高 瑞，穆振俠，彭 亮，周育琳，尹梓淵，湯 瑞

?

不同訂正方法下CFSR再分析數(shù)據(jù)在天山西部山區(qū)徑流模擬中的應(yīng)用*

高 瑞，穆振俠**，彭 亮，周育琳，尹梓淵，湯 瑞

(新疆農(nóng)業(yè)大學(xué)水利與土木工程學(xué)院，烏魯木齊 830052)

以天山西部山區(qū)喀什河流域?yàn)榈湫脱芯繀^(qū)，基于1990-2000年的水文氣象站點(diǎn)實(shí)測(cè)資料、2005年喀什河流域遙測(cè)降水?dāng)?shù)據(jù)及各時(shí)間段對(duì)應(yīng)的CFSR（Climate Forecast System Reanalysis）再分析數(shù)據(jù)，通過(guò)實(shí)測(cè)站與其最近CFSR站多年月平均降水的比值，CFSR站點(diǎn)處2005年的年降水量與同期遙測(cè)年降水量的比值，以及基于實(shí)測(cè)站點(diǎn)降水?dāng)?shù)據(jù)和各CFSR站點(diǎn)與實(shí)測(cè)站點(diǎn)最近的CFSR站點(diǎn)的空間關(guān)系3種方法對(duì)CFSR降水?dāng)?shù)據(jù)進(jìn)行訂正。借助VIC模型，分析不同訂正方法下研究區(qū)徑流的模擬效果。降水時(shí)間序列分析結(jié)果表明，CFSR降水?dāng)?shù)據(jù)能夠較好地在時(shí)間和空間上反應(yīng)喀什河流域內(nèi)月降水的變化情況。徑流模擬結(jié)果表明，（1）CFSR降水?dāng)?shù)據(jù)的不同訂正方法對(duì)徑流結(jié)果影響較為明顯；（2）基于實(shí)測(cè)站點(diǎn)降水?dāng)?shù)據(jù)以及各CFSR站點(diǎn)與實(shí)測(cè)站點(diǎn)最近的CFSR站點(diǎn)的空間關(guān)系訂正的所有CFSR降水，在徑流模擬中表現(xiàn)最好，模型率定期和驗(yàn)證期的模型效率系數(shù)均在0.80以上，多年徑流相對(duì)誤差在15.0%以內(nèi)。該訂正方法不僅考慮了降水在時(shí)間維度上的變化，還考慮其在地理空間維度的變化，較其它兩種方法在徑流模擬中具有更好的應(yīng)用前景。

CFSR降水?dāng)?shù)據(jù)；降水訂正方法；VIC模型；稀缺資料地區(qū)

新疆地域遼闊，土地面積約占全國(guó)陸地總面積的1/6，是全國(guó)陸地面積最大的?。ㄗ灾螀^(qū)）。其中山丘區(qū)占總面積的42.7%，沙漠及荒漠區(qū)占總面積的40.21%[1]。由于受到地理?xiàng)l件限制，轄區(qū)內(nèi)雨量站點(diǎn)分布不均且站點(diǎn)數(shù)量較少[2-3]。區(qū)內(nèi)70%的雨量站設(shè)在天山北坡的低山帶和山前平原區(qū)，平均每5300km2設(shè)一個(gè)雨量站[1]，是全國(guó)降水站點(diǎn)分布稀少地區(qū)之一，基于此條件下的站點(diǎn)數(shù)據(jù)難以完成相關(guān)水文方面的研究。為順利開(kāi)展稀缺資料地區(qū)徑流模擬與山洪預(yù)報(bào)等相關(guān)研究，有必要借助其它氣象數(shù)據(jù)源。

在已有研究中，CFSR（Climate Forecast System Reanalysis）再分析數(shù)據(jù)得到了較多學(xué)者的關(guān)注。該數(shù)據(jù)在氣象領(lǐng)域中的應(yīng)用較多[4-7]，如胡增運(yùn)等[6-7]用CFSR再分析降水?dāng)?shù)據(jù)反應(yīng)新疆地區(qū)的實(shí)際降水時(shí)空分布特征，總體效果較好但局部地區(qū)與實(shí)際降水情況存在較大差異。而在水文領(lǐng)域中的研究與應(yīng)用[8-10]目前還較少，尤其針對(duì)該降水?dāng)?shù)據(jù)的訂正方法：于宴民[8]借助CFSR再分析數(shù)據(jù)在研究區(qū)構(gòu)建SWAT模型，但由于CFSR降水?dāng)?shù)據(jù)與實(shí)際降水存在較大的差異性，因此結(jié)合2005年研究區(qū)遙測(cè)面雨量提出了CFSR降水?dāng)?shù)據(jù)的訂正方法；胡勝等[10]所研究的流域內(nèi)較為均勻地分布了12個(gè)傳統(tǒng)實(shí)測(cè)雨量站點(diǎn)，CFSR站點(diǎn)與最鄰近的實(shí)測(cè)站點(diǎn)月降水?dāng)?shù)據(jù)存在較好的冪指數(shù)關(guān)系。利用該關(guān)系對(duì)CFSR降水?dāng)?shù)據(jù)進(jìn)行訂正，通過(guò)SWAT模型能夠較好地模擬此研究區(qū)的徑流過(guò)程。但上述研究中的訂正方法在應(yīng)用上均存在一定的不足之處，如僅用2005年流域內(nèi)遙測(cè)面雨量與對(duì)應(yīng)的2005年CFSR年降水量的比值對(duì)1990-2000年的CFSR降水進(jìn)行訂正未能夠充分考慮氣候和下墊面條件等因子的變化對(duì)降水產(chǎn)生的影響；針對(duì)嚴(yán)重稀缺資料地區(qū)，難以得到胡勝所述的冪指數(shù)關(guān)系，或進(jìn)行訂正的冪指數(shù)關(guān)系未能充分考慮海拔和坡向等因子對(duì)降水的影響。由此，本文嘗試在嚴(yán)重稀缺資料的喀什河流域得到適用于此類地區(qū)的CFSR降水?dāng)?shù)據(jù)訂正方法，更好地為該類地區(qū)的水文模擬和水災(zāi)害防治作出貢獻(xiàn)。

