韩国上游流域校准期特征对水文模型构建的影响机制研究

为解决水文模型校准期选择对径流模拟性能的影响问题，研究人员以韩国三大河流上游流域为研究对象，采用SWAT和GR4J模型系统分析了校准期长度（1-20年）和水文条件（干旱/正常/湿润）对模型性能及不确定性的影响。研究发现校准长度的影响具有流域普适性，而水文条件的影响呈现流域依赖性，且模型选择贡献了56.3%的不确定性。该研究为气候变化背景下水文模型校准策略优化提供了重要依据。

　　

随着全球气候变化加剧，韩国近年来频发极端干旱事件，这对基于历史共识的水资源管理策略提出了严峻挑战。水文模型作为水资源评估的核心工具，其校准过程对模拟精度具有决定性影响。然而，当前研究存在三大空白：缺乏对校准期长度与水文条件协同作用的系统分析、多模型比较案例不足、以及不确定性贡献量化研究的缺失。

针对这些问题，韩国江原国立大学产学合作基金会的研究团队在《Journal of Industrial and Engineering Chemistry》发表了一项创新性研究。该团队选取韩国三大河流上游流域（安东AD、合川HC、蟾津江SJ）作为研究对象，这些流域具有陡峭地形、森林覆盖率高且不受人为干扰的特点。研究采用半分布式SWAT模型和简约式GR4J模型，通过构建187-180组不同长度（1-20年）和不同水文条件（基于径流干旱指数SDI分类）的校准期组合，结合方差分析（ANOVA）方法，首次系统揭示了校准期特征对模型性能的影响机制。

关键技术方法包括：1）基于Thiessen多边形法整合7个气象站数据；2）采用SUFI-2算法优化SWAT参数，PSO算法优化GR4J参数；3）通过SDI指数量化干旱（SDI≤-0.5）、正常（-0.5<>

模型性能随校准长度的变化

研究发现：SWAT整体表现优于GR4J，验证期KGE值平均高出5.3-27.0%。随着校准长度增加，模型性能呈对数函数式增长并在20年附近收敛，性能方差同步降低。例如在AD流域，GR4J和SWAT分别在19年和18年校准长度时达到最佳性能（KGE>0.7）。

水文条件匹配度的影响

水文条件一致性对干旱年份模拟尤为关键。当校准与验证期水文条件相同时，干旱验证年的性能提升达24.5%，显著高于正常年（2.0%）和湿润年（0.5%）。这种效应呈现流域依赖性：AD和SJ流域性能分别提升6.8%和19.9%，而HC流域仅提升0.3%。

不确定性来源解析

ANOVA显示模型选择（MD）贡献了56.3%的不确定性，远超水文条件（HY，1.3-22.6%）和校准长度（CL，4.1-8.1%）的贡献。值得注意的是，模型不确定性在枯水期（2月达69.7%）显著高于汛期（8月仅3.1%），而校准特征的影响则呈现相反的季节模式。

该研究的突破性发现在于揭示了校准期特征的差异化影响机制：校准长度的积极作用具有流域普适性，印证了"更长校准期提供更多有效信息"的传统认知；而水文条件的影响则强烈依赖流域特性，特别是在干旱敏感区域。这些发现为应对气候变化的模型校准策略提供了重要指导：1）在多模型集成中需优先考虑模型结构不确定性；2）在干旱易发区应优先选择水文条件匹配的校准期；3）校准期长度建议不少于15-20年以获得稳定性能。研究团队建议未来可扩展至不同气候带流域，并纳入机器学习模型以进一步验证结论的普适性。