结合概率性径流重建、贝叶斯偏差校正与干旱情景分析的大河流域综合评估框架

《Environmental Modelling & Software》：Integrated river basin assessment framework combining probabilistic streamflow reconstruction, Bayesian bias correction, and drought storyline analysis

本文提出了一种可推广的综合评估框架，通过结合概率性径流重建（QPPQ）、贝叶斯偏差校正（BART）和干旱情景分析，对制度复杂流域的水资源可用性与干旱脆弱性进行评估。研究以特拉华河流域（DRB）为案例，利用1960年代历史干旱情景（drought storyline）对现代管理政策进行压力测试，揭示了纽约市（NYC）饮用水供应与费城盐水入侵风险控制之间的紧张关系。该框架整合了国家水文模型（NHM）、开源水系统模型（Pywr-DRB）等资源，为其他流域的决策相关评估提供了通用方法。

　　

Highlight

DRB基础设施背景与管理政策

特拉华河流域（DRB）是跨州、多用途水系统的制度复杂性典范，横跨美国四个州，流域面积约35,000 km²，为超过1400万人提供服务（Thompson and Pindar, 2021）。该流域支持多种用水需求，包括生态系统、农业、娱乐、交通、采矿和水力发电（Kauffman, 2016）。水资源对纽约市（NYC）和新泽西州（NJ）部分地区尤为重要，这些地区依赖...

概率性历史径流重建

由于缺乏可用于水资源系统模型输入的天然径流数据（图2），评估DRB对1960年代纪录干旱的脆弱性具有挑战性。许多水库位置缺乏测站或测站记录不完整，现有数据常受历史管理操作的影响。无测站流域的径流重建一直是水文研究的重点，方法可分为...

概率性径流重建的评估

图5总结了使用留一法交叉验证径流预测在85个诊断站点评估概率性径流重建方法的性能。为了模拟无测站条件，我们在概率性QPPQ时间序列采样和贝叶斯偏差校正步骤中，将每个目标测站及其上游测站从训练数据集中排除。

图5a通过...说明了流域尺度径流时间和量级的动态变化。

结论

本研究提出了一个综合建模框架，结合了大规模水文建模、历史径流重建框架和水系统建模，以评估DRB当前流量管理政策在1960年代纪录干旱下的表现。径流重建方法有两个贡献。首先，我们开发了用于径流预测的QPPQ方法的概率性变体。这种概率性方法的好处是...