1 資料與方法

1.1 研究區(qū)概況

喀什河流域位于伊犁河谷東北部，北鄰天山山脈的博羅科努山和依連哈比爾尕山，南為天山支脈阿吾拉勒山；地理坐標(biāo)范圍為81°47′-84°56′E，43°37′-44°13′N，整個(gè)流域面積約為9541km2[11]；河谷大致呈東西走向，東高西低，兩岸大致平行，致使從西邊來(lái)的濕氣能夠長(zhǎng)驅(qū)直入。流域海拔1364-4584m[12]；3660m以上幾乎為永久性積雪區(qū)[13]，冰川面積達(dá)421.6km2[11]。由于地理?xiàng)l件和下墊面的特殊性，流域內(nèi)徑流補(bǔ)給方式以冰川積雪消融為主、降雨和地下水補(bǔ)給為輔。研究區(qū)水系如圖1所示。

1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源

（1）CFSR再分析數(shù)據(jù)：限于喀什河流域資料較少且不夠完整，將在此流域被證實(shí)具有適用性的CFSR再分析數(shù)據(jù)作為其氣象數(shù)據(jù)的拓展源。CFSR是由美國(guó)環(huán)境預(yù)報(bào)中心（National Centers for Environmental Prediction）提供的全球范圍內(nèi)的高分辨率再分析數(shù)據(jù)。該數(shù)據(jù)時(shí)間范圍在1979-2009年，時(shí)間分辨率為日，空間分辨率為0.312°×0.312°。本文由各網(wǎng)格中心點(diǎn)位置提取各網(wǎng)格數(shù)據(jù)（http://globalweather.tamu.edu/），并視作CFSR站點(diǎn)數(shù)據(jù)，站點(diǎn)分布如圖1所示。

（2）水文與氣象數(shù)據(jù)：收集喀什河流域內(nèi)3個(gè)實(shí)測(cè)水文氣象站點(diǎn)及鄰近的伊寧氣象站1990-2000年逐日水文氣象資料。其中，烏拉斯臺(tái)作為水文站點(diǎn)包括了降水和徑流兩個(gè)要素，尼勒克和伊寧作為氣象站包括的氣象要素有日降水量、日最高氣溫、日最低氣溫和日均風(fēng)速，而吉林臺(tái)作為遙測(cè)站僅有降水?dāng)?shù)據(jù)。除此之外，由于水利工程建設(shè)，流域內(nèi)布設(shè)了多個(gè)遙測(cè)站點(diǎn)并插值出整個(gè)流域的年降水量，現(xiàn)唯有2005年的遙測(cè)降水?dāng)?shù)據(jù)完整。

（3）DEM數(shù)據(jù)：采用全球90m×90m分辨率的SRTM數(shù)據(jù)（www.cgiar-csi.org），借助ArcGIS平臺(tái)重采樣為0.025°×0.025°分辨率的網(wǎng)格。

（4）土壤數(shù)據(jù)：土壤數(shù)據(jù)來(lái)自Land-Atmosphere Interaction Research Group at Beijing Normal University（http://globalchange.bnu.edu.cn/home）所提供的全球及國(guó)內(nèi)30弧秒的土壤數(shù)據(jù)產(chǎn)品。

（5）植被數(shù)據(jù)：植被數(shù)據(jù)來(lái)自馬里蘭大學(xué)1998年制作的全球1km×1km分辨率的地表覆蓋類型數(shù)據(jù)，該數(shù)據(jù)共包含14類地表覆蓋物（http://glcf.umd.edu/data/landcover/）。

1.3 研究方法

1.3.1 水文時(shí)間序列分析

水文現(xiàn)象隨時(shí)間變化的過(guò)程稱為隨機(jī)水文過(guò)程，該過(guò)程一般是連續(xù)的。為便于分析與計(jì)算，水文隨機(jī)過(guò)程通常會(huì)被離散化處理，在離散時(shí)刻對(duì)其進(jìn)行觀測(cè)，得到水文時(shí)間序列。水文時(shí)間序列可能含有周期成分、非周期成分和隨機(jī)成分，一般是由兩種或兩種以上成分合成。非周期成分包括趨勢(shì)、跳躍和突變。在實(shí)際工作中，水文時(shí)間序列經(jīng)常需要具有一致性，即研究的流域內(nèi)氣候與下墊面因子需要相對(duì)穩(wěn)定。若水文時(shí)間序列中出現(xiàn)趨勢(shì)、跳躍和突變等成分，則意味著相對(duì)穩(wěn)定的環(huán)境受到了破壞，利用這種序列預(yù)估未來(lái)事件，可能被大大歪曲。因此，有必要通過(guò)水文時(shí)間序列中的多維水文時(shí)間序列分析來(lái)識(shí)別CFSR再分析數(shù)據(jù)中的各個(gè)成分，即分析流域內(nèi)實(shí)測(cè)站點(diǎn)與CFSR站點(diǎn)處水文要素的時(shí)間序列集合。基于前人研究的結(jié)果，在CFSR再分析數(shù)據(jù)各要素中，降水要素與真實(shí)情況存在較大差異且降水對(duì)徑流的影響最為明顯[12]；考慮到降水訂正方法與VIC模型運(yùn)行的時(shí)間尺度均為月尺度，因此本文僅對(duì)研究區(qū)內(nèi)CFSR降水?dāng)?shù)據(jù)進(jìn)行月時(shí)間序列分析。

（1）水文時(shí)間序列分析中代表站的選取

通過(guò)每一個(gè)實(shí)測(cè)站點(diǎn)的月降水時(shí)間序列和所有CFSR站點(diǎn)的月降水時(shí)間序列分析CFSR再分析月降水時(shí)間序列中的各種成分，工作量繁重且意義不大。因此，分別在實(shí)測(cè)站點(diǎn)與CFSR站點(diǎn)中選取一個(gè)站點(diǎn)，通過(guò)多維時(shí)間序列來(lái)分析CFSR站點(diǎn)的月降水變化情況。實(shí)測(cè)水文氣象站點(diǎn)中選取離所有CFSR站點(diǎn)最近的烏拉斯臺(tái)水文站點(diǎn)。CFSR站點(diǎn)中根據(jù)某一站點(diǎn)與其它所有CFSR站點(diǎn)月降水?dāng)?shù)據(jù)的相關(guān)性來(lái)選取代表站。

