張梅潔， 呂海深， 劉 娣， 朱永華， 孫銘悅

（1.河海大學(xué)水文水資源與水利工程科學(xué)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，江蘇 南京 210098；2.河海大學(xué)水文水資源學(xué)院，江蘇 南京 210098）

中國西北地區(qū)的河流多發(fā)源于山區(qū)，冰雪融水是河流春季的重要補(bǔ)給來源［1］。西營河位于甘肅省境內(nèi)，其徑流主要來源于祁連山東段融雪和山區(qū)降水。在西營河流域，多數(shù)研究側(cè)重于西營灌區(qū)的生態(tài)及水利建設(shè)，進(jìn)行水文模擬極少，迫切需要探索適用于該區(qū)域的水文模型。在該流域范圍內(nèi)使用水文模型進(jìn)行模擬時(shí)，需要考慮春季融雪的影響。Wu［2］等通過研究長序列融雪徑流過程，完成了融雪組分的評(píng)估，指出春夏季融雪徑流比例隨氣候變暖而有所改變，融雪過程會(huì)影響高寒山區(qū)水文過程。李志龍［3］在研究資料缺乏的寒區(qū)流域水文模擬中，將改進(jìn)的新安江模型作為混合模型的一部分，進(jìn)行了融雪徑流的模擬。目前，關(guān)于融雪徑流預(yù)測(cè)已經(jīng)有應(yīng)用較廣的模型，如SRM模型［4］；此外還有包含融雪模塊的模型，如SWAT 模型［5］、MIKE SHE 模型［6］等。然而，SRM 模型主要對(duì)于春季融雪模擬較好，多數(shù)只能應(yīng)用于年內(nèi)短期的徑流預(yù)報(bào)［7］。SWAT 模型與SHE模型又較為復(fù)雜，輸入的數(shù)據(jù)需要包含大量信息（包括數(shù)字高程數(shù)據(jù)、土地利用數(shù)據(jù)、積雪覆蓋特征、土壤特征、降水氣象數(shù)據(jù)等）［8］，在西營河這種數(shù)據(jù)較為缺乏的流域，數(shù)據(jù)搜集困難且數(shù)量較少，代表性不強(qiáng)。故而需要探索更加適用于西營河流域的融雪徑流模型。

新安江模型［9］作為國內(nèi)應(yīng)用較廣的模型之一，其模型結(jié)構(gòu)清晰、層次分明，在實(shí)際應(yīng)用中得到不斷地完善，可以通過改進(jìn)的模型進(jìn)行數(shù)據(jù)缺乏地區(qū)的水文模擬。劉金濤等［10］總結(jié)了新安江模型發(fā)展的特點(diǎn)，主要是架構(gòu)形式趨于多樣性、產(chǎn)匯流模型不斷物理化、應(yīng)用范圍不斷延伸。Lyu 等［11］采用粒子群算法和集合卡爾曼濾波數(shù)據(jù)同化的3 種變化，對(duì)羅江和資料匱乏地區(qū)進(jìn)行模型參數(shù)批量估計(jì)。韓元元等［12］將變動(dòng)態(tài)存儲(chǔ)系數(shù)法結(jié)合新安江模型進(jìn)行河道洪水演算。以上研究說明在模型驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)及方法上均可與新安江模型進(jìn)行配合，從而提高模型的應(yīng)用范圍及模擬效果。Alazzy［13］采用不確定性估計(jì)（GLUE）方法，對(duì)中國新安江模型估算月徑流的不確定性進(jìn)行檢驗(yàn)和預(yù)測(cè)，發(fā)現(xiàn)采用Nash效率系數(shù)評(píng)估的新安江模型的參數(shù)不確定性更小。據(jù)此，本文率定參數(shù)時(shí)，主要以Nash 效率系數(shù)作為率定參數(shù)時(shí)的目標(biāo)函數(shù)。鄧元倩等［14］、邵成國等［15］分別將新安江模型應(yīng)用于灃河流域、新疆烏魯木齊河，模擬效果較好，說明新安江模型適用流域逐漸擴(kuò)大到西北地區(qū)，不再僅僅局限于濕潤地區(qū)。趙蘭蘭等［16］根據(jù)干旱地區(qū)實(shí)際情況，將超滲產(chǎn)流模式加入新安江模型在拒馬河流域進(jìn)行了暴雨洪水預(yù)報(bào)及對(duì)比分析，在新安江模型各層次內(nèi)部使用的方法可根據(jù)流域的地理位置等條件進(jìn)行適當(dāng)改進(jìn)。至此，超滲產(chǎn)流與新安江模型的融合，使新安江模型突破了原有的固化模式，從最根本的產(chǎn)流層次進(jìn)行改進(jìn)，加強(qiáng)了新安江模型在全國多地的適用性。姜卉芳［17］最早將融雪徑流模擬加入新安江模型應(yīng)用于切德克流域，隨后田龍［18］等人在該版本基礎(chǔ)上考慮能量概念進(jìn)行高寒山區(qū)融雪徑流模擬。然而，該模型仍需對(duì)太陽輻射、地形影響、積雪面積等進(jìn)行大量分析，在資料缺乏的山區(qū)應(yīng)用較難。本文選取應(yīng)用廣泛、層次結(jié)構(gòu)化清晰的新安江模型，在其中加入僅以氣溫為主要閾值的融雪模塊，從而擴(kuò)大新安江模型的適用范圍。

