基于耦合融雪模块WAS模型的流域径流模拟与组分解析OA北大核心CSTPCD

【目的】在气候变化背景下,深入解析径流组分对识别降水模式改变、气温升高等气候变化下的径流响应具有重要意义。为提高WAS模型在高寒山区的径流模拟精度,从而支撑径流组分的准确深入解析。【方法】以毛家村水库上游流域为例,采用度日因子法与双温度阈值法综合构建了融雪模块,将其与WAS模型进行耦合,并将改进后WAS模型应用于2001—2020年毛家村水库流域径流模拟与组分解析。根据水源与演化路径不同,将径流划分为基流、降雨地表径流和融雪地表径流3部分,并根据年内不同时期水文过程的主导因素不同,利用不同时期的实测径流分别对地下水参数、土壤参数和融雪参数进行逐步分级率定。【结果】结果显示:耦合融雪模块WAS模型相较于原WAS模型,在春季融雪期的模拟精度有显著提升,改进后WAS模型在率定期与验证期NSE分别为0.85、0.78,R^(2)分别为0.93、0.91,优于原WAS模型的模拟效果。径流组分解析结果显示,季节尺度上,基流、降雨地表径流、融雪地表径流对春季径流的贡献分别为58.1%、19.1%、22.8%,对夏季径流的贡献分别为30.7%、67%、2.3%,秋、冬季径流中,无融雪地表径流,基流、降雨地表径流对秋季径流的贡献分别为46.4%、53.6%,对冬季径流的贡献分别为78.8%、21.2%;年尺度上,基流、降雨地表径流和融雪地表径流对总径流的贡献分别为41.7%、53.6%和4.8%。【结论】WAS模型无论改进前后均可以从总体上模拟出径流的长期动态变化,耦合融雪模块的WAS模型可以更加精准的模拟出春季融雪期径流过程,提高了模型在高寒山区的适用性。降雨地表径流是该流域径流的主要组成部分,其次为基流,融雪地表径流最少。但融雪对于抑制春季径流衰减具有重要作用,基流是构成冬、春两季径流的主要部分,对于维持冬季与春季径流水平具有重要意义。