引文链接｜

Wang J ,Yun X, Y, D, Zhao Q, Chen A, Tang Q* (2021) Daily in the - River Basin Using an - Model. Water

doi: 10.1029/.

关键词｜

水文水动力模型(VIC and CaMa-Flood)，澜沧江-湄公河流域，区域参数化方案，水库调节

摘要｜

受气候变化和人类活动的影响，地球上的洪水强度、历时和频率的增加已成为共识。洪水灾害加剧将逐渐成为气候变化背景下的新常态。澜沧江-湄公河流域（澜湄流域，图1）作为亚洲重要的跨境流域之一，洪水频发，是世界因洪致死率最高的洪水易发区，尤其是湄公河流域，每年汛期下游洪泛区都会被洪水淹没。特别地，在过去几十年本流域显著地经历了气候变化、人口增加、海平面上升和人类活动加剧，这些威胁可能会在未来持续，导致更加频繁的洪水，从而产生更大的洪水风险。因此，深入理解流域洪水动态变化至关重要。

图1 澜湄流域概况和水文站点分布（区域1和2分别为受回水和河道分叉影响较小和较多的区域）本研究在水文水动力模型(VIC 和CaMa-Flood)中引入区域化参数方案对模型进行改进，模拟并提取对洪水预测预报至关重要的洪水过程（事件）、特征、年极值和淹没在内的日尺度洪水要素。通过站点观测水位、流量和MODIS遥感数据乐清江河水位暴涨，系统探索流域1967-2015年模型对洪水的模拟能力。结果显示：在所选站点日流量和水位均获得了较好的模拟，相对误差RE小于10%，纳什系数NSE也高于0.90。一半以上的洪水过程（图2）NSE超过0.76，模型基本重现了峰现时间和洪量，而稍微低估了峰值流量和水位。当对洪水特征的模拟拓展到洪水年极值时，模型表现趋于变差，并普遍低估包括年最大洪峰、年最高流量在内的洪水极值，NSE虽小于0.5但RE仍然能维持在20%以内。模型模拟的雨季淹没基本与基于MODIS的遥感观测一致（图3），并在模拟能力之内，模型可以捕获86.8%的淹没出现频率。忽略区域参数化改进和不考虑水库调节均可导致模型在站点尺度上的表现进一步变差，导致更低的NSE。其中，忽略区域参数化改进将会导致更高的模拟水位和高达27%的峰值流量高估乐清江河水位暴涨，而不考虑水库调节将会导致23%的洪水年极值高估。研究有望对区域洪水预测预报提供指导，可为流域水资源管理和防灾减灾策略制定提供支撑，并为流域气候变化影响探索、人类活动影响分析提供基础。

图2 4个站点代表性洪水事件模拟和实测对比图

图3 2001-2007年雨季日尺度淹没探测概率（POD）空间分布图（a）和来源于模型和MODIS的两场洪水空间淹没分布对比图（c-o）