（2）降水時(shí)間序列的趨勢(shì)分析—滑動(dòng)平均法

滑動(dòng)平均法是由原始的降水時(shí)間序列xt按照一定的方法求出新的序列yt，使原序列光滑化。數(shù)學(xué)表達(dá)式為

若原始的降水時(shí)間序列xt具有趨勢(shì)成分，選擇合適的k（不宜太大），yt就能把趨勢(shì)清晰地顯示出來(lái)。本文利用5點(diǎn)滑動(dòng)平均（k=2）對(duì)原始降水時(shí)間序列進(jìn)行分析。

（3）降水時(shí)間序列跳躍成分的識(shí)別和檢驗(yàn)

水文時(shí)間序列的跳躍成分識(shí)別和檢驗(yàn)分為兩步，先識(shí)別突變點(diǎn)τ，再檢驗(yàn)其跳躍成分是否顯著。

①突變點(diǎn)的識(shí)別與推斷—時(shí)序累積值相關(guān)曲線法

該方法令研究序列為xt，參證序列為yt。分別計(jì)算其時(shí)序累積值mj和gj，即

（3）

式中，j為1990-2000年月降水序號(hào)，以1990年1月為1，2月為2，以此類推，研究期內(nèi)共132個(gè)月份序號(hào)。

點(diǎn)繪mj和gj的關(guān)系圖，若研究序列xt跳躍不顯著，則mj-gj為一條通過(guò)原點(diǎn)的直線，否則為一折線，轉(zhuǎn)折點(diǎn)即為突變點(diǎn)。

②跳躍成分顯著性檢驗(yàn)—游程檢驗(yàn)法

該方法假設(shè)突變點(diǎn)τ前后兩序列的分布函數(shù)分別為F1(x)和F2(x)，若跳躍成分顯著則拒絕原假設(shè)H0:F1(x)=F2(x)，存在跳躍成分。反之，接受原假設(shè)，兩分布函數(shù)來(lái)自同一總體。

統(tǒng)計(jì)量為

（5）

在給定的顯著水平下，查算得到Uα/2，若|U|＜Uα/2，則接受原假設(shè)，即突變點(diǎn)跳躍成分不顯著。反之，認(rèn)為它們來(lái)自兩個(gè)不同的總體，具有跳躍成分。

1.3.2 CFSR降水?dāng)?shù)據(jù)的不同訂正方法

本文根據(jù)現(xiàn)有的兩種降水?dāng)?shù)據(jù)資料，即實(shí)測(cè)水文和氣象站點(diǎn)的降水?dāng)?shù)據(jù)資料以及流域內(nèi)僅有的2005年遙測(cè)面雨量，通過(guò)以下3種方法對(duì)CFSR再分析降水?dāng)?shù)據(jù)進(jìn)行訂正。

（1）方法一：利用實(shí)測(cè)站與其最近的CFSR站的月時(shí)間尺度降水比值對(duì)所有CFSR降水?dāng)?shù)據(jù)進(jìn)行訂正。

處于流域中上游的吉林臺(tái)站和烏拉斯臺(tái)站，降水資料完整且地理位置上分別與兩個(gè)CFSR站點(diǎn)較為接近（如圖 1所示）。為體現(xiàn)出年內(nèi)各個(gè)月份的降水差異[14]，并考慮研究區(qū)上所構(gòu)建的為月尺度VIC模型，本文利用實(shí)測(cè)站點(diǎn)與CFSR站點(diǎn)中代表站的多年月平均降水比值對(duì)所有CFSR站點(diǎn)降水?dāng)?shù)據(jù)進(jìn)行訂正。

（2）方法二：利用CFSR站點(diǎn)處2005年的年降水量與同期遙測(cè)年降水量的比值對(duì)所有CFSR降水?dāng)?shù)據(jù)進(jìn)行訂正。

基于流域內(nèi)2005年的面遙測(cè)降水量，通過(guò)提取對(duì)應(yīng)時(shí)間范圍內(nèi)21個(gè)CFSR站點(diǎn)位置上的年降水量，計(jì)算21個(gè)CFSR站點(diǎn)上的2005年遙測(cè)年降水量與對(duì)應(yīng)年份CFSR年降水量的比值，將此比值視作訂正系數(shù)，并對(duì)1990-2000的CFSR降水?dāng)?shù)據(jù)進(jìn)行訂正。

受到技術(shù)上的限制，無(wú)法得到時(shí)間與空間分辨率較高的歷史年份內(nèi)的遙測(cè)數(shù)據(jù)。此方法的研究意義主要是考慮到今后遙測(cè)數(shù)據(jù)更為容易獲得，且更為完整，因此本文嘗試通過(guò)遙測(cè)降水?dāng)?shù)據(jù)來(lái)訂正CFSR再分析降水?dāng)?shù)據(jù)。

（3）方法三：基于實(shí)測(cè)站點(diǎn)降水?dāng)?shù)據(jù)和各CFSR站點(diǎn)與實(shí)測(cè)站點(diǎn)最近的CFSR站點(diǎn)的空間關(guān)系訂正所有CFSR降水?dāng)?shù)據(jù)。

選取流域內(nèi)所有離CFSR站點(diǎn)較近的2個(gè)實(shí)測(cè)站點(diǎn)與所有CFSR站點(diǎn)進(jìn)行月降水相關(guān)性分析[14]，選定實(shí)測(cè)站中的代表站，并將此站點(diǎn)的降水?dāng)?shù)據(jù)作為訂正其它CFSR站點(diǎn)降水?dāng)?shù)據(jù)的依據(jù)。再借助此代表站相鄰的CFSR站點(diǎn)與所有CFSR站點(diǎn)的相關(guān)性來(lái)訂正各CFSR站點(diǎn)上的降水?dāng)?shù)據(jù)。

1.3.3 VIC模型

VIC（Variable Infiltration Capacity）模型是由華盛頓大學(xué)、加利福尼亞大學(xué)伯克利分校及普林斯頓大學(xué)的研究人員基于SVATS（soil vegetation atmospheric transfer schemes）思想構(gòu)建的大尺度分布式水文模型[15]。該模型可對(duì)水循環(huán)過(guò)程中的水量平衡進(jìn)行模擬計(jì)算，得到每個(gè)網(wǎng)格內(nèi)的水文要素，如徑流、蒸發(fā)等，再經(jīng)匯流計(jì)算得到流域出口的流量過(guò)程。

