基于QPPQ方法的摩洛哥Ouzoud流域无测站河川流量预测优化研究

针对无测站流域流量预测难题，研究人员整合QPPQ方法、机器学习与遥感技术，在摩洛哥Ouzoud流域开展研究。结果显示该方法在冬季预测效果最佳（CC=0.69，NSE=0.44），但秋季表现较差（CC=0.16），为半干旱区水文模型优化提供了重要参考。

　　

在气候变化加剧水文不确定性的背景下，无测站流域的河川流量预测成为水资源管理和防洪决策的关键难题。摩洛哥Ouzoud流域作为典型的半干旱山区，频繁的洪灾与数据匮乏使其成为研究焦点。传统Quantile-Quantile Plot（QPPQ）方法虽被美国地质调查局（USGS）推荐，但其在复杂气候区的适用性仍存疑。

为突破这一瓶颈，研究人员以摩洛哥中央高阿特拉斯山脉的Bernat河（Sgatt测站）和Ouzoud河为研究对象，通过整合5个参证测站30年数据（1986-2017），系统评估QPPQ方法的预测效能。研究创新性地引入季节性分析框架，并采用相关系数（CC）、均方根误差（RMSE）和Nash-Sutcliffe效率系数（NSE）等6项指标进行多维验证。

关键技术包括：1）基于Flow Duration Curve（FDC）的非超越概率转换；2）采用反距离加权法聚合参证站点数据；3）季节性分层建模。特别关注了315.6 km²的Ouzoud流域与周边参证流域（如Tassaout流域1,307 km²）的水文地质相似性。

研究结果显示：Bernat河流域整体预测精度中等（CC=0.55，R²=0.36），但存在显著季节性差异。冬季表现最佳（CC=0.69，MAE=10.80），而秋季预测完全失效（R²=-0.01）。值得注意的是，Ouzoud无测站流域预测取得突破性进展（CC=0.81，RMSE=14.31），证实QPPQ在数据稀缺区的应用潜力。

讨论部分揭示了三个关键发现：首先，碳酸盐岩地质（占流域面积85%）的岩溶特性导致水文响应非线性，这是秋季预测失效的主因。其次，冬季稳定降雨使LSTM（Long Short-Term Memory）等机器学习方法的优势减弱，验证了QPPQ在规律性水文事件中的成本效益。最后，通过对比全球研究（如Archfield和Vogel的CC 0.6-0.8基准），证明地中海气候区的预测需考虑季节性校准。

该研究不仅为摩洛哥水资源管理提供了实操工具，更创新性地提出"动态参证站"选择策略——根据Ghassaf河等参证流域（577 km²）的季节性水文特征切换权重。未来若融合Sentinel-1卫星土壤湿度数据，有望将NSE提升至0.7以上。这些发现为全球2.1亿人居住的半干旱山区提供了水文建模新范式。

论文发表于《Research in Cold and Arid Regions》，其价值在于：1）首次量化QPPQ在北非岩溶流域的精度边界；2）建立季节性校准标准（如冬季KGE≥0.43为合格）；3）为联合国可持续发展目标（SDG 6）中的水资源评估提供方法论支持。这项研究标志着传统水文模型在应对气候变异挑战中的重要演进。