(如：Tsr、Mf)，或依據(jù)河道水力學(xué)特性推求(如：Kmus、Xmus)。本文中Cint和Tb取文獻(xiàn)值，其他參數(shù)利用GLDAS蒸散量率定GSAC模型識(shí)別。自由搜索是一種源于動(dòng)物群體遷移行為的智能優(yōu)化算法[19]，在率定SAC模型時(shí)取得了良好效果[20]，因此，以式(8)為優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)，引入自由搜索算法率定GSAC模型，模擬精度為

(9)

式中NSQ——評(píng)價(jià)流量模擬效果的納什效率系數(shù)

L——日流量系列長(zhǎng)度(日數(shù))

Qobs——實(shí)測(cè)日流量系列，m3/s

Qsim——模擬日流量系列，m3/s

3 實(shí)例應(yīng)用

對(duì)于地處缺資料地區(qū)的流域而言，除缺失流量數(shù)據(jù)外，當(dāng)前覆蓋全球或地區(qū)的各種數(shù)據(jù)集能為這些流域提供較充足的氣象、地形、土壤、土地覆被等基礎(chǔ)資料。當(dāng)具備降水、氣溫、地形、土壤、土地覆被、歸一化植被指數(shù)(NDVI)、GLDAS等數(shù)據(jù)時(shí)，無(wú)論流域是否具備流量數(shù)據(jù)，采用前文所述方法即可利用GLDAS蒸散量率定GSAC模型，進(jìn)而模擬流域出口斷面的流量過(guò)程。然而，為驗(yàn)證本文方法的可行性以及利用GLDAS蒸散量率定的GSAC模型對(duì)流量的模擬效果，則需選擇一個(gè)具備流量資料的實(shí)證流域。因此，選取呼蘭河蘭西站以上的集水區(qū)作為研究流域(以下簡(jiǎn)稱呼蘭河流域)，該流域概況見(jiàn)文獻(xiàn)[16]。

3.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

日降水量和日流量數(shù)據(jù)來(lái)自中國(guó)水文年鑒，降水量插值采用泰森多邊形法，日流量資料僅作為模擬流量的檢驗(yàn)數(shù)據(jù)；日氣象數(shù)據(jù)包括水汽壓、日照時(shí)數(shù)、最高氣溫、最低氣溫、平均氣溫及風(fēng)速等，主要用于計(jì)算潛在蒸散量和劃分雨雪過(guò)程，來(lái)自鐵力、綏化、海倫、明水4個(gè)氣象站，數(shù)據(jù)下載于中國(guó)氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)(http:∥data.cma.cn)，采用泰森多邊形法將氣象站數(shù)據(jù)插值到流域內(nèi)各網(wǎng)格，應(yīng)用Shuttleworth-Wallace公式計(jì)算潛在蒸散量；DEM采用美國(guó)地質(zhì)調(diào)查局的30″分辨率數(shù)據(jù)；土地覆被采用國(guó)際地圈生物圈計(jì)劃的30″分辨率數(shù)據(jù)，主要用于識(shí)別各網(wǎng)格的土地覆被類型；NDVI采用NOAA-AVHRR的8km分辨率數(shù)據(jù)，用于計(jì)算各種覆被的葉面積指數(shù)；土壤屬性數(shù)據(jù)采用世界和諧土壤數(shù)據(jù)庫(kù)，來(lái)自寒區(qū)旱區(qū)科學(xué)數(shù)據(jù)中心(http:∥westdc.westgis.ac.cn)，空間分辨率為30″，用于估計(jì)不同土層的土壤水分常數(shù)；GLDAS蒸散量下載自http:∥hydro1.gesdisc.eosdis.nasa.gov/data/GLDAS/。

為提高運(yùn)算速度，將GSAC模型計(jì)算網(wǎng)格設(shè)為60″×60″，即在空間范圍上，1個(gè)0.25°網(wǎng)格對(duì)應(yīng)225個(gè)(15行×15列)60″網(wǎng)格。當(dāng)需要將GSAC模型模擬的60″網(wǎng)格蒸散量轉(zhuǎn)換為0.25°網(wǎng)格數(shù)值時(shí)：對(duì)于流域周邊的0.25°網(wǎng)格，如果其對(duì)應(yīng)的流域內(nèi)60″網(wǎng)格數(shù)目不足225個(gè)，則轉(zhuǎn)換后的0.25°網(wǎng)格蒸散量為其內(nèi)部實(shí)際60″網(wǎng)格數(shù)據(jù)的平均值；對(duì)于流域內(nèi)部的0.25°網(wǎng)格，轉(zhuǎn)換后的0.25°網(wǎng)格蒸散量為225個(gè)60″網(wǎng)格數(shù)據(jù)的平均值。經(jīng)過(guò)提取后，呼蘭河流域包含11 968個(gè)60″網(wǎng)格，對(duì)應(yīng)55個(gè)0.25°網(wǎng)格，如圖1所示。

