基于层次化参数化与偏差整合校准的人类活动强烈流域水文模拟增强研究

《Water Cycle》：Enhancing Hydrological Modeling in Large Basin with Intensive Human Water Use Through Hierarchical Parameterization and Bias-Integrated Calibration

本文针对人类活动强烈的大型流域水文模拟精度不足的问题，研究人员开展了基于层次化参数化与偏差整合校准方法的研究。通过以珠江流域为案例，应用社区水模型CWatM进行比较分析，发现WRZ3为最优校准尺度，层次化校准使KGE和NSE平均提升超0.5；整合灌溉偏差至目标函数可实现径流与灌溉模拟同步优化，灌溉偏差从327%降至51%。该研究为类似流域精准水文模拟提供了可复制的技术路径。

　　

水是生命之源，也是人类社会经济发展的关键制约因素。然而，随着全球人口增长和人类活动加剧，自然水循环过程被深刻改变，尤其是在人类用水密集的大型流域，形成了复杂且难以模拟的人水相互作用。传统水文模型多聚焦自然过程，对人类活动的表征过于简化，导致在这些流域的模拟性能不佳，难以提供可靠的水资源管理决策支持。这一挑战在人口密集、水资源管理强度高的地区（如印度、中国的主要流域）尤为突出，亟需发展更有效的建模方法来应对。

为了应对这一挑战，发表在《Water Cycle》上的研究以中国珠江流域为案例，探索了如何通过层次化参数化与偏差整合校准来增强人类活动强烈大型流域的水文模拟能力。研究人员通过系统性的比较分析，确定了模型校准的最佳配置，为类似流域的精准模拟提供了可复制的技术路径。

为开展研究，研究人员主要应用了社区水模型作为建模框架，并采用了以下关键技术方法：基于Sobol法的多站点多指标参数敏感性分析，用于识别关键校准参数；基于NSGA-II遗传算法的层次化参数优化策略，在不同水资源分区尺度上进行比较；构建了整合灌溉模拟偏差的复合目标函数，用于协同优化径流与灌溉模拟；利用中国气象强迫数据集和全球气象数据集评估了输入数据不确定性对校准的影响；研究还基于珠江流域水资源公报等资料重建了高分辨率的各部门用水需求网格数据。

3.1. 基于多站点多指标分析的敏感参数识别

通过在不同站点使用KGE、NSE、MAE和RMSE等多种指标进行分析，研究人员发现crop_correct、preferentialFlowConstant和factor_interflow等参数在多个站点均表现出高敏感性。研究比较了11参数和7参数两种筛选方法的校准效果，发现7参数集在保证精度的同时避免了过度参数化问题，最终确定了7个参数用于全流域校准。

3.2. CDA单元尺度对层次化参数化性能的影响

研究比较了WRZ1、WRZ2、WRZ3和站点特定流域四种校准数据同化单元尺度的性能。结果显示，将整个流域作为单一单元校准时平均KGE和NSE值分别仅为0.19和-0.04，而将流域离散为更小单元后，平均KGE和NSE值提高了0.5以上。WRZ3级场景在保持与站点级相近精度的同时，将CDA单元数量减少了近50%，计算成本减半，被确定为PRB层次化参数化的最优尺度。

3.3. 优化灌溉与径流模拟

研究开发了一种偏差整合校准方法，将灌溉模拟偏差纳入单一目标函数。结果表明，即使很小的灌溉权重也能显著改善灌溉模拟精度，而权重过高则会严重降低径流模拟精度。当灌溉权重系数设定为0.1时，能在径流精度适度降低的同时，将灌溉模拟偏差从327%大幅降低至51%。值得注意的是，这一经验权重与流域灌溉用水量占总径流量的比例高度吻合。

3.4. 输入数据不确定性对模型校准的影响

3.4.1. 气象输入数据不确定性对校准的影响

使用高空间分辨率的CMFD v2.0数据显著改善了径流模拟性能，相比全球GSWP3-W5E5数据集，在WRZ3级别上平均KGE从0.77提高到0.81，平均NSE从0.60提高到0.67，平均绝对PBIAS降低了25%，凸显了高质量气象强迫数据对区域水文建模的重要性。

3.4.2. 流入不确定性对层次化参数化的影响

比较模拟流入和观测流入作为边界条件的影响发现，使用观测数据能显著提高下游CDA单元的性能，平均KGE提高0.04。研究表明，层次化校准策略中存在上游向下游的不确定性传播效应，上游模拟误差会直接影响下游站点的校准效果。

3.5. 区域校准CWatM的径流模拟精度

将区域校准的CWatM与未校准的全球模型比较发现，区域校准模型在珠江流域主干流三个水文站的日径流模拟KGE值均超过0.85，而全球模型仅为0.02-0.74。与DynWat和GloFAS-ERA5等校准全球模型的比较表明，区域校准模型能更准确地反映人类活动影响区域的径流特征，凸显了根据区域特征进行参数化的重要性。

该研究通过系统的实验分析表明，层次化参数化与偏差整合校准是增强人类活动强烈大型流域水文模拟的有效方法。WRZ3被确定为最优校准单元尺度，整合灌溉偏差的校准框架能实现径流与灌溉模拟的协同优化，且有效灌溉权重系数与流域灌溉-径流比相符。研究证实CWatM适用于区域应用，但其性能对输入数据质量敏感。这些发现为在类似流域实现更精确的水文模拟提供了可靠的技术路径，对支持科学的水资源管理决策具有重要意义。