泰国湄南河流域（Chao Phraya River Basin, CPRB）1981—2021年雨量站到栅格降水数据集开发及水文与洪水模拟评估

《Journal of Hydrology: Regional Studies》：Gauge-to-grid rainfall dataset development for hydrological and flood modeling in the Chao Phraya Basin, Thailand

　　

研究人员开发了覆盖1981—2021年的泰国湄南河流域（Chao Phraya River Basin, CPRB）栅格降水数据集。通过数字高程模型（Digital Elevation Model, DEM）校正优化反距离加权（Inverse Distance Weighting, IDW），改善了复杂地形区的降水估算。极端降水评估指导了面向洪水模拟的IDW参数选择。该数据集以较高精度再现了河流流量与洪水淹没。扩展后的数据集支持CPRB的业务化洪水预报。

作者Wongnarin Kompor、Taweechai Nuntawisuttiwong、Chaiwat Ekkawatpanit和Chai Jaturapitakkul围绕泰国湄南河流域（Chao Phraya River Basin, CPRB）开展了栅格降水数据集开发及其在水文与洪水建模中的应用研究。研究背景是，季风主导地区可靠径流预报对水安全至关重要，但许多脆弱流域受基础数据限制；CPRB是泰国最大且经济意义最突出的流域，支撑超过2300万人口，包含农业核心区和曼谷大都市区，却反复遭受水文极端事件。2011年特大洪水影响超过1300万人，经济损失超过465亿美元，2017年和2021年洪水进一步凸显可靠水文信息需求。已有K10数据集止于2004年，T12止于2011年，二者站点组合和插值流程不同，无法有效评估2011年以后尤其是2017年和2021年洪水，也缺少一致、长期、40年以上并经耦合水文—水动力建模系统验证的栅格降水强迫数据。因此，研究人员开发1981—2021年41年5弧分日栅格降水数据集，采用IDW结合DEM递减率校正，并通过H08与CaMa-Flood耦合框架评估月尺度、极端降水、流量与洪水淹没表现，其意义在于为CPRB洪水风险评估、模型基准建立和未来业务预报提供一致历史强迫基础，贡献主要是集成开发与评估框架，而非新的插值算法。

关键技术方法：使用泰国气象厅（Thai Meteorological Department, TMD）79个站点1981—2021年日降水，经质量控制后构建Thiessen、IDW-Default（α=2.0，K=15，R=∞）和IDW-Optimized等栅格产品，以Thiessen为参考；采用MERIT DEM在5弧分网格进行递减率校正，并以留一交叉验证（leave-one-out cross-validation, LOOCV）评估α、K和搜索半径。水文模拟使用H08模型，以C₂站自然化流量校准；水动力模拟使用CaMa-Flood 4.20和M12十二个月动态水库调度方案。评价采用NSE、KGE、RMSE、PBIAS、峰值误差、CSI、HR、FAR和洪水面积偏差。样本来源包括TMD雨量站、泰国发电局（Electricity Generating Authority of Thailand, EGAT）水库资料、皇家灌溉厅（Royal Irrigation Department, RID）观测流量及泰国地理信息与空间技术发展局（Geo-Informatics and Space Technology Development Agency, GISTDA）合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar, SAR）洪水范围。

