为提高寒区河流的径流模拟精度，同时降低模型数据需求，以雅鲁藏布江为例，本文提出了一种基于径流组分约束的随机森林融水径流模型（component constraint algorithm-random forest，CCA-RF），用以计算流域冰川-积雪融水。CCA-RF模型在奴各沙、羊村及奴下3个断面验证期的纳什效率系数(nash-sutcliffe efficiency，ENS)分别达到了0.692、0.707以及0.799，相较于度日模型分别提升了0.198、0.065以及0.220。结果表明：在冰川覆盖及度日因子数据精度较低的情况下，CCA-RF模型在径流年内分布模拟精度上优于度日模型。对比中科院可变下渗容量模型（variable infiltration capacity-Chinese Academy of Sciences，VIC-CAS）发现，CCA-RF对年际趋势的捕捉能力较弱，但两者总径流量模拟误差相近。
为提高寒区河流的径流模拟精度，同时降低模型数据需求，以雅鲁藏布江为例，本文提出了一种基于径流组分约束的随机森林融水径流模型（component constraint algorithm-random forest，CCA-RF），用以计算流域冰川-积雪融水。CCA-RF模型在奴各沙、羊村及奴下3个断面验证期的纳什效率系数(nash-sutcliffe efficiency，ENS)分别达到了0.692、0.707以及0.799，相较于度日模型分别提升了0.198、0.065以及0.220。结果表明：在冰川覆盖及度日因子数据精度较低的情况下，CCA-RF模型在径流年内分布模拟精度上优于度日模型。对比中科院可变下渗容量模型（variable infiltration capacity-Chinese Academy of Sciences，VIC-CAS）发现，CCA-RF对年际趋势的捕捉能力较弱，但两者总径流量模拟误差相近。
为提高寒区河流的径流模拟精度，同时降低模型数据需求，以雅鲁藏布江为例，本文提出了一种基于径流组分约束的随机森林融水径流模型（component constraint algorithm-random forest，CCA-RF），用以计算流域冰川-积雪融水。CCA-RF模型在奴各沙、羊村及奴下3个断面验证期的纳什效率系数(nash-sutcliffe efficiency，ENS)分别达到了0.692、0.707以及0.799，相较于度日模型分别提升了0.198、0.065以及0.220。结果表明：在冰川覆盖及度日因子数据精度较低的情况下，CCA-RF模型在径流年内分布模拟精度上优于度日模型。对比中科院可变下渗容量模型（variable infiltration capacity-Chinese Academy of Sciences，VIC-CAS）发现，CCA-RF对年际趋势的捕捉能力较弱，但两者总径流量模拟误差相近。
为提高寒区河流的径流模拟精度，同时降低模型数据需求，以雅鲁藏布江为例，本文提出了一种基于径流组分约束的随机森林融水径流模型（component constraint algorithm-random forest，CCA-RF），用以计算流域冰川-积雪融水。CCA-RF模型在奴各沙、羊村及奴下3个断面验证期的纳什效率系数(nash-sutcliffe efficiency，ENS)分别达到了0.692、0.707以及0.799，相较于度日模型分别提升了0.198、0.065以及0.220。结果表明：在冰川覆盖及度日因子数据精度较低的情况下，CCA-RF模型在径流年内分布模拟精度上优于度日模型。对比中科院可变下渗容量模型（variable infiltration capacity-Chinese Academy of Sciences，VIC-CAS）发现，CCA-RF对年际趋势的捕捉能力较弱，但两者总径流量模拟误差相近。
基于水体氢氧同位素数据,采用MixSIAR混合模型,识别塔里木流域22个样本子流域主干河道的径流组分特征,并结合流域气候与下垫面信息,深入分析内陆河径流组分与流域特征的响应关系。结果表明,以降水为径流主要补给来源的子流域主要分布在塔里木流域南部地区(径流中降水、地下水和冰川融水占比分别为39%～55%,23%～30%和22%～32%);以地下水补给为主导的子流域主要分布于塔里木河流北部的绿洲区(径流补给来源组分占比分别为14%～32%,44%～76%和0%～39%);以冰川融水为径流主要补给来源的子流域则多分布于西南部(径流补给来源组分占比分别为29%～33%,14%～31%和40%～53%)。在众多流域地理气候因子中,实际蒸发量、植被覆盖度、沙漠面积和冰川面积占比是塔里木子流域径流组分特征的主要影响因素;流域下垫面特征是造成河道径流组分差异的关键因素。研究结果可为气候变化背景下内陆河流域水资源管理和生态保护提供科学依据。