本文在天山西部山區(qū)的喀什河流域構(gòu)建VIC模型，模型中的土壤參數(shù)文件和植被參數(shù)文件等確定后不再改變，僅將訂正方法訂正后的降水?dāng)?shù)據(jù)與各CFSR站點(diǎn)本身的最高氣溫、最低氣溫與風(fēng)速按照模型要求的格式制作成氣象驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)，并帶入模型中驅(qū)動(dòng)模型，從而得到不同降水訂正方法后的徑流模擬結(jié)果。本文所建立的VIC模型將1990年定義為模型預(yù)熱期，1991-1996年定義為模型率定期，1997-2000年定義為模型驗(yàn)證期，時(shí)間分辨率均為月。

1.3.4 模型評(píng)價(jià)指標(biāo)

本研究以反映徑流過(guò)程擬合程度好壞的模型效率系數(shù)Ec、反映總量精度的多年徑流相對(duì)誤差Er和檢驗(yàn)枯水期徑流模擬效果的LOG[16]為指標(biāo)，對(duì)徑流模擬結(jié)果進(jìn)行評(píng)價(jià)。其中Ec的確定性系數(shù)越大，則過(guò)程擬合越好，模擬精度越高；Er的相對(duì)誤差的絕對(duì)值越小，則模擬精度越高；LOG指標(biāo)越接近0，說(shuō)明枯水期徑流模擬效果越好。各指標(biāo)計(jì)算式為

（7）

（8）

同時(shí)中國(guó)正在改變它的近海防御戰(zhàn)略，大力實(shí)施其遠(yuǎn)海防御戰(zhàn)略。中國(guó)軍方聲稱，從近海防御到遠(yuǎn)海防御戰(zhàn)略的轉(zhuǎn)變符合中國(guó)當(dāng)前發(fā)展；中國(guó)的經(jīng)濟(jì)利益發(fā)展到世界哪個(gè)地區(qū)，中國(guó)的軍隊(duì)就有必要到那個(gè)地區(qū)維護(hù)中國(guó)的利益，中國(guó)軍隊(duì)必須發(fā)展與經(jīng)濟(jì)實(shí)力需要相一致的力量。為此，中國(guó)海軍需要發(fā)展遠(yuǎn)洋作戰(zhàn)能力，對(duì)從波斯灣經(jīng)印度洋，穿馬六甲海峽，過(guò)南海直至東海這條對(duì)中國(guó)至關(guān)重要的通道提供足夠的安全保護(hù)。就當(dāng)時(shí)海軍發(fā)展趨勢(shì)而言，確保南海通道安全是首要目標(biāo)，中國(guó)海軍在海南島新建的軍事基地已經(jīng)具備威懾他國(guó)破壞南海通道安全的能力，但離足夠的安全保護(hù)還有一定距離。

2 結(jié)果與分析

2.1 基于CFSR再分析數(shù)據(jù)的降水序列趨勢(shì)分析

2.1.1 CFSR站點(diǎn)中代表站的確定

10號(hào)CFSR站點(diǎn)與其它各個(gè)CFSR站點(diǎn)月降水時(shí)間序列的相關(guān)性如表1所示。由表可見(jiàn)，相關(guān)系數(shù)小于0.60的有3個(gè)站點(diǎn)，其余17個(gè)站點(diǎn)均大于0.60，說(shuō)明10號(hào)CFSR站點(diǎn)與其它CFSR站點(diǎn)的整體相關(guān)性較好。因此，可以選擇10號(hào)CFSR站點(diǎn)作為CFSR站點(diǎn)的代表站進(jìn)行降水序列分析。

表1 10號(hào)CFSR站點(diǎn)與其它CFSR站點(diǎn)月降水序列的相關(guān)系數(shù)

2.1.2 降水時(shí)間序列趨勢(shì)分析結(jié)果

烏拉斯臺(tái)代表站和10號(hào)CFSR代表站月降水時(shí)間序列如圖2所示。由圖可以看出，烏拉斯臺(tái)站點(diǎn)月降水從1-25（月份序列號(hào)，下同）有下降趨勢(shì)，26-50有上升趨勢(shì)，51-96有輕微的下降趨勢(shì)，之后又有略微的上升趨勢(shì)。10號(hào)CFSR站點(diǎn)月降水的變化趨勢(shì)與烏拉斯臺(tái)保持了一致的下降與上升趨勢(shì)，但在51-96區(qū)間內(nèi)，其降水量下降趨勢(shì)較烏拉斯臺(tái)站的更為明顯。

2.1.3 降水時(shí)間序列的跳躍成分識(shí)別和檢驗(yàn)結(jié)果

（1）突變點(diǎn)的識(shí)別與推斷結(jié)果—時(shí)序累積值相關(guān)曲線法

由圖3可以看出，10號(hào)CFSR站點(diǎn)與烏拉斯臺(tái)站點(diǎn)月降水時(shí)序累積值曲線基本呈現(xiàn)為過(guò)原點(diǎn)的直線，但在CFSR站點(diǎn)月降水量為（1800，5000）的區(qū)間內(nèi)，（mj，gj）與過(guò)原點(diǎn)的中心線偏離較遠(yuǎn)。因此，突變點(diǎn)必定存在該區(qū)間內(nèi)。為了準(zhǔn)確確定該突變點(diǎn)的位置，利用圖 3中相鄰兩點(diǎn)到過(guò)原點(diǎn)趨勢(shì)線的垂直距離差值來(lái)確定，差值越大，轉(zhuǎn)折程度越大。由此得到第65個(gè)點(diǎn)（此點(diǎn)到中心線的數(shù)值距離為342.5）與第66個(gè)點(diǎn)（此點(diǎn)到中心線的數(shù)值距離為155.0）之間相差最大，差值為187.5，故第65（1995年5月）號(hào)點(diǎn)為突變點(diǎn)。

注：月序以1990年1月為1，2月為2，以此類推。下同

Note: The ordinal month from Jan. 1990, and 2 is Feb.1990, and so on. The same as below

（2）跳躍成分顯著性檢驗(yàn)結(jié)果

根據(jù)突變點(diǎn)在降水時(shí)間序列中的位置（τ=65），可以得到n1=65，n2=67（n1,n2>20），根據(jù)游程個(gè)數(shù)可以得到k=65。顯著性水平在5%時(shí)，由式（5）得到，說(shuō)明該突變點(diǎn)跳躍成分不顯著，從而認(rèn)為整個(gè)降水時(shí)間序列的跳躍成分不顯著。

