《表1 几种代表性湖泊水文模型》

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《我国湖泊水文学研究进展与展望》

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研究湖泊水量变化需要考虑流域及周边相连的水系，常常借助数学模型解析湖泊水量变化的影响因素，预测其未来的变化趋势．视不同时间尺度的需要，湖泊水位和水量的模拟可以是基于经验回归模型的月或年尺度，比如，湖泊月水位与流域气温和流域径流量的回归模型[36]，也可以是基于日尺度的统计和机器学习模型[40]或具有全物理机理的水动力模型[41]．这些模型以湖泊为模拟对象，以流域气象水文条件和湖泊出口的水文条件作为模型输入项，计算湖泊水量的变化．也有研究将湖泊及其集水域作为完整的研究区，把湖泊作为研究区的内部水体，通过流域水文模型和湖泊水文模型的耦合，计算湖泊水量对流域气候变化和覆被变化的响应．这类模型的优势是将流域与湖泊进行了耦合，湖泊水量与流域地下水实现了双向的耦合反馈，更为真实地模拟湖泊与地下水含水层之间的水量交换以及湖区的产汇流过程[42-43]．表1列举了基于水量平衡方程、统计学、机器学习和水动力方程4种不同原理和方法的湖泊水文模型，这些模型针对不同类型湖泊及模拟目的，开展了成功的应用研究．