TRMM衛(wèi)星降水?dāng)?shù)據(jù)在黃河源區(qū)的適用性研究

曾華楠 谷黃河 余鐘波

摘 要：具有較高時(shí)空分辨率的衛(wèi)星降水?dāng)?shù)據(jù)為研究缺乏地面實(shí)測(cè)站點(diǎn)流域的水文循環(huán)過程提供了有力的支撐。以黃河源區(qū)為研究對(duì)象，在對(duì)比分析2002—2015年TRMM 3B42衛(wèi)星降水?dāng)?shù)據(jù)與站點(diǎn)實(shí)測(cè)降水?dāng)?shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，利用VIC分布式水文模型驗(yàn)證了TRMM降水?dāng)?shù)據(jù)在我國(guó)資料稀缺的高寒流域徑流模擬的適用性。結(jié)果表明，TRMM衛(wèi)星測(cè)雨數(shù)據(jù)與站點(diǎn)實(shí)測(cè)降水?dāng)?shù)據(jù)在時(shí)空分布及變化趨勢(shì)上有較好的一致性，TRMM數(shù)據(jù)多年平均相對(duì)誤差為-7.1%，相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.86。根據(jù)VIC模型模擬結(jié)果可知，TRMM數(shù)據(jù)與站點(diǎn)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的月尺度模擬效果較好，日尺度模擬效果不佳，豐水年TRMM數(shù)據(jù)模擬精度較枯水年高。

關(guān)鍵詞：TRMM;VIC模型;適用性評(píng)價(jià);黃河源區(qū)

Abstract：Satellite precipitation data with high spatial-temporal resolution provides a strong support for the study of hydrological processes in watersheds lacking ground stations. In this study， the applicability of satellite precipitation data TRMM 3B42 for streamflow simulation over the source region of the Yellow River from 2002 to 2015 was evaluated by using the VIC distributed hydrological model. The results show that the TRMM satellite precipitation data is consistent with the gauge data in the spatial and temporal distribution and change trend. The annual average bias between the TRMM data and the rain-gauge observations precipitation is -7.1% and the correlation coefficient reaches to 0.86. According to the simulation results of the VIC model， the TRMM data show good performance in monthly streamflow simulation. However， it gets poor performance for daily streamflow simulation. The simulation accuracy of the TRMM data in the wet years is higher than that in dry years.

Key words： TRMM; VIC model; applicability evaluation; headwaters of Yellow River Basin

在流域水文預(yù)報(bào)中，降水空間分布信息的獲取對(duì)水文預(yù)報(bào)精度有著重要的影響[1-2]。目前，降水?dāng)?shù)據(jù)的主要獲得渠道為地面雨量站觀測(cè)，受地形條件及站點(diǎn)密度影響，傳統(tǒng)的站點(diǎn)觀測(cè)數(shù)據(jù)往往不能很好地同時(shí)反映降水的時(shí)間分布及空間分布，一定程度上制約了分布式水文模型在流域模擬以及水文預(yù)報(bào)上的應(yīng)用[3-4]。衛(wèi)星遙感資料不受地形因素影響，在大范圍降水觀測(cè)上有明顯優(yōu)勢(shì)，可提供降水?dāng)?shù)據(jù)的空間分布信息[5]，在水文領(lǐng)域有很好的應(yīng)用前景[6]。

TRMM衛(wèi)星降水?dāng)?shù)據(jù)在我國(guó)部分地區(qū)已有應(yīng)用，滑申冰等[7]將TRMM降水?dāng)?shù)據(jù)應(yīng)用于秦淮河流域，結(jié)果表明TRMM降水?dāng)?shù)據(jù)在秦淮河流域具有一定的適用性;王兆禮等[8]評(píng)估了TRMM降水?dāng)?shù)據(jù)在珠江流域的適用性，結(jié)果表明TRMM數(shù)據(jù)一定程度上可以作為資料缺乏地區(qū)的降水?dāng)?shù)據(jù)來源;李瓊等[9]將TRMM 3B43降水?dāng)?shù)據(jù)在黃河源區(qū)不同海拔和地形條件下的特征進(jìn)行評(píng)價(jià)，得出隨坡度增大TRMM數(shù)據(jù)相對(duì)誤差呈增大趨勢(shì);成業(yè)[10]將不同分辨率的黃河源區(qū)

