《表3 巢湖流域2个水文站不同水文模型率定期和检验期的评价指标结果》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《基于贝叶斯模式平均方法融合多源数据的水文模拟研究》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

前文通过多个评价指标和方式验证了MSWEP V2日降水和ERA5日气温数据经偏差校正后，对巢湖流域地面站网观测系列的模拟偏差较小，其中BMA模式的校正能力最优，能够满足气象应用需要，但是其水文效用如何有待进一步评估。利用巢湖流域支流杭埠河上桃溪水文站（1991—2010年）和西河梁家坝水文站（2005—2014年）资料，系统地评估校正数据集在水文模拟方面的适用性。采用BMA模式校正后的系列气象数据分别驱动新安江、GR4J和HMETS模型，通过交叉验证方法划分水文模型的率定期和检验期[16]，即以奇数年的KGE系数作为目标函数，而以偶数年的KGE系数检验模拟效果，水文模型率定期和检验期的评价指标如表3所示，模拟的日流量系列和实测过程对比结果见图8。结合表3和图8可以看出：3个模型在2个试验流域的模拟结果存在一定的不确定性，说明水文模型会对径流模拟造成一定的误差，尤其是对洪峰的模拟能力相对较差；但是巢湖流域主要关注旬、月尺度的径流过程，基本满足要求；3个模型均能取得较好的模拟效果，率定期和检验期的KGE系数超过0.67；结合NSE和RB等水量误差评价指标可以看出，基于校正后气象数据集驱动流域水文模型，能够取得相对较小的水量误差；BMA模式校正的日降水、气温系列能够满足水文模拟的应用要求。