《表4 8组分辨率下土地覆被和土壤类型的变化》

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《模型驱动数据空间分辨率对模拟生态水文过程的影响》

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（单位：km2)

水文模型的驱动数据除了高程外，也常包括土地覆被\\利用、土壤、坡度等。很多情况下，应用分布式模型要求输入的驱动数据的空间分辨率保持一致，因此常常需要对数据重采样。但是由于重采样会影响数据的精度和网格数据本身的空间分布状况，所以即使数据同源，也会因重采样要求不同使得数据之间产生差异。土地覆被分辨率的变化可能导致各个土地覆被类型面积出现偏差。并且土地覆被的变化所导致的影响是多样的，应与原始和替代植被、土壤等性质结合起来一起考虑[36]。对整个流域来说，土地覆被的变化情况可由其面积变化来表征。根据统计分析结果来看，对于研究区域来说不同分辨率下土地覆被和土壤类型的面积变化很小（表4）。主要原因是研究区内土地覆被以林地为主，土壤类型主要为沙壤土（>88%），而重采样技术中网格受相邻网格的影响较大。比如以90 m分辨率下的土地覆被为基准，其他分辨率与其比较，面积占比最高的林地最大改变幅度仅1.04%。虽然土地利用和土壤类型的覆被情况会随分辨率的改变发生变化，但由于变化面积小，对整个流域的影响低。所以在本研究中认为驱动数据中土地覆被和土壤类型受分辨率的影响微小，对模拟结果影响的讨论中不再考虑这两种驱动数据。