TRMM降水?dāng)?shù)據(jù)通過SRM模型進(jìn)行了模擬研究，得出TRMM數(shù)據(jù)具有良好的適用性?？傮w來看，TRMM降水?dāng)?shù)據(jù)在黃河源區(qū)的適用性研究以及在水文模型中的應(yīng)用相對(duì)較少。筆者將TRMM降水?dāng)?shù)據(jù)應(yīng)用于黃河源區(qū)，將該數(shù)據(jù)與地面實(shí)測(cè)降水?dāng)?shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)空變化及趨勢(shì)對(duì)比分析，并結(jié)合VIC水文模型，進(jìn)一步探究TRMM數(shù)據(jù)在該地區(qū)的適用性。

1 研究區(qū)概況和方法

1.1 研究區(qū)概況

黃河源區(qū)指黃河干流唐乃亥水文站以上區(qū)域，位于青藏高原東北部，集水面積為12.2萬km2。該區(qū)域分布有高山、盆地、峽谷、草原、沙漠和眾多湖泊、沼澤、冰川及多年凍土，表現(xiàn)為高原面上一系列近于平行的低山和寬谷，地形相對(duì)開闊，起伏平緩，河流切割作用弱，地勢(shì)西高東低，高原面保留完整。黃河流域水資源調(diào)查評(píng)價(jià)成果及相關(guān)計(jì)算成果表明，黃河源區(qū)多年平均（1956—2000年系列）年降水量為485.9 mm，多年平均天然徑流量為205.2億m3，占黃河天然總徑流量的38%[11]，素有黃河水塔之稱[12]，是黃河流域最重要的產(chǎn)流區(qū)[13]。近年來，受人類活動(dòng)與氣候變化的共同影響，黃河源區(qū)的徑流量出現(xiàn)了不同程度的減少，引發(fā)了一系列問題。黃河源區(qū)地表徑流的模擬對(duì)黃河源區(qū)的防災(zāi)減災(zāi)及生態(tài)綜合治理有著非常重要的意義，但黃河源區(qū)地處偏僻，源區(qū)只有11個(gè)雨量站，覆蓋率極低，給黃河源區(qū)徑流模擬帶來了一定的困難[14]。

1.2 VIC模型簡(jiǎn)介

VIC模型是一種基于SVATS（Surface Vegetation Atmospheric Transfer Schemes）思想的大尺度分布式水文模型。最初的VIC模型是基于Wood等[15]的思想、由Stamm等[16]構(gòu)建的，該模型把土壤分為2層，稱為VIC-2L模型[17]。隨著模型結(jié)構(gòu)的發(fā)展，Liang等[18]把土壤分為3層，模型改進(jìn)為VIC-3L模型。VIC模型采用蓄滿產(chǎn)流與超滲產(chǎn)流兩種機(jī)制，充分考慮了植被、土壤和大氣間的相互作用，并根據(jù)水量平衡和能量平衡進(jìn)行蒸發(fā)、下滲及產(chǎn)流的模擬，對(duì)水文過程的模擬具有較高的精度，被廣泛應(yīng)用。

VIC模型所需的驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)采用中國(guó)氣象局氣象站點(diǎn)數(shù)據(jù)，包括日最高氣溫、最低氣溫、平均風(fēng)速等。對(duì)于VIC模型所需其他數(shù)據(jù)，根據(jù)Maryland大學(xué)開發(fā)的全球分辨率為1 km的土地覆蓋數(shù)據(jù)庫確定植被類型，參考LDAS（Land Data Assimilation System）設(shè)定逐月葉面面積指數(shù)LAI，利用Reynolds等開發(fā)的分辨率為10 km的土壤數(shù)據(jù)庫來確定土壤有關(guān)參數(shù)。