圖1 呼蘭河流域地理位置及其與不同分辨率網(wǎng)格的對(duì)應(yīng)情況Fig.1 Position of Hulan River Basin and its different resolution grids

3.2 GLDAS蒸散量適用性評(píng)價(jià)

由于很難獲取流域尺度的多點(diǎn)長(zhǎng)期實(shí)測(cè)蒸散量資料，為評(píng)價(jià)GLDAS 蒸散量在呼蘭河流域的適用性，首先采用文獻(xiàn)[16]中利用流量率定的參數(shù)驅(qū)動(dòng)GSAC模型，模擬了該流域1982—2000年的60″網(wǎng)格逐日蒸散量。經(jīng)統(tǒng)計(jì)，在1982—2000年間，呼蘭河流域?qū)崪y(cè)降水量、流量與GSAC模型模擬的蒸散量多年平均值分別為588.5、124.4、470.7 mm，三者基本遵循流域尺度的多年平均水量平衡方程，其差值為土壤蓄水量的變化量。因此，可以認(rèn)為GSAC模型模擬的蒸散量能夠代表呼蘭河流域蒸散量的實(shí)際變化過(guò)程。

將GSAC模型模擬的1982—2000年蒸散量轉(zhuǎn)化為全流域平均的逐月系列后，與同期的GLDAS 蒸散量(全流域0.25°網(wǎng)格的數(shù)據(jù)平均值)系列對(duì)比情況如圖2所示。

圖2 GSAC模型模擬的月蒸散量與GLDAS月蒸散量對(duì)比Fig.2 Comparison of month ET of GLDAS and simulation results from GSAC model

由圖2可見(jiàn)，GLDAS 蒸散量與GSAC模型模擬蒸散量的總體符合情況較好，經(jīng)計(jì)算二者相關(guān)系數(shù)達(dá)0.962 2，可見(jiàn)，在呼蘭河流域，采用GLDAS蒸散量代替實(shí)際蒸散量是可行的。由于GLDAS提供的蒸散量與呼蘭河流域的蒸散量變化過(guò)程較一致，因此，本文直接將GLDAS蒸散量作為模型輸入數(shù)據(jù)，利用其與GSAC模型模擬蒸散量的對(duì)應(yīng)關(guān)系率定GSAC模型。需要說(shuō)明的是，當(dāng)需評(píng)價(jià)GLDAS在缺資料地區(qū)的適用性時(shí)，可在該地區(qū)之外的資料相對(duì)豐富地區(qū)對(duì)GLDAS進(jìn)行檢驗(yàn)和修正，再將檢驗(yàn)和修正后的GLDAS制成覆蓋缺資料地區(qū)的數(shù)據(jù)集，從而將GLDAS應(yīng)用到缺資料地區(qū)。

3.3 參數(shù)敏感性分析與率定結(jié)果

為便于與文獻(xiàn)[16]中利用流量率定模型的研究結(jié)果相比較，以1991—2000年的10 a為研究時(shí)段，前5年為率定期，后5年為檢驗(yàn)期，以式(8)為優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)，通過(guò)尋求NSET的最大值率定GSAC模型。設(shè)定自由搜索算法群體數(shù)量為10、探查步數(shù)為4、迭代100次，記錄算法迭代過(guò)程中所有動(dòng)物每步探查的位置(GSAC模型參數(shù))及適應(yīng)值(NSET)作為分析參數(shù)敏感性的樣本數(shù)據(jù)，并取算法的最好尋優(yōu)結(jié)果作為參數(shù)取值，結(jié)果如表1所示。

由表1可見(jiàn)，在呼蘭河流域，當(dāng)利用GLDAS蒸散量率定GSAC模型時(shí)，各參數(shù)的敏感性與文獻(xiàn)[16]相似，較敏感參數(shù)仍是校正上層厚度的3個(gè)地區(qū)經(jīng)驗(yàn)系數(shù)和上層張力水容量校正系數(shù)；不同的是下層自由水容量校正系數(shù)也較敏感，不很敏感的是上層自由水出流系數(shù)、下層張力水容量校正系數(shù)，最不敏感的是下滲曲線指數(shù)校正系數(shù)。綜合分析文獻(xiàn)[16]和本文結(jié)果可見(jiàn)，上層厚度校正系數(shù)的敏感性較大表明不同流域間不宜直接移用這3個(gè)經(jīng)驗(yàn)系數(shù)，而改變下滲曲線指數(shù)值則對(duì)下滲曲線形狀的影響不大。