綜上所述，CFSR降水?dāng)?shù)據(jù)趨勢(shì)與實(shí)際情況具有一致性，在數(shù)值方面較實(shí)際情況有所偏大。因此，若要在稀缺資料地區(qū)使用該數(shù)據(jù)，要對(duì)其進(jìn)行合理訂正。

2.2 不同降水訂正方法下徑流模擬結(jié)果

2.2.1 方法（一）：利用實(shí)測(cè)站與其最近的CFSR站的月時(shí)間尺度降水比值對(duì)CFSR降水?dāng)?shù)據(jù)進(jìn)行訂正

（1）代表站的選擇

通過(guò)實(shí)測(cè)站點(diǎn)與其最接近的CFSR站點(diǎn)的多年月平均年降水量的對(duì)比可以看出，吉林臺(tái)站的多年月平均降水變化趨勢(shì)與離其最近的11號(hào)CFSR站點(diǎn)的變化趨勢(shì)一致，且相差較?。▓D 4）；烏拉斯臺(tái)站點(diǎn)的多年月平均降水變化趨勢(shì)與離其最近的10號(hào)CFSR站點(diǎn)的變化趨勢(shì)較一致，但同一時(shí)間段內(nèi)兩站點(diǎn)的降水量差距較大，4-7月尤為突出（圖 5）。另外，烏拉斯臺(tái)與其最近的10號(hào)CFSR站點(diǎn)分別處在背風(fēng)坡和迎風(fēng)坡，橫向、縱向地理位置差異較大，而吉林臺(tái)與其最近的11號(hào)CFSR站點(diǎn)均處在流域右岸，縱向距離相差僅27m。因此實(shí)測(cè)站點(diǎn)與CFSR站點(diǎn)的代表站分別選吉林臺(tái)與11號(hào)CFSR站點(diǎn)。

（2）CFSR降水訂正后的徑流模擬結(jié)果

利用吉林臺(tái)站和11號(hào)CFSR站點(diǎn)的多年月平均降水比值將其它CFSR的降水?dāng)?shù)據(jù)進(jìn)行訂正，將訂正后的降水?dāng)?shù)據(jù)代入VIC模型并驅(qū)動(dòng)模型，得到該流域內(nèi)烏拉斯臺(tái)水文站處的徑流模擬過(guò)程（圖 6），模擬效果評(píng)價(jià)參數(shù)如表2所示。

由圖 6可以看出，徑流枯水期模擬值與實(shí)測(cè)值相差較小，而徑流較大時(shí)期的模擬值與實(shí)測(cè)值相差較大。在徑流模擬的率定期內(nèi)，1991年的高徑流模擬值較同期實(shí)測(cè)徑流值偏??；1992-1995年的高徑流模擬值較同期實(shí)測(cè)徑流值偏大，尤其1994年模擬高徑流嚴(yán)重偏大于實(shí)測(cè)徑流。從最大徑流模擬出現(xiàn)時(shí)間來(lái)看，個(gè)別年份的模擬徑流最大值出現(xiàn)時(shí)間有些滯后，如1994年。驗(yàn)證期內(nèi)，最大徑流模擬值較實(shí)測(cè)徑流值明顯偏?。荒M徑流退水曲線與實(shí)測(cè)徑流退水曲線具有一致的趨勢(shì)，僅在徑流值大小上存在一定差異。

由表2可以看出，率定期內(nèi)各徑流模擬效果評(píng)價(jià)指標(biāo)均好于驗(yàn)證期內(nèi)的。模型模擬效率系數(shù)較差，率定期最高（0.54），但仍未達(dá)到0.60[8]（徑流模擬效果評(píng)價(jià)指標(biāo)）。率定期內(nèi)的多年徑流相對(duì)誤 差（4.7%）較理想，但驗(yàn)證期的表現(xiàn)較差，高達(dá)38.2%。徑流枯水期的模擬效果在率定期表現(xiàn)較好，其對(duì)應(yīng)評(píng)價(jià)指標(biāo)LOG為0.15。總體來(lái)看，此降水訂正方法對(duì)應(yīng)的徑流模擬效果不太理想。

分析可知，在無(wú)實(shí)測(cè)資料的流域上游，僅用各數(shù)據(jù)類型的代表站的多年月平均降水比值來(lái)訂正所有CFSR降水?dāng)?shù)據(jù)，嚴(yán)重忽略了地理高程、迎風(fēng)坡和背風(fēng)坡等因素對(duì)降水產(chǎn)生的影響。這也是導(dǎo)致徑流模擬效果較差的可能原因。

表2 不同降水訂正方法后VIC模型月徑流模擬效果

注：Ec為模型效率系數(shù)，Er為多年徑流相對(duì)誤差，LOG為枯水期徑流模擬效果檢驗(yàn)指標(biāo)。

Note: Ec is the model efficiency coefficient, Er is runoff relative error, LOG is dry season runoff simulation test index.

2.2.2 方法（二）：利用CFSR站點(diǎn)處2005年降水量與同期遙測(cè)年降水量的比值對(duì)CFSR降水?dāng)?shù)據(jù)進(jìn)行訂正

（1）降水訂正系數(shù)的確定

根據(jù)21個(gè)CFSR站點(diǎn)上2005年降水量與CFSR同期降水量的比值確定CFSR降水?dāng)?shù)據(jù)的訂正系數(shù)，結(jié)果如表3所示。

（2）CFSR降水訂正后徑流模擬結(jié)果

將1990-2000的CFSR降水?dāng)?shù)據(jù)訂正后帶入VIC模型并驅(qū)動(dòng)模型，得到該流域?yàn)趵古_(tái)站的徑流模擬過(guò)程（圖7），模擬效果評(píng)價(jià)參數(shù)如表2所示。

從圖7可以看出，徑流枯水期的模擬效果整體好于徑流高值的模擬效果。在徑流模擬的率定期內(nèi)，模擬徑流的退水曲線與實(shí)測(cè)徑流的退水曲線在趨勢(shì)與數(shù)值大小上均存在較大差異。模擬徑流高值與同期實(shí)測(cè)徑流高值的差距較方法（一）明顯縮小，但量上依然存在一定差距，如1991年的模擬徑流最大值較同期實(shí)測(cè)徑流值嚴(yán)重偏小。在驗(yàn)證期內(nèi)，模擬與實(shí)測(cè)徑流的退水曲線差距更大，模擬值變化趨勢(shì)與實(shí)際徑流變化趨勢(shì)存在較大差異。徑流高值的模擬值均嚴(yán)重小于同期實(shí)測(cè)徑流值，模擬效果很不理想。

表3 各CFSR站點(diǎn)處2005年遙測(cè)降水量與CFSR年降水量的比值

Note: APT is annual precipitation of telemetry station, APC is annual precipitation of CFSR, CCP is correction coefficient of precipitation.