1.3 數(shù)據(jù)來源及預(yù)處理

TRMM是第1顆通過多頻率微波、可見遠(yuǎn)紅外線以及太空降水雷達(dá)來測(cè)量熱帶和亞熱帶降水的衛(wèi)星，于1997年底發(fā)射。根據(jù)其全球驗(yàn)證計(jì)劃，共有10個(gè)帶地面雷達(dá)與雨量站網(wǎng)的驗(yàn)證站為TRMM產(chǎn)品提供技術(shù)支撐。TRMM獨(dú)有的儀器裝備以及與太陽不同步的軌道特征使其得到了研究者們的青睞，在水文與氣候理論研究方面，包括降水氣候的建立、降水與對(duì)流強(qiáng)度的日循環(huán)定量化以及潛熱的剖面化等，都有廣泛的應(yīng)用。一些研究表明，TRMM年、月系列的降水?dāng)?shù)據(jù)在水資源評(píng)價(jià)中有較高的精度[19]，TRMM衛(wèi)星所搭載的PR（Precipitation Radar）是世界上第一臺(tái)星載測(cè)雨雷達(dá)，其工作頻率為13.8 GHz，掃描寬度為220 km，垂直分辨率為250 m，水平分辨率為4.3 km。用PR進(jìn)行降水觀測(cè)，可以得到完整的三維降水分布。PR提供了全球南緯50°—北緯50°范圍內(nèi)降水的時(shí)空分布及變化情況，根據(jù)雷達(dá)回波即可確定降水強(qiáng)度及其分布。TRMM包括3B31、3B42、3B43等多種測(cè)雨產(chǎn)品，其中3B42為逐日測(cè)雨資料，水平分辨率為0.25°×0.25°，該產(chǎn)品主要由星載雷達(dá)PR的測(cè)雨資料計(jì)算所得，并用TMI、VIRS等測(cè)雨資料進(jìn)行了校正。

本文選取2002—2015年黃河源區(qū)TRMM 3B42降水產(chǎn)品數(shù)據(jù)與實(shí)測(cè)站點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行模擬驗(yàn)證。利用中國(guó)區(qū)域高時(shí)空分辨率地面氣象要素驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)與TRMM降水?dāng)?shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比，該數(shù)據(jù)融合了全國(guó)雨量站點(diǎn)數(shù)據(jù)，黃河源區(qū)以外的雨量站也考慮在內(nèi)，降低了黃河源區(qū)吉邁以上流域雨量站稀少帶來的精度誤差。本文以0.125°×0.125°的空間分辨率將流域劃分為745個(gè)網(wǎng)格，采用反距離加權(quán)插值的方法將日降水量、最高氣溫、最低氣溫、風(fēng)速插值到網(wǎng)格上，構(gòu)建VIC模型所需驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)。將站點(diǎn)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)與TRMM數(shù)據(jù)的月徑流模擬和日徑流模擬結(jié)果進(jìn)行對(duì)比。

1.4 評(píng)價(jià)指標(biāo)

將3B42降水產(chǎn)品與站點(diǎn)實(shí)測(cè)降水?dāng)?shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)空變化及趨勢(shì)對(duì)比分析，并通過VIC模型進(jìn)行水文模擬，根據(jù)兩種降水?dāng)?shù)據(jù)的模擬結(jié)果評(píng)估3B42降水產(chǎn)品的精度，并進(jìn)一步分析TRMM數(shù)據(jù)在黃河源區(qū)的適用性。采用相對(duì)誤差BIAS、相關(guān)系數(shù)PCC和均方根誤差RMSE作為評(píng)定指標(biāo)來評(píng)判降水產(chǎn)品的精度，采用相對(duì)誤差BIAS、相關(guān)系數(shù)PCC和納什效率系數(shù)NSE作為模型模擬精度的評(píng)價(jià)指標(biāo)，各評(píng)價(jià)指標(biāo)及公式見表1。

在評(píng)定降水產(chǎn)品的精度時(shí)，以區(qū)域尺度對(duì)降水產(chǎn)品精度進(jìn)行評(píng)定。在進(jìn)行水文模擬時(shí)，用站點(diǎn)數(shù)據(jù)對(duì)VIC模型進(jìn)行率定，經(jīng)率定的參數(shù)與TRMM降水?dāng)?shù)據(jù)同時(shí)應(yīng)用于該模型中進(jìn)行水文模擬，以評(píng)定TRMM數(shù)據(jù)在該地區(qū)水文模擬中的適用性。

