西非自上而下和自下而上的降雨产品的水文评估：模型性能、参数范围及不确定性传播

《Journal of Hydrology: Regional Studies》：Hydrological evaluation of top-down and bottom-up rainfall products in West Africa: Model performance, parameter range and uncertainty propagation

本研究评估了顶向下（TD-SPPs）和底向上（BU-RPs）卫星降水产品在布基纳法索穆昂、纳坎贝和西尔巴流域的水文性能，发现TD-SPPs（如CHIRPS、RFE2）在模拟流量特征和参数确定性方面表现更优，但部分BU-RPs（如CCI、GPM）通过参数补偿在特定流域接近或优于基准观测数据。误差分析表明，TD-SPPs在MRB和SRB中放大输入差异，而BU-RPs在NRB中显著缓冲不确定性，参数校准范围受降雨产品结构影响，且流量不确定性主要源于模型参数化而非降雨产品差异。

　　
撒哈拉西部地区的降水数据稀缺性严重制约了水文建模和水资源管理能力。该研究以布基纳法索的穆罕浑、纳干贝和西尔巴三大流域为对象，系统评估了四种自上而下卫星降水产品（TD-SPPs）和三种自下而上土壤湿度反演降水产品（BU-RPs）对半分布式SWAT模型水文性能的影响，揭示了卫星降水产品在水文应用中的异质化表现及其作用机制。

### 研究背景与意义
撒哈拉西部作为全球最脆弱的水文区域之一，面临降水观测网络稀疏、年际波动剧烈等问题。现有研究多聚焦于卫星降水产品的气象学验证，而对其水文应用潜力缺乏系统性评估。该研究突破传统框架，通过对比TD-SPPs（如CHIRPS、RFE2）和BU-RPs（如SM2RAIN-ASCAT）在半分布式模型中的表现，揭示了不同产品在水文参数识别、误差传播机制等方面的差异化影响，为区域水资源管理提供理论支撑。

### 研究方法与数据
研究采用SWAT模型进行半分布式水文模拟，重点考察以下要素：
1. **数据集构建**：整合布基纳法索国家气象局（ANAM-BF）的1981-2024年逐日降水观测数据，以及DGRE提供的三大流域出口站1998-2024年流量观测记录。
2. **模型配置**：基于FABDEM数字高程模型（30米分辨率）和全国土地覆盖图（2012年数据），构建包含31个关键参数的SWAT模型，重点控制径流生成（CN2）、土壤水力特性（SOL_K）、地下水补给（RCHRG_DP）及河道 routing（CH_N2）等核心参数。
3. **验证策略**：采用分时段交叉验证法，将2007-2024年数据划分为2/3（2007-2023）和1/3（2024）的校准-验证周期，通过Kling-Gupta效率（KGE）、Nash-Sutcliffe效率（NSE）等综合指标评估模型性能。

### 关键发现
#### 1. 降水产品的水文适用性
- **TD-SPPs优势突出**：CHIRPS（KGE=0.90/0.86）和RFE2（KGE=0.85/0.78）在穆罕浑流域表现最佳，其参数校准范围（CN2: 55-65，SOL_K: 0.08-0.12 m/s）与合成观测（SIM OBS）高度吻合。TAMSAT虽在纳干贝流域KGE达0.70，但存在显著土壤水分反演误差。
- **BU-RPs的补偿效应**：SM2RAIN-GPM在纳干贝流域实现KGE=0.83（优于SIM OBS的0.58），其参数配置显示更依赖地下水调控（RCHRG_DP=0.15-0.18 vs TD-SPPs的0.12-0.16），通过延长径流衰减时间（MSK_CO1/2增加23%）来补偿输入降水偏移。
- **流域特异性表现**：西尔巴流域的CHIRPS产品在低流量特征（Q5=0.5 m3/s，误差12%）上表现最优，而MUHoun流域的RFE2在峰值流量（Q95=4.2 m3/s）模拟中误差最低（7.5%）。

#### 2. 误差传播机制
- **放大效应与衰减机制**：TD-SPPs在穆罕浑流域的流量误差传播因子R=1.3-1.5（放大效应），而BU-RPs在纳干贝流域R=0.5-0.7（显著衰减）。这种差异源于流域水文特性——穆罕浑流域土壤蓄水容量（SOL_AWC）较高（0.04-0.05 mm），导致降水空间异质性更易转化为径流时间分布差异；纳干贝流域地下补给阈值（RCHRG_DP）达0.18，形成更强的基流缓冲机制。
- **参数补偿模式**：BU-RPs普遍通过扩大CN2（ASCAT达0.85 vs TD-SPPs的0.62）和增加地下径流系数（GWQMN提升至0.25）来补偿输入误差。在纳干贝流域，CCI产品通过提高土壤渗透率（SOL_K=0.08 vs 0.12）和延长河道汇流时间（CH_K2=1.8 vs 1.5），将降水NRMSE从68%降低至44%。

#### 3. 流量特征曲线分析
- **峰值流量控制**：TD-SPPs在三大流域均能准确模拟Q95（误差<15%），而BU-RPs在穆罕浑流域Q95误差达46%，但在纳干贝流域通过增大CN2（0.85→0.92）实现补偿。
- **低流量持久性**：所有产品的低流量持续时间（Low-Q d.）模拟均存在系统性偏差（平均误差23%），其中CHIRPS在穆罕浑流域通过调整ALPHA_BF（0.75→0.82）显著改善。
- **流量持续时间曲线（FDC）**：TD-SPPs在FDC斜率（Slope=1.1-1.3）上表现更优，而BU-RPs在Q5以下区域存在12-18%的累积误差。

### 创新性与应用价值
1. **模型参数解耦分析**：首次揭示SWAT模型中31个参数的校准范围受降水产品类型影响显著。例如，在穆罕浑流域，TD-SPPs的CN2参数集中在55-65（95%置信区间），而BU-RPs的参数范围扩大至45-75，导致更宽的基流持续时间（HFI）偏差（±18%）。
2. **误差传播可视化**：通过方差分解技术（VDA）量化各因素贡献度。在纳干贝流域，2008-2012年降雨产品差异贡献了总流量方差的19-23%，显著高于参数不确定性（15%）。
3. **区域适配性指导**：提出"产品-流域匹配矩阵"（表3），指导不同气候区产品选择：高降雨区（穆罕浑）优先使用CHIRPS/RFE2，半干旱区（纳干贝）采用GPM/CCI，干旱过渡带（西尔巴）适用混合型产品。

### 局限与未来方向
1. **数据局限性**：纳干贝流域流量观测缺失率达30%，西尔巴流域2018年后数据中断，可能影响模型泛化能力。
2. **模型结构限制**：SWAT模型未考虑植被动态对土壤湿度反演的影响，未来需整合PROSAIL等植被模块。
3. **多源数据融合**：建议联合使用SM2RAIN-GPM（2018-2024）与Landsat-8蒸散发数据，构建多参数耦合的分布式水文模型。

### 结论
该研究证实卫星降水产品在水文建模中的差异化表现：TD-SPPs通过精准的降水时空结构（尤其是RFE2的4小时再分析频率）实现参数高效识别，而BU-RPs（如SM2RAIN-CCI）在特定流域可通过参数补偿机制达到等效水文性能。研究提出"三步优化法"：首先选择KGE>0.75的TD-SPPs作为基准，其次对BU-RPs进行偏差校正（建议采用SIM OBS权重调整），最后通过多产品集合平均降低不确定性。这些成果为非洲萨赫勒地区的水文模型参数化提供了标准化流程，对提升区域水资源安全评估精度具有实践指导意义。