根據(jù)表2可以看出，徑流模擬率定期內(nèi)各參數(shù)評(píng)價(jià)指標(biāo)明顯好于驗(yàn)證期。模型效率系數(shù)（0.67）在率定期內(nèi)表現(xiàn)較理想，但在驗(yàn)證期內(nèi)低至0.18，效果很不理想。多年徑流相對(duì)誤差在模型模擬的兩個(gè)時(shí)期均大于20.0%，驗(yàn)證期更是高達(dá)49.7%，效果很差?？菟诘哪M效果評(píng)價(jià)指標(biāo)（LOG）在率定期內(nèi)為0.21，驗(yàn)證期內(nèi)為0.31，效果均不太理想。

分析可知，該降水訂正方法主要考慮到了地理?xiàng)l件因素對(duì)降水的影響，而在時(shí)間維度上缺考慮。僅用2005年的年降水比值來(lái)訂正1990-2000年長(zhǎng)系列的降水?dāng)?shù)據(jù)，其訂正系數(shù)的代表性受到一定質(zhì)疑。但值得肯定的是，在稀缺資料地區(qū)這種考慮到降水空間差異性的訂正方法，比僅用實(shí)測(cè)值與CFSR數(shù)據(jù)的代表站點(diǎn)的降水比值來(lái)訂正所有CFSR降水?dāng)?shù)據(jù)的方法更具合理性。

2.2.3 方法（三）：基于實(shí)測(cè)站點(diǎn)降水?dāng)?shù)據(jù)以及各CFSR站點(diǎn)與實(shí)測(cè)站點(diǎn)最近的CFSR站點(diǎn)的空間關(guān)系訂正所有CFSR降水

（1）代表站的選擇

將吉林臺(tái)站和烏拉斯臺(tái)站的月時(shí)間序列降水量分別與各個(gè)CFSR站點(diǎn)的月時(shí)間序列降水量進(jìn)行相關(guān)性分析，其相關(guān)系數(shù)如表4所示。由表可以看出，CFSR站點(diǎn)降水?dāng)?shù)據(jù)與烏拉斯臺(tái)的相關(guān)性整體好于與吉林臺(tái)站的。在烏拉斯臺(tái)與CFSR月降水?dāng)?shù)據(jù)之間的21個(gè)相關(guān)系數(shù)中低于0.60的僅3個(gè)，其余18個(gè)相關(guān)系數(shù)均大于0.70。因此，選擇烏拉斯臺(tái)作為CFSR降水?dāng)?shù)據(jù)訂正的依據(jù)。

（2）CFSR站點(diǎn)的篩選

盡管研究區(qū)內(nèi)CFSR站點(diǎn)降水量與實(shí)際降水量的整體變化趨勢(shì)存在一致性，但仍有部分站點(diǎn)降水量與實(shí)際情況存在較大差異，因此，需要把存在較大差異的站點(diǎn)剔除。以10號(hào)CFSR站月降水時(shí)間序列為依據(jù)，建立其與其它CFSR站月降水時(shí)間序列的相關(guān)關(guān)系（表 5），以相關(guān)系數(shù)大于0.6為標(biāo)準(zhǔn)，最終將相關(guān)系數(shù)低于0.60的19-21號(hào)CFSR站點(diǎn)剔除。

（3）CFSR降水訂正后徑流模擬結(jié)果

由訂正系數(shù)及烏拉斯臺(tái)站實(shí)測(cè)降水量得到各CFSR站點(diǎn)的降水?dāng)?shù)據(jù)，將此降水?dāng)?shù)據(jù)帶入VIC模型并驅(qū)動(dòng)模型，得到流域內(nèi)烏拉斯臺(tái)水文站處的徑流模擬過(guò)程（圖 8），模擬效果評(píng)價(jià)指標(biāo)參數(shù)如表2所示。

從圖8可以看出，此方法下的徑流模擬值與實(shí)測(cè)徑流值擬合情況比前兩種方法要好，徑流變化趨勢(shì)一致。徑流最大值除個(gè)別年份（1991、1993、1997、1998年）外，在量與時(shí)間上均有較好的模擬，但枯水期的徑流模擬值普遍偏低于實(shí)測(cè)徑流值，其退水曲線擬合程度還有待進(jìn)一步提高。

表4 吉林臺(tái)、烏拉斯臺(tái)站點(diǎn)與各CFSR站點(diǎn)月降水量時(shí)間序列的相關(guān)系數(shù)

表5 10號(hào)CFSR站點(diǎn)與其它CFSR站點(diǎn)月降水時(shí)間序列的相關(guān)系數(shù)

由表2可以明顯看出，徑流模擬率定期與驗(yàn)證期內(nèi)的模型模擬效率系數(shù)和多年徑流相對(duì)誤差有明顯改善。其中，模型效率系數(shù)在兩個(gè)時(shí)期均大于0.80，多年徑流相對(duì)誤差均小于15.0%，模擬效果理想。枯水期徑流模擬效果評(píng)價(jià)指標(biāo)LOG總體上較前兩種方法下的LOG變化不大，但在徑流模擬驗(yàn)證期內(nèi)，此方法對(duì)應(yīng)的LOG（0.18）最小。

分析可知，該降水訂正方法不僅考慮了降水在時(shí)間上的變化，還考慮到了在地理空間上的變化。其中，10號(hào)CFSR站點(diǎn)與其它各CFSR站點(diǎn)月降水序列的相關(guān)系數(shù)及CFSR站點(diǎn)的篩選均考慮了地理?xiàng)l件因素對(duì)降水的影響。

3 結(jié)論與討論

3.1 結(jié)論

本文以匱乏實(shí)測(cè)氣象數(shù)據(jù)資料的天山西部山區(qū)喀什河流域?yàn)榈湫脱芯繀^(qū)，通過(guò)3種不同降水?dāng)?shù)據(jù)的訂正方法對(duì)CFSR再分析降水?dāng)?shù)據(jù)進(jìn)行訂正，并借助VIC模型探討訂正后的CFSR數(shù)據(jù)在天山西部山區(qū)徑流模擬中的應(yīng)用。得到如下結(jié)論：