2 結(jié)果分析

2.1 降水對(duì)比分析

依據(jù)TRMM降水?dāng)?shù)據(jù)與站點(diǎn)降水?dāng)?shù)據(jù)得到的多年（2002—2015年）平均和不同季節(jié)降水的空間分布如圖1和圖2所示。兩者在時(shí)空分布上表現(xiàn)出了較好的一致性，夏季降水最多，冬季降水最少，降水量從西北向東南遞增?；谡军c(diǎn)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的多年平均降水量為587.59 mm，基于TRMM數(shù)據(jù)的多年平均降水量為545.98 mm，二者相對(duì)誤差為-7%。兩種不同的降水?dāng)?shù)據(jù)在空間分布上存在著局部差異，站點(diǎn)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)在黃河源區(qū)北部存在局部最大值，基于TRMM降水?dāng)?shù)據(jù)的降水集中在東南部地區(qū)。從逐季平均降水量的空間分布來看，TRMM降水?dāng)?shù)據(jù)與站點(diǎn)實(shí)測(cè)降水?dāng)?shù)據(jù)呈現(xiàn)較好的一致性。TRMM降水?dāng)?shù)據(jù)每季度均存在低估的情況，相對(duì)誤差在-10%以下，誤差主要集中在夏季，達(dá)到-25.55 mm，多于其他3個(gè)季度總和;各季節(jié)降水量空間分布上，TRMM降水?dāng)?shù)據(jù)均表現(xiàn)為降水在東南部地區(qū)較為集中?？傮w來看，TRMM降水?dāng)?shù)據(jù)在時(shí)空分布上與站點(diǎn)實(shí)測(cè)降水?dāng)?shù)據(jù)有較好的一致性，可以反映降水的時(shí)空分布情況。

將站點(diǎn)實(shí)測(cè)降水?dāng)?shù)據(jù)與TRMM降水?dāng)?shù)據(jù)的年際變化和月份變化進(jìn)行對(duì)比，如圖3所示，可以看出二者的年降水量隨時(shí)間變化趨勢(shì)相同，均呈現(xiàn)上升趨勢(shì)，實(shí)測(cè)站點(diǎn)數(shù)據(jù)平均上升速度為5.66 mm/a，TRMM降水?dāng)?shù)據(jù)平均上升速度為4.37 mm/a，站點(diǎn)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)比TRMM降水?dāng)?shù)據(jù)上升速度略快。年降水量相對(duì)誤差最大的為2015年，相對(duì)誤差達(dá)到了-16.7%;年降水量相對(duì)誤差最小的為2010年，為-0.4%。站點(diǎn)實(shí)測(cè)降水量最多的月份為7月，為120.76 mm;TRMM數(shù)據(jù)降水量最多的月份也為7月，為117.42 mm;TRMM數(shù)據(jù)月降水量相對(duì)誤差最大的月份為5月，為-12.6%，相對(duì)誤差最小的月份為3月，為-0.7%。總體而言，TRMM降水?dāng)?shù)據(jù)在黃河源區(qū)與站點(diǎn)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)相關(guān)性較好，但整體存在低估的現(xiàn)象。

將站點(diǎn)實(shí)測(cè)平均日降水?dāng)?shù)據(jù)與TRMM平均日降水?dāng)?shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比，采用相對(duì)誤差、相關(guān)系數(shù)以及均方根誤差評(píng)價(jià)TRMM數(shù)據(jù)的精度，如圖4所示。相對(duì)誤差為-7.1%，相關(guān)系數(shù)達(dá)到了0.86，均方根誤差為1.39，TRMM降水?dāng)?shù)據(jù)與站點(diǎn)實(shí)測(cè)降水?dāng)?shù)據(jù)有很好的相關(guān)性。以日降水量小于0.1 mm為無雨，0.1～10 mm之間為小雨，10～25 mm之間為中雨，大于25 mm為大雨。站點(diǎn)實(shí)測(cè)小雨發(fā)生的概率較高;中雨發(fā)生概率TRMM數(shù)據(jù)為2.25%、站點(diǎn)實(shí)測(cè)中雨發(fā)生概率為1.19%，TRMM數(shù)據(jù)的中雨概率接近站點(diǎn)實(shí)測(cè)概率的2倍;TRMM數(shù)據(jù)與站點(diǎn)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)大雨各發(fā)生一次。由日降水散點(diǎn)圖可看出，隨著降水量增大，TRMM數(shù)據(jù)誤差逐漸增大。

綜上，在黃河源區(qū)，TRMM數(shù)據(jù)與站點(diǎn)實(shí)測(cè)降水?dāng)?shù)據(jù)有著較好的時(shí)空相關(guān)性，二者相關(guān)系數(shù)較高，均方根誤差較小。TRMM數(shù)據(jù)在黃河源區(qū)整體精度較高但存在低估情況，且TRMM數(shù)據(jù)誤差隨降水量增大而增大。

