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基于不同卫星降雨产品的澴水花园流域径流模拟比较研究
随着全球气候变暖的加剧和人类活动的增加，水资源的合理利用变得越来越重要。水文模型作为水资源管理和水灾预警的重要工具，在流域尺度上对降雨径流过程进行模拟和预测，已成为解决上述问题的一种基本手段。而卫星降雨数据因具有高时间空间分辨率、全球覆盖等特点，成为流域尺度水文模型中重要的数据源。本文以澴水花园流域为例，比较了基于不同卫星降雨产品的流域径流模拟结果，以探讨不同降雨产品对模拟结果的影响。
一、澴水花园流域概述
澴水花园流域位于南京市江宁区，流域面积约为102km2，是长江中下游地区的典型小流域。地质条件以粉砂质土和土壤为主，坡度较大，被许多山脉环绕，形成不同大小的谷地，河谷平原，农业和城镇化发展程度较高。
二、卫星降雨产品
本研究使用了3种卫星降雨产品：CMORPH、PERSIANN-CDR和TRMM3B42V7。CMORPH是一种基于合成卫星观测和地面观测数据融合的高时间分辨率卫星降雨产品，时间分辨率为30min，在全球范围内提供0.25°的降雨数据。PERSIANN-CDR是一种长时间序列的全球卫星降雨数据，时间分辨率为30min，空间分辨率为0.25°，数据不断更新并已覆盖了1983年至今。TRMM3B42V7是一种基于TRMM卫星的降雨数据产品，空间分辨率为0.25°，时间分辨率为3h，在南北回归线50°北纬至南纬50°范围内覆盖全球。
三、研究方法
1.流域特征提取
根据澴水花园流域DEM数据，提取流域研究范围，同时提取出流域内主要的水文要素，包括流域面积、径流量、平均高程和坡度。
2.获得降雨赋值
将三种降雨数据近30年的统计数据统计出流域平均雨量，通过插值方法将降雨值赋给研究区域内每一网格。其中，CMORPH数据通过ArcGIS软件中的IDW插值算法获得流域的降雨信息，PERSIANN-CDR和TRMM3B42V7的数据已以网格形式进行发布，因此无需插值，直接利用网格数据计算降雨量。
3.构建水文模型
本文选用SWAT（SoilandWaterAssessmentTool）模型进行水文模拟，在该模型中，将流域分成若干网格，并对各个网格的水文要素（蓄水能力、面积等）进行明确。在此基础上，该模型使用组块技术（sub-basintechnique）将流域由上游至下游依次模拟。因此，一般来说，初始流域径流过程的降雨数据可以是全流域网格的平均降雨值，但本文使用的是每个网格预先计算的降雨值，以便于比较不同降雨数据对模型的影响。
4.模拟结果比较
对三种降雨数据进行模拟，比较得到的流域径流动态图，计算流域径流系数。
四、结果与讨论
1.土地利用下流域径流的影响
模拟过程中，数据表明澴水花园流域的平均下渗量与土地利用变化有关，当流域土地利用由耕地、林地、建筑用地、水田等组成变为城市时，下渗速率显著下降，其差异值在10%以上。而流域平均径流系数也随流域土地的变化而变化，其差异值在5%左右。
2.降雨数据对模拟结果的影响
结果表明，三种卫星降雨产品均在一定程度上模拟了澴水花园流域的径流产生过程。其中，CMORPH模拟结果得到的径流系数最小，大约为0.40左右。PERSIANN-CDR得到的径流系数相对较大，大约为0.52左右。TRMM3B42V7得到的径流系数位于两者之间，大约为0.46左右。这表明，不同降雨数据在模拟结果上的差异较大，甚至可能会导致重要的水文特征失真，如延迟洪峰、高估或低估径流系数等。
3.模型误差来源分析
模拟结果误差的主要来源包括土地利用、模型参数等水文要素的不确定性，以及降雨数据质量的影响。因此，在模拟中，应尽量减少这些不确定性，如在提取土地利用信息时，参照高精度的现场实测数据，并且选择更高质量的卫星降雨数据；在设置模型参数时，可以参考现场测量数据和实际情况。
五、结论
本文比较了基于不同卫星降雨数据的澴水花园流域径流模拟结果，分析了不同卫星降雨数据对模拟结果的影响。结果表明，CMORPH、PERSIANN-CDR和TRMM3B42V7三种卫星降雨数据均可用于澴水花园流域的径流模拟，但其模拟结果存在差异，需要根据具体情况选择合适的数据源。同时，在进行流域径流模拟时，还应尽量减少过程中估算的误差来源，以保证模拟结果的准确性。