水文过程的准确模拟和预估对青藏高原水资源的管理和保护具有重要意义。然而，国家气象观测站点非常有限且分布不均，对高原地区水文过程的准确模拟带来很大挑战，因此利用多源降水资料是提高模拟精度的有效手段。本研究以青藏高原北部的格尔木河流域为例，使用VIC-CAS模型，以ERA5、WorldClim及TPHiPr三种降水产品的多年月平均降水量为背景场，利用气象站点观测数据进行插值得到气象驱动场，对格尔木河流域径流过程进行模拟与分析，并利用降尺度后的CMIP6气候模式数据对流域未来径流进行了预估。结果表明：以ERA5的多年月平均降水量作为协变量，并使用TPS插值法得到的气象驱动所模拟的效果最好，率定期和验证期的纳什效率系数（NSE）分别为0.71和0.70。格尔木河流域冰川融水与积雪融水对年径流量的贡献分别约为14.9%和32.5%。1971—2019年在年降水量缓慢增加及气温上升趋势显著的背景下，融雪径流和冰川径流的增加速率分别为0.28×10～8 m3?（10a）-1和0.03×10～8 m3?（10a）-1
水文过程的准确模拟和预估对青藏高原水资源的管理和保护具有重要意义。然而，国家气象观测站点非常有限且分布不均，对高原地区水文过程的准确模拟带来很大挑战，因此利用多源降水资料是提高模拟精度的有效手段。本研究以青藏高原北部的格尔木河流域为例，使用VIC-CAS模型，以ERA5、WorldClim及TPHiPr三种降水产品的多年月平均降水量为背景场，利用气象站点观测数据进行插值得到气象驱动场，对格尔木河流域径流过程进行模拟与分析，并利用降尺度后的CMIP6气候模式数据对流域未来径流进行了预估。结果表明：以ERA5的多年月平均降水量作为协变量，并使用TPS插值法得到的气象驱动所模拟的效果最好，率定期和验证期的纳什效率系数（NSE）分别为0.71和0.70。格尔木河流域冰川融水与积雪融水对年径流量的贡献分别约为14.9%和32.5%。1971—2019年在年降水量缓慢增加及气温上升趋势显著的背景下，融雪径流和冰川径流的增加速率分别为0.28×10～8 m3?（10a）-1和0.03×10～8 m3?（10a）-1
为深入研究高寒流域河川径流的水源解析，选取雅鲁藏布江帕隆藏布上游流域为研究区，采用月流量、遥感积雪面积数据、实测冰川径流数据等多目标率定方法，改进单一依靠流量数据率定模型的方法，基于SPHY(Spatial Processes in Hydrology)水文模型开展水文模拟及径流组分研究，提高了总体建模质量.结果表明：在率定期和验证期Nash-Sutcliffe效率系数分别为0.95和0.94，模型具有较好的适用性.降雨径流、融雪径流、冰川径流和基流作为径流来源，占总径流的比例分别为10%、25%、45%和20%，冰川径流和融雪径流是最重要的补给来源.月尺度上，冰川径流在7-8月占比最大，融雪径流在4-6月占比最大，降雨径流在各月占比最小.冰川径流占比最高，短期内可提供更多水资源保障社会经济发展，长期而言冰川径流将逐渐减少，造成水资源短缺.因此，当地需提高应对径流变化潜在风险的策略.
为深入研究高寒流域河川径流的水源解析，选取雅鲁藏布江帕隆藏布上游流域为研究区，采用月流量、遥感积雪面积数据、实测冰川径流数据等多目标率定方法，改进单一依靠流量数据率定模型的方法，基于SPHY(Spatial Processes in Hydrology)水文模型开展水文模拟及径流组分研究，提高了总体建模质量.结果表明：在率定期和验证期Nash-Sutcliffe效率系数分别为0.95和0.94，模型具有较好的适用性.降雨径流、融雪径流、冰川径流和基流作为径流来源，占总径流的比例分别为10%、25%、45%和20%，冰川径流和融雪径流是最重要的补给来源.月尺度上，冰川径流在7-8月占比最大，融雪径流在4-6月占比最大，降雨径流在各月占比最小.冰川径流占比最高，短期内可提供更多水资源保障社会经济发展，长期而言冰川径流将逐渐减少，造成水资源短缺.因此，当地需提高应对径流变化潜在风险的策略.
为分析松花江流域水资源的演变规律，基于寒区水-热-氮素循环模型（the water and energy transfer processes and nitrogen cycle processes model in cold regions,WEP-N）和水资源评价方法，对径流发生突变的1998年前后（即1999—2018年和1956—1998年）进行比较，松花江流域年水资源总量减少217.0亿m3，减幅达到22.2%。其中，地表水资源量减少是水资源总量减少的主要组分，占水资源总量减少的比例为96.9%，不重复地下水资源减少量占3.1%。基于多因子归因分析方法分析可知，气候变化是松花江流域水资源减少的主要因素，对松花江流域全年水资源总量、地表水资源量、不重复地下水资源量减少的贡献率分别为81.6%、74.9%、286.6%，取用水的贡献率分别为18.4%、25.1%、-86.6%。从年内不同时期分析可知，非冻融期是全年水资源量减少的主要时期，占全年水资源总量减少的82.6%，冻融期占17.4%。和北方的海河流域、黄河流域相比，水资源减少幅度和主要影响因素各不相同，主要取决于气候变化...