2.2 水文模擬分析

利用VIC模型、站點(diǎn)實(shí)測(cè)降水?dāng)?shù)據(jù)與TRMM數(shù)據(jù)進(jìn)行水文模擬，使用站點(diǎn)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行模型參數(shù)率定，將率定的參數(shù)同時(shí)應(yīng)用于基于站點(diǎn)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的模擬與基于TRMM數(shù)據(jù)的模擬，將所得結(jié)果與實(shí)測(cè)流量過程進(jìn)行對(duì)比，如圖5所示，其中2002—2010年為率定期、2011—2015年為檢驗(yàn)期。由表2可知，在月尺度模擬上，基于TRMM數(shù)據(jù)與站點(diǎn)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的模擬結(jié)果較為接近，站點(diǎn)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)模擬效果較TRMM數(shù)據(jù)好?；赥RMM數(shù)據(jù)與站點(diǎn)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的模擬結(jié)果相對(duì)誤差均在10%以下，TRMM數(shù)據(jù)模擬流量值偏大?；赥RMM數(shù)據(jù)與站點(diǎn)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)模擬的流量結(jié)果與實(shí)測(cè)流量相關(guān)系數(shù)均在0.8以上?；赥RMM數(shù)據(jù)與站點(diǎn)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)模擬結(jié)果率定期納什效率系數(shù)大于檢驗(yàn)期納什效率系數(shù)，整個(gè)序列的納什效率系數(shù)均在0.7以上。整體而言，用站點(diǎn)實(shí)測(cè)降水?dāng)?shù)據(jù)與TRMM降水?dāng)?shù)據(jù)進(jìn)行月尺度模擬均取得了較好的模擬結(jié)果，這也說明了TRMM降水?dāng)?shù)據(jù)在無資料和資料稀缺地區(qū)水文模擬中的適用性。

以2002年為枯水年、2004年為平水年、2009年為豐水年，對(duì)比日徑流過程模擬結(jié)果，如圖6所示。站點(diǎn)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)模擬過程較TRMM數(shù)據(jù)模擬過程平緩，TRMM數(shù)據(jù)模擬過程陡漲陡落現(xiàn)象明顯、峰值流量較大。TRMM數(shù)據(jù)模擬的峰現(xiàn)時(shí)間與實(shí)測(cè)結(jié)果較為一致。由表3可知，TRMM數(shù)據(jù)在枯水年與平水年模擬效果不佳，納什效率系數(shù)均為負(fù)值，但與實(shí)測(cè)流量的相關(guān)系數(shù)分別達(dá)到0.671與0.674，與站點(diǎn)數(shù)據(jù)模擬結(jié)果的相關(guān)系數(shù)接近。TRMM數(shù)據(jù)在豐水年模擬效果好，模擬相對(duì)誤差為-14.2%，好于站點(diǎn)數(shù)據(jù)模擬效果，相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.774?？梢姡琓RMM數(shù)據(jù)模擬日流量效果在豐水年優(yōu)于枯水年。整體來看，TRMM數(shù)據(jù)與站點(diǎn)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的月尺度模擬效果均較好，日尺度模擬效果均不佳。

3 結(jié) 語

以黃河源區(qū)為研究區(qū)域，將實(shí)測(cè)降水量與TRMM降水?dāng)?shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比，并用VIC模型模擬徑流過程，探究了TRMM數(shù)據(jù)在高寒地區(qū)的適用性，結(jié)論如下。

（1）在黃河源區(qū)，TRMM降水?dāng)?shù)據(jù)對(duì)多年平均降水量存在低估的情況，但降水空間分布情況以及降水變化趨勢(shì)與實(shí)測(cè)降水?dāng)?shù)據(jù)有很好的相關(guān)性，TRMM數(shù)據(jù)在黃河源區(qū)能描述降水的時(shí)空分布情況。

（2）TRMM降水?dāng)?shù)據(jù)的誤差隨著降水量增大而增大。

（3）在月尺度水文模擬上，基于TRMM降水?dāng)?shù)據(jù)的模擬結(jié)果與基于實(shí)測(cè)降水?dāng)?shù)據(jù)的模擬結(jié)果較為接近，與實(shí)測(cè)徑流相比表明其具有很好的效果。在日尺度模擬上，基于TRMM數(shù)據(jù)的模擬結(jié)果與實(shí)測(cè)流量具有很好的相關(guān)性。

總之，TRMM降水?dāng)?shù)據(jù)在降水量的估計(jì)以及水文模型模擬中顯示出了良好的潛力，可以作為資料稀缺地區(qū)或無資料地區(qū)的降水?dāng)?shù)據(jù)來源。

參考文獻(xiàn)：

[1] CHANG A T C， CHIU L S， KUMMEROW C， et al. First Results of the TRMM Microwave Imager （TMI） Monthly Oceanic Rain Rate： Comparison with SSM/I[J].Geophysical Research Letters，1999，26（15）：2379-2382.

