编辑推荐：
孟加拉国受洪水威胁严重，现有水文监测数据时空有限。研究人员利用 VIC - RRM 模型生成 1951 - 2023 年恒河 - 布拉马普特拉河 - 梅格纳河流域 9 - km 日网格径流数据。结果显示模型模拟有一定误差但能反映季节变化，该数据对水资源管理意义重大。
在孟加拉国，恒河 - 布拉马普特拉河 - 梅格纳河（Ganges - Brahmaputra - Meghna）流域如同一个复杂的水世界，这里的水流影响着人们生活的方方面面。然而，这个水世界却面临着诸多难题。一方面，流域内洪水频发，给孟加拉国带来了巨大灾难。据统计，2000 - 2019 年，孟加拉国是世界上第 7 个受气候变化影响最易受灾的国家，每年约 20 - 30% 的国土会被洪水淹没，洪水无情地摧毁着人们的生命、生计、庄稼、牲畜和基础设施。另一方面，用于评估水流变化和水资源管理的水文监测数据严重不足。该国水文监测站点稀少，仅有巴哈杜拉巴德（Bahadurabad）、哈丁桥（Hardinge Bridge）和拜拉布巴扎尔（Bhairab Bazar）三个站点有长期日径流观测记录，且全球径流数据中心（GRDC）提供的数据覆盖时间更短。这种数据的时空局限性极大地阻碍了对长期水流变化和水资源的评估，使得水资源管理者在制定政策时缺乏足够依据。
为了解决这些问题，浦项科技大学（Pohang University of Science and Technology，POSTECH）等机构的研究人员开展了一项重要研究。他们致力于重建恒河 - 布拉马普特拉河 - 梅格纳河流域长期的自然化径流数据，并生成物理上一致的长期水文预测。该研究成果发表在《Scientific Data》上，为流域水资源管理和应对气候变化提供了关键数据支持。
研究人员主要运用了以下几种关键技术方法：一是采用变量入渗能力 - 河网汇流模型（Variable Infiltration Capacity - River Routing Model，VIC - RRM）进行模拟。该模型基于线性化圣维南方程（Saint - Venant equations），利用地形数据，能较好地反映自然水文过程。二是使用了多种数据作为模型输入，包括从欧洲中期天气预报中心（ECMWF）的次季节至季节（S2S）预测数据获取的径流数据，以及从 ERA5 - Land 再分析产品中得到的地表和地下径流数据。三是利用 90 米分辨率的航天飞机雷达地形测绘任务（SRTM）数字高程模型（DEM）数据，并将其线性插值到 9 千米分辨率，以满足模型需求。
研究结果
- 重建历史径流数据：研究人员利用 VIC - RRM 模型，结合 ERA5 - Land 再分析产品中的数据，重建了 1951 - 2023 年流域内 9 千米分辨率的历史日自然化径流数据集。通过对比模拟数据和三个站点的观测数据，运用修正克林 - 古普塔效率（mKGE）和均方根误差（RMSE）进行评估。结果显示，巴哈杜拉巴德、哈丁桥和拜拉布巴扎尔站点重建径流数据的 mKGE 值分别为 0.75、0.50 和 0.25 。这表明模型在巴哈杜拉巴德站点的模拟效果相对较好，但整体存在一定误差，如在湿润月份模拟的径流变异性存在高估现象。
- 生成预测径流数据：使用 ECMWF S2S 预测数据作为 VIC - RRM 模型的输入，研究人员生成了 2016 - 2023 年的预测径流数据。将预测径流数据与基于 ERA5 - Land 重建的径流数据对比，三个站点预测径流数据的 mKGE 值分别达到 0.97、1.00 和 0.91 。这说明预测径流数据可靠性较高，ECMWF S2S 预测数据在生成径流预测数据方面具有重要价值。不过，巴哈杜拉巴德站点的误差相对较大，主要源于 S2S 预测在布拉马普特拉河流域的径流误差。
研究结论与讨论
这项研究成功生成了孟加拉国恒河 - 布拉马普特拉河 - 梅格纳河流域高分辨率的重建和预测径流数据。这些数据在评估气候变化影响、制定流域特定的水资源管理策略方面具有重要意义。例如，水资源管理者可以根据这些数据更合理地规划水资源分配，提前做好防洪和抗旱准备。
虽然 VIC - RRM 模型在模拟径流方面取得了一定成果，但也存在一些局限性。模型未考虑大坝、水库等人工结构的影响，导致模拟结果与观测数据存在偏差。未来研究可以考虑加入与灌溉、水库相关的模块，或者结合深度学习模型等新方法，进一步提高模拟精度。同时，输入数据的误差也会影响模拟结果，后续需要更精确的径流和降水数据，以减少误差。
总体而言，该研究为孟加拉国恒河 - 布拉马普特拉河 - 梅格纳河流域的水资源管理和应对气候变化提供了重要的数据基础和研究思路，具有显著的科学价值和实践意义，有望为该地区的可持续发展贡献力量。