基于水体氢氧同位素数据,采用MixSIAR混合模型,识别塔里木流域22个样本子流域主干河道的径流组分特征,并结合流域气候与下垫面信息,深入分析内陆河径流组分与流域特征的响应关系。结果表明,以降水为径流主要补给来源的子流域主要分布在塔里木流域南部地区(径流中降水、地下水和冰川融水占比分别为39%～55%,23%～30%和22%～32%);以地下水补给为主导的子流域主要分布于塔里木河流北部的绿洲区(径流补给来源组分占比分别为14%～32%,44%～76%和0%～39%);以冰川融水为径流主要补给来源的子流域则多分布于西南部(径流补给来源组分占比分别为29%～33%,14%～31%和40%～53%)。在众多流域地理气候因子中,实际蒸发量、植被覆盖度、沙漠面积和冰川面积占比是塔里木子流域径流组分特征的主要影响因素;流域下垫面特征是造成河道径流组分差异的关键因素。研究结果可为气候变化背景下内陆河流域水资源管理和生态保护提供科学依据。
基于水体氢氧同位素数据,采用MixSIAR混合模型,识别塔里木流域22个样本子流域主干河道的径流组分特征,并结合流域气候与下垫面信息,深入分析内陆河径流组分与流域特征的响应关系。结果表明,以降水为径流主要补给来源的子流域主要分布在塔里木流域南部地区(径流中降水、地下水和冰川融水占比分别为39%～55%,23%～30%和22%～32%);以地下水补给为主导的子流域主要分布于塔里木河流北部的绿洲区(径流补给来源组分占比分别为14%～32%,44%～76%和0%～39%);以冰川融水为径流主要补给来源的子流域则多分布于西南部(径流补给来源组分占比分别为29%～33%,14%～31%和40%～53%)。在众多流域地理气候因子中,实际蒸发量、植被覆盖度、沙漠面积和冰川面积占比是塔里木子流域径流组分特征的主要影响因素;流域下垫面特征是造成河道径流组分差异的关键因素。研究结果可为气候变化背景下内陆河流域水资源管理和生态保护提供科学依据。
为研究气候变化条件下高原寒区径流演变规律，利用WEP-QTP模型模拟了1956～2020年长江源区水循环过程，分析了长江源区径流及其组分演变规律，并基于多因素归因分析方法定量分析了径流变化的驱动机制。结果表明：1956～2020年长江源区径流组分中降雨径流、融雪径流及融冰径流占比分别为79.4%,17.2%和3.4%。对比基准期（1956～1998年）与变化期（1999～2020年）,气候影响下径流变化量为21.4亿m3,气温和降水对径流增加的贡献率分别为-8.4%和108.4%。对径流组分进行分析，气候影响下降雨径流变化量为24.8亿m3,气温和降水对降雨径流增加的贡献率分别为36.2%和63.8%;气候影响下融雪径流变化量为-3.1亿m3,气温和降水对融雪径流减少的贡献率分别为348.1%和-248.1%;气候影响下融冰径流变化量为-0.3亿m3,气温和降水对融冰径流减少的贡献率分别为-21.5%和121.5%。对径流及其组分逐月过程进行分析，气候变化对径流及其组分的影响主要集中在6～10月。
为研究气候变化条件下高原寒区径流演变规律，利用WEP-QTP模型模拟了1956～2020年长江源区水循环过程，分析了长江源区径流及其组分演变规律，并基于多因素归因分析方法定量分析了径流变化的驱动机制。结果表明：1956～2020年长江源区径流组分中降雨径流、融雪径流及融冰径流占比分别为79.4%,17.2%和3.4%。对比基准期（1956～1998年）与变化期（1999～2020年）,气候影响下径流变化量为21.4亿m3,气温和降水对径流增加的贡献率分别为-8.4%和108.4%。对径流组分进行分析，气候影响下降雨径流变化量为24.8亿m3,气温和降水对降雨径流增加的贡献率分别为36.2%和63.8%;气候影响下融雪径流变化量为-3.1亿m3,气温和降水对融雪径流减少的贡献率分别为348.1%和-248.1%;气候影响下融冰径流变化量为-0.3亿m3,气温和降水对融冰径流减少的贡献率分别为-21.5%和121.5%。对径流及其组分逐月过程进行分析，气候变化对径流及其组分的影响主要集中在6～10月。
水资源作为西北内陆区重要的战略性资源，关系着区域经济社会可持续发展。内陆河作为区域重要的水资源组成部分对全球气候变化响应显著。本文选取祁连山、天山、昆仑山地区典型的内陆河流域，基于长期径流监测，以及降水、融水、河水、地下水等多水体水化学、同位素分析数据，分析了区域径流组成特征及其与主要环境要素的相互关系，评估了其水资源风险。结果表明：（1）除石羊河外，20世纪70年代以来研究区大部分河流的年径流量呈现上升趋势；（2）研究区各水体大部分为碱性，各水体主导阴阳离子为HCO3-和Ca2+和Na+，水化学类型多为HCO3--Ca2+型，且受岩石风化控制影响大；河水TDS呈现相似的季节变化趋势（夏秋低冬春高），而各离子的季节差异显著；（3）除呼图壁河外，区域河水的δ18O呈现出夏秋低冬春高的季节变化特征；（4）研究区地下水、降水和冰川/雪融水对区域径流的年平均贡献分别为42.6%、34.4%和23.0%，区域径流组成存在空...