基于BGCR模型与分布式参数化方案的高异质性高山流域蒸发动态研究——以上印度河盆地为例

《Journal of Hydro-environment Research》：Grass species diversity reduces water and nutrition loss under simulated extreme precipitation

本文系统评估了结合Budyko框架的广义互补关系（BGCR）模型在高度异质性的上印度河盆地（UIB）的适用性，提出了基于降水季节性指数（SI）和反照率的Budyko参数w分布式参数化方案（BGCR-1/BGCR-2），显著提升了蒸发（E）估算的时空精度。研究揭示了UIB在1982–2022年间E的时空变化模式及其对降水、反照率和温度的气候敏感性，为数据稀缺的高山盆地水文过程研究和水资源管理提供了可靠框架。

　　

Highlight

模型适用性与分布式参数化方案的优化效果

作为高海拔地区，青藏高原的蒸发量（E）相对较低，尤其是在冬季和高海拔地区。整个青藏高原的年均E约占降水量的约53%，但区域变异性很大，范围在30%到70%之间。本研究利用水量平衡法估算得出，E在UIB约占降水量的31.8%。因此，精确估算E对于理解其在区域水循环和能量平衡中的作用至关重要。

结论

本研究利用BGCR模型系统评估了UIB各子流域E的时空动态。结果表明，对整个Besham流域校准的单一Budyko参数w会导致子流域E估算出现显著空间偏差。而利用SI和反照率建立的稳健的w分布式参数化方案（BGCR-1：单变量；BGCR-2：双变量）显著提高了时空精度。与单一参数方案相比，分布式方案在捕捉UIB复杂地形下E的时空异质性方面表现出色。