研究结果如下。3.1 IDW参数优化：五年LOOCV搜索中，α=1.9、K=30、R=250 km取得最低月RMSE，但前列配置月表现接近，前五名RMSE差仅0.06 mm/month、R²差0.001；最终交付产品采用IDW-Default（α=2.0，K=15，R=∞），IDW-Optimized用于交叉验证比较。3.2 极端降水评估：流域尺度上IDW与Thiessen的Rx_1day和Rx_3day年际变化接近，1986、1994、2002和2017年出现峰值；站点尺度上所有配置均低估极端降水，Thiessen的Rx_1day RMSE最低，IDW-Default的Rx_1day和Rx_3day误差低于IDW-Optimized，其Rx_1day RMSE由30.93降至28.70 mm，Rx_3day RMSE由41.70降至38.62 mm；后续水文和洪水模拟采用IDW-Default并简称为IDW。3.3 栅格降水评估：3.3.1月降水比较显示，各数据集均再现西南季风季节循环，8—9月峰值和11—4月干季；1981—2021年IDW与Thiessen流域平均月降水高度一致（R=0.999，RMSE=3.02 mm/month，偏差+0.43%），K10和T12相对Thiessen分别呈?15.00%和?3.22%偏差。3.3.2空间偏差模式显示，K10全域低估最强，T12偏差较小但空间异质，IDW空间差异最小，残余偏差主要位于西部高地和部分中部站点簇附近。3.4 H08流量评估：3.4.1 H08流量性能显示，四组强迫均再现季节水文过程线，NSE>0.90且KGE>0.87；K10的NSE最高为0.930且PBIAS最小为?0.8%，T12为NSE=0.918、KGE=0.932，IDW为NSE=0.911、KGE=0.917并较Thiessen降低PBIAS。3.4.2流量时间序列与流量历时曲线显示，各模拟流量分布总体相似，K10略低估高流，Thiessen和IDW略高估高流，所有模拟在超过70%超越概率时倾向高估低流。3.5 CaMa-Flood模拟结果：3.5.1 C₂事件流量显示，2011、2017和2021年模拟均NSE>0.76，2011年一致性最强，IDW在2011年NSE=0.912且峰值误差?5.8%，Thiessen为0.863和?19.3%；2017和2021年Thiessen的NSE高于IDW；2021年两种模拟均正偏，分别为+25.5%和+28.4%。3.5.2洪水淹没范围比较显示，2011和2021年模拟淹没面积高于GISTDA观测，2017年两种模拟均低估观测淹没；淹没面积误差符号随事件变化。3.5.3对GISTDA空间验证显示，CSI为0.297—0.436，2011年IDW最高；2017年低命中率与低误报率并存，2021年CSI接近0.30且误报率较高。讨论部分总结：IDW前列配置月误差差异很小，说明月RMSE最优并不必然对应极端降水最优；极端降水负偏与空间插值平滑有关，K对极端保持的贡献约为81%，α约为19%，DEM递减率校正的独立贡献尚未被直接隔离。K10、T12与当前TMD产品差异不能仅归因插值，还受站点网络、处理流程和记录长度影响；新数据集价值在于延伸到2021年的一致性记录。H08结果显示降水空间差异影响流量模拟，但独立校准使NSE或KGE差异不能仅归于降水强迫。CaMa-Flood表现具事件依赖性，河道几何参数校准可补偿降水差异，2021年正偏可能与水库存蓄有关，但尚未由观测水库蓄放记录确认。洪水范围误差来源包括M12不能复现事件特定调度、5弧分网格较粗、模拟年最大淹没与卫星近峰值快照时间不匹配以及1.0 m水深阈值。区域价值是提供1981—2021年历史强迫和未来业务预报基础，而非实时预报产品。局限性包括M12基于历史月平均、GISTDA为近峰值快照、CaMa-Flood分辨率较粗、站点网可能漏掉局地对流降水、单一流域参数集不能充分表征空间变异。研究结论翻译：本研究利用H08–CaMa-Flood建模框架和M12水库方案，开发并评估了CPRB 1981—2021年41年日5弧分栅格降水数据集。较长记录超过K10和T12，使2017和2021年洪水事件得以评估。IDW参数比较表明，相似月误差可掩盖极端降水表现差异；交付的IDW-Default配置为α=2.0、K=15，邻居数量对极端保持的贡献大于指数。IDW降水产品相对Thiessen参考显示近零偏差，流域平均月降水偏差为+0.43%。H08流量模拟达到NSE=0.90—0.93，CaMa-Flood在2011、2017和2021年洪水事件中达到NSE=0.76—0.91。与GISTDA洪水图比较得到CSI=0.30—0.44，2011年一致性最高。若干局限限制上述发现：M12表示历史月释放模式而非事件特定水库决策，是2021年正流量偏差的合理解释但未确认；5弧分水动力网格限制详细洪水边界表达；模拟年最大洪水范围不一定与卫星观测日期一致；站点网可能漏掉局地对流降水；水文和路由参数独立校准限制将性能差异单独归因于降水强迫。未来工作应评估观测水库释放和自适应调度规则，联合站点与卫星降水产品，量化插值不确定性，并测试更高分辨率、多时相以及固定参数或独立验证模拟。更广泛而言，贡献是一套一致历史降水强迫数据集和面向应用的评估框架，而非新插值算法；结果表明降水产品应联合月尺度表现、水文相关极端、流量和淹没进行评估，该框架适用于其他季风主导和数据受限流域。对CPRB而言，1981—2021年数据集为洪水风险评估、模型基准和未来业务预报发展提供历史基础，其本身不是实时预报产品。