（1）對(duì)CFSR與實(shí)測(cè)站點(diǎn)的月降水?dāng)?shù)據(jù)的水文時(shí)間序列分析表明，CFSR月降水情況與實(shí)際降水變化情況較為一致。雖然在1995年5月存在突變點(diǎn)，但在5%的顯著水平下，其跳躍成分不顯著。由此說(shuō)明CFSR再分析降水?dāng)?shù)據(jù)能夠較好地在時(shí)間與空間上反應(yīng)喀什河流域內(nèi)月降水的變化情況。

（2）基于喀什河流域?qū)嶋H下墊面構(gòu)建的VIC模型，不同訂正方法訂正后的CFSR降水?dāng)?shù)據(jù)對(duì)模擬徑流值的影響十分明顯。

（3）基于實(shí)測(cè)站點(diǎn)降水?dāng)?shù)據(jù)以及各CFSR站點(diǎn)與實(shí)測(cè)站點(diǎn)最近的CFSR站點(diǎn)的空間關(guān)系訂正的所有CFSR降水?dāng)?shù)據(jù)在徑流模擬中表現(xiàn)最好。該訂正方法同時(shí)考慮了降水在時(shí)間維度和地理空間維度上的變化，能夠較好地還原無(wú)資料區(qū)域的真實(shí)降水特征，在徑流模擬效果上應(yīng)用性更好。而其它兩種訂正方法分別在地理與時(shí)間方面欠考慮，其徑流模擬結(jié)果表現(xiàn)較差。

3.2 討論

本文方法（二）與于宴民等[8]的設(shè)計(jì)思路一致，其CFSR降水訂正系數(shù)未能充分考慮到氣候和下墊面因子對(duì)降水產(chǎn)生的影響。胡勝等[10]利用實(shí)測(cè)站點(diǎn)與其最近CFSR站點(diǎn)降水?dāng)?shù)據(jù)建立冪指數(shù)關(guān)系，從而訂正CFSR降水?dāng)?shù)據(jù)。該方法消除了時(shí)間上缺乏代表性的缺點(diǎn)，但適用性仍有局限。針對(duì)喀什河這樣嚴(yán)重稀缺資料的流域，實(shí)測(cè)降水?dāng)?shù)據(jù)與CFSR降水?dāng)?shù)據(jù)難以確定適用于整個(gè)研究區(qū)的冪指數(shù)關(guān)系。若利用流域下游的若干站點(diǎn)確定的冪指數(shù)關(guān)系對(duì)流域上游CFSR降水?dāng)?shù)據(jù)進(jìn)行訂正，存在一定的不合理性。

從本文模擬的結(jié)果來(lái)看，基于烏拉斯臺(tái)站點(diǎn)降水?dāng)?shù)據(jù)及各CFSR站點(diǎn)與10號(hào)CFSR站點(diǎn)的空間關(guān)系，訂正所有CFSR降水?dāng)?shù)據(jù)的方法能夠很好地模擬徑流變化，但徑流模擬值與實(shí)測(cè)值之間仍存在一定的差異。產(chǎn)生此差異的原因可能來(lái)自兩個(gè)方面，一是CFSR再分析數(shù)據(jù)本身代表性不足，且訂正過(guò)后的CFSR降水?dāng)?shù)據(jù)與實(shí)際降水?dāng)?shù)據(jù)仍存在一定偏差，且難以量化；二是水文模型中個(gè)別參數(shù)與實(shí)際情況存在一定的偏差。

今后有必要利用該訂正方法進(jìn)一步驗(yàn)證其它類型再分析數(shù)據(jù)在此地區(qū)及其它稀缺資料地區(qū)徑流模擬中的應(yīng)用效果。基于此降水訂正方法，通過(guò)比較各再分析數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的徑流模擬結(jié)果，一方面驗(yàn)證該訂正方法的通用性，另外還可發(fā)現(xiàn)針對(duì)此區(qū)域或其它稀缺資料地區(qū)更為適用的再分析數(shù)據(jù)。此外，還需更多的野外實(shí)踐調(diào)查來(lái)確定相關(guān)參數(shù)的設(shè)置，以提高模擬精度。

需強(qiáng)調(diào)的是，遙測(cè)氣象站點(diǎn)的發(fā)展不僅能夠提供真實(shí)有效氣象資料，還在定量分析各種再分析數(shù)據(jù)和實(shí)際降水?dāng)?shù)據(jù)方面具有重要意義，今后有待進(jìn)一步研究。

[1]鄧銘江,王世江,董新光,等.新疆水資源及可持續(xù)利用[M].北京:中國(guó)水利水電出版社,2005:1-33.

Deng M J,Wang S J,Dong X G,et al.Water resources and sustainable utilization in Xinjiang Uygur Autonomous Region[M].Beijing:China Water Power Press,2005:1-33.(in Chinese)

[2]普宗朝,張山清.近48年新疆夏半年參考作物蒸散量時(shí)空變化[J].中國(guó)農(nóng)業(yè)氣象,2011,32(1):67-72.

Pu Z C,Zhang S Q.Study on spatial-temporal variation characteristic of summer half year ET0in recent 48 years in Xinjiang[J].Chinese Journal of Agrometeorology,2011,32(1):67-72.(in Chinese)

[3]王智,吳友均,梁鳳超,等.新疆地區(qū)年降水量的空間差值方法研究[J].中國(guó)農(nóng)業(yè)氣象,2011,32(3):331-337.

Wang Z,Wu Y J,Liang F C,et al.Study on spatial interpolation method of annual precipitation in Xinjiang[J].Chinese Journal of Agrometeorology,2011,32(3):331-337.(in Chinese)

[4]許素芹,陳捷,宋汝剛.NCEP再分析資料引用研究[J].青島大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2010,23(3):38-41.

Xu S Q,Chen J,Song R G.The application study of NCEP reanalysis data[J].Journal of Qingdao University(Natural Science Edition),2010,23(3):38-41.(in Chinese)

[5]向華,張峰,江靜,等.利用CFSR資料分析近30年全球云量分布及變化[J].氣象,2014,40(5):555-561.