为分析松花江流域水资源的演变规律，基于寒区水-热-氮素循环模型（the water and energy transfer processes and nitrogen cycle processes model in cold regions,WEP-N）和水资源评价方法，对径流发生突变的1998年前后（即1999—2018年和1956—1998年）进行比较，松花江流域年水资源总量减少217.0亿m3，减幅达到22.2%。其中，地表水资源量减少是水资源总量减少的主要组分，占水资源总量减少的比例为96.9%，不重复地下水资源减少量占3.1%。基于多因子归因分析方法分析可知，气候变化是松花江流域水资源减少的主要因素，对松花江流域全年水资源总量、地表水资源量、不重复地下水资源量减少的贡献率分别为81.6%、74.9%、286.6%，取用水的贡献率分别为18.4%、25.1%、-86.6%。从年内不同时期分析可知，非冻融期是全年水资源量减少的主要时期，占全年水资源总量减少的82.6%，冻融期占17.4%。和北方的海河流域、黄河流域相比，水资源减少幅度和主要影响因素各不相同，主要取决于气候变化...
为了探讨VIC(Variable infiltration capacity)水文模型在季节性冻土区水文模拟中的适用性，以大凌河复兴堡站以上流域为研究区，构建了考虑能量平衡模式的VIC大尺度水文模型，评价了VIC模型在东北季节性冻土区水文模拟的适用性，并对不考虑能量平衡模式的水文模拟进行了比较分析。结果表明，考虑能量平衡模式的VIC模型率定期和验证期径流模拟效率系数在0.63以上，相对误差在6.0%以内。与不考虑能量平衡模式的水文过程模拟差异性比较显示，考虑了能量平衡模式的VIC模型可以更好地刻画由于冻土冻融过程引起的径流变化特征，模拟的土壤含水量和蒸散发量的空间分布特征更加合理。
为了探讨VIC(Variable infiltration capacity)水文模型在季节性冻土区水文模拟中的适用性，以大凌河复兴堡站以上流域为研究区，构建了考虑能量平衡模式的VIC大尺度水文模型，评价了VIC模型在东北季节性冻土区水文模拟的适用性，并对不考虑能量平衡模式的水文模拟进行了比较分析。结果表明，考虑能量平衡模式的VIC模型率定期和验证期径流模拟效率系数在0.63以上，相对误差在6.0%以内。与不考虑能量平衡模式的水文过程模拟差异性比较显示，考虑了能量平衡模式的VIC模型可以更好地刻画由于冻土冻融过程引起的径流变化特征，模拟的土壤含水量和蒸散发量的空间分布特征更加合理。
积雪融水是高海拔地区河流的重要补给水源,但高海拔地区资料稀缺,水文模拟面临极大的挑战.本文基于中国区域地面气象要素驱动数据集提供的降水、气温资料,结合MODIS雪盖数据,以2004-2009年为率定期,2010-2015年为验证期,在年楚河流域构建SRM模型,并以气象站点的实测资料为参照,对比分析了中国区域高时空分辨率地面气象要素驱动数据集在年楚河流域的融雪径流模拟效果.结果表明:基于气象站点实测降水和温度的融雪径流模拟纳什效率系数在率定期和验证期分别为0.75和0.68;基于中国区域高时空分辨率地面气象要素驱动数据集的融雪径流模拟纳什效率系数在率定期和验证期分别为0.77和0.78,径流模拟效果有所提高. CMFD再分析数据集可为缺资料地区的水文模拟提供数据来源,对高寒地区的融雪径流模拟具有一定的参考价值.
积雪融水是高海拔地区河流的重要补给水源,但高海拔地区资料稀缺,水文模拟面临极大的挑战.本文基于中国区域地面气象要素驱动数据集提供的降水、气温资料,结合MODIS雪盖数据,以2004-2009年为率定期,2010-2015年为验证期,在年楚河流域构建SRM模型,并以气象站点的实测资料为参照,对比分析了中国区域高时空分辨率地面气象要素驱动数据集在年楚河流域的融雪径流模拟效果.结果表明:基于气象站点实测降水和温度的融雪径流模拟纳什效率系数在率定期和验证期分别为0.75和0.68;基于中国区域高时空分辨率地面气象要素驱动数据集的融雪径流模拟纳什效率系数在率定期和验证期分别为0.77和0.78,径流模拟效果有所提高. CMFD再分析数据集可为缺资料地区的水文模拟提供数据来源,对高寒地区的融雪径流模拟具有一定的参考价值.