清华大学水利系遥感水文课题组在缺资料流域径流估算方面取得新进展
1 引言 径流是水循环中的重要变量。准确可靠的长序列径流数据,是水资源调查评价的基础。全球径流观测站点分布不均,许多区域尤其是高寒地区缺乏径流观测数据。水文研究中常利用水文模型模拟径流,但通常需要实测流量数据率定模型参数,在无测站、缺资料流域的应用受到限制。为解决上述问题,清华大学水利系遥感水文团队,围绕国际水文科学协会(IAHS)十年计划(2003?2012):Prediction in Ungauged Basins (PUB)相关科学问题,开展了长期系统性研究。近期,团队李雪莹博士生、龙笛教授及合作者,以土壤水动态变化信息约束水文通量,基于高维参数空间优化的数学模型思想,构建了一种不依赖实测流量的径流求解模型(Soil Moisture to Runoff, SM2R)。模型在青藏高原江河源区20个测站进行了初步验证,表现了较好的精度和稳健性。