表1 利用GLDAS蒸散量率定的GSAC模型參數(shù)及其敏感性Tab.1 Sensitivity and optimal values of parameters for GSAC model calibrated by ET from GLDAS

圖3 GSAC模型模擬的各種蒸散量逐日變化過(guò)程Fig.3 Evapotranspiration simulated by GSAC model calibrated wih ET from GLDAS

3.4 利用蒸散量率定的GSAC模型模擬效果分析

采用表1參數(shù)驅(qū)動(dòng)的GSAC模型模擬的呼蘭河流域蒸散量與蘭西站流量如圖3～6所示，其中：圖3是對(duì)冠層截留蒸發(fā)量、積雪蒸發(fā)量、上層張力水蒸發(fā)量、下層張力水蒸發(fā)量及總蒸散量的模擬結(jié)果，每種蒸散量的逐日數(shù)據(jù)為全流域60″分辨率網(wǎng)格數(shù)據(jù)的平均值；圖4為將GSAC模型模擬的1991—2000年逐日60″分辨率蒸散量轉(zhuǎn)換為0.25°分辨率逐月值后，與GLDAS 蒸散量系列的對(duì)比情況；圖5為以1996年8月為例，模擬的60″與0.25°分辨率蒸散量(后者由前者轉(zhuǎn)換而成)以及提取的GLDAS蒸散量；圖6為模擬與實(shí)測(cè)的逐日流量對(duì)比情況，模擬精度如表2所示。

由圖3可見(jiàn)，利用GLDAS蒸散量率定的GSAC模型能夠模擬各網(wǎng)格的多種蒸散量逐日變化過(guò)程。經(jīng)統(tǒng)計(jì)，在1991—2000年期間，上層張力水蒸發(fā)量、截留蒸發(fā)量、積雪蒸發(fā)量、下層張力水蒸發(fā)量分別占總蒸散量的86.69%、6.11%、4.65%、2.55%；截留蒸發(fā)量、積雪蒸發(fā)量與下層張力水蒸發(fā)量的數(shù)量相當(dāng)且數(shù)值較?。簧蠈訌埩λ舭l(fā)量為總蒸散量的主體，二者變化趨勢(shì)十分接近；積雪蒸發(fā)量和下層張力水蒸發(fā)量均存在不連續(xù)現(xiàn)象，且積雪蒸發(fā)量具有季節(jié)性變化規(guī)律，與呼蘭河流域的降雪、融雪期相一致。

圖4 GSAC模型模擬的月蒸散量與GLDAS月蒸散量對(duì)比圖Fig.4 Comparison of month ET of GLDAS and simulation results from GSAC model calibrated wih ET from GLDAS

圖5 GSAC模型模擬的蒸散量與GLDAS蒸散量的空間分布對(duì)比圖Fig.5 Spatial distribution comparisons of month ET of GLDAS and simulation results from GSAC model calibrated wih ET from GLDAS

圖6 利用GLDAS蒸散量率定的GSAC模型模擬的蘭西站日流量過(guò)程Fig.6 Runoff simulation results of GSAC model at Lanxi station calibrated wih ET from GLDAS

參數(shù)1991年1992年1993年1994年1995年1996年1997年1998年1999年2000年NSET49.8449.2350.1050.0548.4148.6949.3148.8947.3544.70NSQ0.880.780.800.840.750.650.850.880.750.73NSQ[16]0.880.780.820.900.670.810.910.900.750.76

圖4表明，利用GLDAS蒸散量率定的GSAC模型模擬的蒸散量系列總體上與GLDAS蒸散量系列符合較好，經(jīng)計(jì)算二者相關(guān)系數(shù)在率定期為0.967 7，檢驗(yàn)期為0.954 6，平均為0.961 2，高于文獻(xiàn)[6-9]中的各種模擬指標(biāo)與實(shí)測(cè)(或遙感)指標(biāo)間的相關(guān)系數(shù)。經(jīng)統(tǒng)計(jì)，在1991—2000年間，實(shí)測(cè)的多年平均降水量和徑流量分別為578.2、114.4 mm，GSAC模型模擬多年平均蒸散量為472.0 mm，GLDAS蒸散量多年平均值為480.2 mm，可見(jiàn)，GSAC模型模擬蒸散量、GLDAS蒸散量均與實(shí)測(cè)降水量與徑流量之差463.8 mm接近。