[2] GOOVAERTS P. Geostatistical Approaches for Incorporating Elevation into the Spatial Interpolation of Rainfall[J].Journal of Hydrology，2000，228（1-2）：113-129.

[3] CHENG M， BROWN R， COLLIER C C. Delineation of Precipitation Areas Using Meteosat Infrared and Visible Data in the Region of the United Kingdom[J].Journal of Applied Meteorology，1993，32（5）：884-898.

[4] 楊傳國(guó)，余鐘波，林朝暉，等.基于TRMM衛(wèi)星雷達(dá)降雨的流域陸面水文過程[J].水科學(xué)進(jìn)展，2009，20（4）：461-466.

[5] 吳慶梅，程明虎，苗春生.用TRMM資料研究江淮、華南降水的微波特性[J].應(yīng)用氣象學(xué)報(bào)，2003，14（2）：206-214.

[6] BRAS R L. A Brief History of Hydrology[J]. Bulletin of the American Meteoro Society，1999，80（6）：1151-1164.

[7] 滑申冰，宋宗朋，胡菊，等.多源降水信息在秦淮河流域洪水模擬中的應(yīng)用[J].人民長(zhǎng)江，2018，49（12）：10-15.

[8] 王兆禮，鐘睿達(dá)，賴成光，等.TRMM衛(wèi)星降水反演數(shù)據(jù)在珠江流域的適用性研究：以東江和北江為例[J].水科學(xué)進(jìn)展，2017，28（2）：174-182.

[9] 李瓊，楊梅學(xué)，萬國(guó)寧，等.TRMM 3B43降水?dāng)?shù)據(jù)在黃河源區(qū)的適用性評(píng)價(jià)[J].冰川凍土，2016，38（3）：620-633.

[10] 成業(yè).基于多時(shí)空分辨率降水?dāng)?shù)據(jù)的黃河源區(qū)徑流模擬研究[D].北京：中國(guó)地質(zhì)大學(xué)（北京），2017：61-63.

[11] 牛玉國(guó)，張學(xué)成.黃河源區(qū)水文水資源情勢(shì)變化及其成因初析[J].人民黃河，2005，27（3）：31-33，36，64.

[12] 吳晗，董增川，蔣飛卿，等.黃河源區(qū)氣候變化特性分析[J].水資源與水工程學(xué)報(bào)，2018，29（6）：1-7.

[13] 張金萍，張?chǎng)?，肖宏?基于集對(duì)分析的黃河源區(qū)氣候變化分析[J].中國(guó)農(nóng)村水利水電，2019（10）：58-65.

[14] 張昂，李鐵鍵，傅汪，等.基于衛(wèi)星降水融合產(chǎn)品的黃河源區(qū)汛期徑流模擬[J].應(yīng)用基礎(chǔ)與工程科學(xué)學(xué)報(bào)，2017，25（1）：1-16.

[15] WOOD E F， LETTENMAIER D P， ZARTARIAN V G. A Land-Surface Hydrology Parameterization with Subgrid Variability for General Circulation Models[J].Journal of Geophysical Research，1992，97（D3）：2717-2728.

[16] STAMM J F， WOOD E F， LETTENMAIER D P. Sensitivity of a GCM Simulation of Global Climate to the Representation of Land-Surface Hydrology[J].Journal of Climate，1994，7（8）：1218-1239.

[17] LIANG X ， LETTENMAIER D P ， WOOD E F， et al. A Simple Hydrologically Based Model of Land Surface Water and Energy Fluxes for General Circulation Models[J]. Journal of Geophysical Research Atmospheres， 1994， 99（D7）：14415-14428.

[18] LIANG X， WOOD E F， LETTENMAIER D P， et al. The Project for Intercomparison of Land-Surface Parameterization Schemes（PILPS） Phase 2（c） Red-Arkansas River Basin Experiment： 3.Spatial and Temporal Analysis of Energy Fluxes[J]. Glob Planet Change， 1998，19（1-4）：161-179.

[19] 毛紅梅.TRMM雨量在漢江上游大尺度水文模型中的應(yīng)用[J].水利水電快報(bào)，2008，29（8）：22-26，32.

【責(zé)任編輯 張 帥】