Xiang H,Zhang F,Jiang J,et al.Analysis of global cloud amount over the past 30 years based on CFSR data[J].Meteorological Monthly,2014,40(5):555-561.(in Chinese)

[6]胡增運(yùn),倪勇勇,邵華,等.CFSR、ERA-Interim和MERRA降水資料在中亞地區(qū)的適用性[J].干旱區(qū)地理,2013,36(4):700-708.

Hu Z Y,Ni Y Y,Shao H,et al.Applicability study of CFSR,ERA-Interim and MERRA precipitation estimates in Central Asia[J].Arid Land Geography,2013,36(4):700-708.(in Chinese)

[7]范彬彬,羅格平,張弛,等.新疆夏季降水時(shí)空分布的適用性評(píng)估[J].地理研究,2013,32(9):1602-1612.

Fan B B,Luo G P,Zhang C,et al.Evaluation of summer precipitation of CFSR,ERA-Interim and MERRA analyses in Xinjiang[J].Geographical Research,2013,32(9):1602-1612.(in Chinese)

[8]于宴民,穆振俠.CFSR數(shù)據(jù)在高寒山區(qū)徑流模擬中的適用性[J].灌溉排水學(xué)報(bào),2015,34(11):93-97.

Yu Y M,Mu Z X.Applicability of CFSR data in runoff simulation of cold highland area[J].Journal of Irrigation and Drainage,2015,34(11):93-97.(in Chinese)

[9]Milad J,Lariyah M S,Majid M,et al.Prediction of surface flow by forcing of climate forecast system reanalysis data[J].Water Resources Management,2016,30(8):2627-2640.

[10]胡勝,曹明明,邱海軍,等.CFSR氣象數(shù)據(jù)在流域水文模擬中的適用性評(píng)價(jià):以灞河流域?yàn)槔齕J].地理學(xué)報(bào),2016,71(9):1571-1586.

Hu S,Cao M M,Qiu H J,et al.Applicability evaluation of CFSR climate data for hydrologic simulation:a case study in the Bahe River Basin[J].Acta Geographica Sinica,2016,71(9):1571-1586.(in Chinese)

[11]王世江.中國(guó)新疆河湖全書[M].北京:中國(guó)水利水電出版社,2010:90-91.

Wang S J.Encyclopedia of river and lake in Xinjiang,China[M].Beijing:China Water&Power Press,2010:90-91.(in Chinese)

[12]于宴民,穆振俠.DEM分辨率對(duì)喀什河流域徑流模擬精度的影響[J].水電能源科學(xué),2016,34(3):19-23.

Yu Y M,Mu Z X.Influence of DEM resolution on runoff simulation accuracy of Kashi River Basin[J].Water Resources and Power,2016,34(3):19-23.(in Chinese)

[13]穆振俠,姜卉芳.高寒山區(qū)降水規(guī)律及融雪徑流模擬[M].北京:中國(guó)水利水電出版社,2015:13-14.

Mu Z X,Jiang H F.The precipitation laws and snowmelt runoff simulation in high cold alpine areas[M].Beijing:China Water&Power Press,2015:13-14.(in Chinese)

[14]金君良.西部資料稀缺地區(qū)的水文模擬研究[D].南京:河海大學(xué),2006.

Jin J L.Hydrological simulation research in data scarce areas of western China[D].Nanjing:Hohai University,2006.(in Chinese)

[15]陸桂華,吳志勇,何海.水文循環(huán)過(guò)程及定量預(yù)報(bào)[M].北京:科學(xué)出版社,2010:231-244.

Lu G H,Wu Z Y,He H.Hydrological cycle process and its quantitative forecast[M].Beijing:Science Press,2010:231-244.(in Chinese)

[16]Ajami N K,Hoshin G,Thorsten W,et al.Calibration of a semi-distributed hydrologic model for streamflow estimation along a river system[J].Journal of Hydrology,2004,3(33):112-135.

Application of CFSR Data under Different Correction Methods in Runoff Simulation in Western Tianshan Mountains

GAO Rui, MU Zhen-xia, PENG Liang, ZHOU Yu-lin, YIN Zi-yuan, TANG Rui

(College of Water Conservancy and Civil Engineering，Xinjiang Agricultural University，Urumqi 830052, China)

Kashi river basin, the west part of Tianshan Mountain, was chosen for this study. Based on the data of hydro-meteorological station from 1990 to 2000, telemetry station in 2005 and CFSR station from 1990 to 2000 and 2005, three correction methods were used to correct the precipitation of CFSR stations: the ratio between the mean monthly precipitation of Jilintai station and the mean monthly precipitation of No.11 CFSR station from 1990 to 2000 was the first method to correct the CFSR precipitation data; the ratio between the amount of telemetry precipitation and the amount of CFSR precipitation in 2005 at each CFSR station was the second method; the correlation between No.10 CFSR station and each CFSR station and the precipitation data of Wulasitai station was the third method. Then the effects of runoff simulation were analyzed based on the VIC model. After the analyzing of time series of precipitation, the features of CFSR precipitation in time scale and spatial scale are same to the features of real precipitation. The results of runoff simulation showed that, (1) different methods to correct CFSR precipitation have obviously different effects on runoff simulation. (2) Compared with other methods to correct CFSR precipitation, the way which used the correlation between No.10 CFSR station and each CFSR station and the precipitation data of Wulasitai station is the best one among other methods from the effects of runoff simulation. The efficiency coefficients of this model based on the best correction method in the calibration and verification period are both above 0.80, the relative errors of runoff are both under 15.0%. The best correction method in this study takes two factors - the change of precipitation in time scale and spatial scale - into consideration, and it has a better application in the numerical simulation of runoff than other methods, especially in scare data area.

CFSR precipitation data; Precipitation correction method; VIC model; Scarce data area

10.3969/j.issn.1000-6362.2017.06.002

2016-10-18

國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目（51469034；51209181；51569031）；新疆自治區(qū)地方公派出國(guó)留學(xué)成組配套項(xiàng)目（XJDF201307）；新疆水文學(xué)及水資源重點(diǎn)學(xué)科基金項(xiàng)目（xjswszyzdxk20101202）

高瑞（1992-），碩士生，主要從事水文水資源研究。E-mail：grui92@163.com

高瑞,穆振俠,彭亮,等.不同訂正方法下CFSR再分析數(shù)據(jù)在天山西部山區(qū)徑流模擬中的應(yīng)用[J].中國(guó)農(nóng)業(yè)氣象,2017,38(6):342-352

**通訊作者。E-mail：muzhenxia@126.com