由圖5a可以看出，利用GLDAS蒸散量率定的GSAC模型模擬的蒸散量在空間分布更加細(xì)膩，當(dāng)合并為0.25°分辨率的較大網(wǎng)格數(shù)值后，與GLDAS蒸散量空間分布規(guī)律相近，上游山區(qū)數(shù)值偏小，下游平原區(qū)數(shù)值較大；在數(shù)值大小和空間分布兩方面，模擬的各網(wǎng)格蒸散量與提取的各網(wǎng)格GLDAS蒸散量較接近，這是本文利用GLDAS蒸散量能夠較好率定GSAC模型的主要原因，即在率定模型過(guò)程中，參數(shù)的取值力圖使得率定期的各月份中，每個(gè)0.25°網(wǎng)格內(nèi)的兩種蒸散量盡量接近。

結(jié)合式(8)和表2可以看出，利用GLDAS蒸散量率定的GSAC模型模擬的蒸散量與GLDAS蒸散量擬合良好，經(jīng)統(tǒng)計(jì)，在55個(gè)0.25°的網(wǎng)格尺度內(nèi)，單個(gè)網(wǎng)格的NSET在率定期平均為0.88～0.91，驗(yàn)證期平均為0.81～0.90。結(jié)合圖6和表2還可以看出，GSAC模型模擬的流量與實(shí)測(cè)流量符合情況較好，能再現(xiàn)呼蘭河流域的實(shí)測(cè)日流量過(guò)程，在率定期與驗(yàn)證期的NSQ平均值分別為0.81和 0.77；除1996年模擬精度稍低外，其他年份均達(dá)到了乙精度等級(jí)，且1991年、1997年、1998年均達(dá)到了甲精度等級(jí)。文獻(xiàn)[16]利用流量率定模型時(shí)，率定期與驗(yàn)證期的NSQ平均值分別為0.81和0.83，驗(yàn)證期的NSQ高于本文，但本文的流量模擬結(jié)果是在利用蒸散量率定模型后取得的，對(duì)流量的模擬精度稍低也是可以接受的。與文獻(xiàn)[6-9]相比，GSAC模型模擬的蒸散量與GLDAS蒸散量之間，以及GSAC模型模擬流量與實(shí)測(cè)流量間的NS均更高。 綜上可見(jiàn)，本文與文獻(xiàn)[16]的模擬結(jié)果相近，進(jìn)一步表明了利用GLDAS蒸散量率定 GSAC模型的可行性。

4 結(jié)論

(1)以網(wǎng)格為計(jì)算單元的GSAC模型能夠很好地與降水、地形、土地覆被、NDVI、土壤屬性等各種網(wǎng)格數(shù)據(jù)集融合，模型模擬的蒸散量可以通過(guò)程序轉(zhuǎn)換為0.25°分辨率的月份值，從而與GLDAS提供的蒸散量在時(shí)空分辨率方面相對(duì)應(yīng)，給利用GLDAS蒸散量率定水文模型帶來(lái)了很多便利，為缺流量資料流域的水文過(guò)程模擬提供了一個(gè)結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、參數(shù)較少、利用多源數(shù)據(jù)集即可驅(qū)動(dòng)和率定的模型工具。

(2)呼蘭河流域應(yīng)用結(jié)果表明，利用GLDAS蒸散量率定GSAC模型的方法是可行的，所模擬的蒸散量在數(shù)值大小和空間分布方面均與GLDAS蒸散量接近；在率定期與驗(yàn)證期的流量系列模擬中，納什效率系數(shù)分別為0.81和0.77，與利用流量數(shù)據(jù)率定的GSAC模型模擬結(jié)果接近，為缺流量資料流域的水文模型率定提供了一種可行方法。

(3)在缺流量資料情況下，GLDAS蒸散量是率定GSAC模型的一種有效數(shù)據(jù)，除蒸散量數(shù)據(jù)外，GLDAS還提供了徑流、土壤水分等近30種網(wǎng)格化的指標(biāo)數(shù)據(jù)，在經(jīng)過(guò)檢驗(yàn)修正后，部分指標(biāo)數(shù)據(jù)均可作為率定水文模型(或其部分模塊)參數(shù)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。

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