在資料匱乏地區(qū)，如西營河九條嶺站以上流域無降水觀測(cè)，且流域內(nèi)地形差異大，九條嶺水文站降水無法代表全流域情況。較為準(zhǔn)確的降水驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)對(duì)水文模擬具有重要意義，直接影響水文模擬精度。在模擬時(shí)，需要選取最適合的驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)。孫銘悅［19］等在進(jìn)行水文模型模擬時(shí)，比較了站點(diǎn)數(shù)據(jù)和格點(diǎn)降水?dāng)?shù)據(jù)的模擬效果，得出格點(diǎn)降水比站點(diǎn)平均的降水?dāng)?shù)據(jù)更好。本文首先進(jìn)行格點(diǎn)降水?dāng)?shù)據(jù)修正，隨后將融雪模塊與新安江模型耦合，利用修正后的降水?dāng)?shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)耦合模型進(jìn)行徑流模擬。

1 研究區(qū)概況與方法

1.1 研究區(qū)概況

西營河位于武威市西南部，是石羊河流域的一條支流，上游由寧昌河和水關(guān)河組成，發(fā)源于祁連山東段冷龍嶺。西營河屬于高寒半干旱半濕潤氣候區(qū)。徑流主要由高山融雪以及祁連山區(qū)降水組成。西營河多年平均出山徑流達(dá)3.184×108m3，位列石羊河上游八條河流之首，占比22.3%。出山口附近設(shè)有九條嶺水文站，也是該流域出山口以上唯一的水文測(cè)站。九條嶺站以上區(qū)域植被良好，水土流失輕微，此處與上游由于地勢(shì)的差異，降水差別較大［20］。上游年降水量可達(dá)500～800 mm，九條嶺站年降水量僅為200～400 mm。流域4—5月多為春季融雪徑流，6—9月徑流為山區(qū)降水產(chǎn)生。本文主要研究區(qū)為西營河九條嶺站以上流域（圖1），集水面積為1077 km2。該站是石羊河流域的八大河流中不受人工設(shè)施影響的水文測(cè)站之一，積累了長序列水文實(shí)測(cè)資料。

圖1 研究區(qū)域示意圖Fig.1 Schematic diagram of the study area

1.2 數(shù)據(jù)來源

本文改進(jìn)的新安江模型輸入的降水和氣溫?cái)?shù)據(jù)采用國家氣象信息中心發(fā)布的數(shù)據(jù)集。降水采用中國地面降水日值0.5°×0.5°格點(diǎn)數(shù)據(jù)集（V 2.0），代碼為SURF_CLI_CHN_PRE_DAY_GRID_0.5。氣溫采用中國地面氣溫日值0.5°×0.5°格點(diǎn)數(shù)據(jù)集（V2.0），代碼為SURF_CLI_CHN_TEM_DAY_GRID_0.5。此外，九條嶺水文站2011—2018 年的逐日蒸發(fā)和逐日流量資料來源于中華人民共和國水文年鑒第10卷第5冊(cè)甘肅河西地區(qū)內(nèi)陸河水文資料。

1.3 研究方法

1.3.1 格點(diǎn)降水?dāng)?shù)據(jù)修正方法 格點(diǎn)數(shù)據(jù)集主要由中國地面高密度臺(tái)站的降水結(jié)合薄盤樣條法制作，依托于站點(diǎn)數(shù)據(jù)，插值時(shí)存在一定誤差。數(shù)據(jù)集（V 2.0）制作人趙煜飛［21］對(duì)該數(shù)據(jù)集進(jìn)行精度評(píng)估時(shí)指出，夏季誤差較其他季節(jié)較為明顯。將格點(diǎn)降水?dāng)?shù)據(jù)用于降水（融雪）徑流模擬時(shí)發(fā)現(xiàn)在夏季會(huì)出現(xiàn)少量徑流異常值，需要進(jìn)行降水?dāng)?shù)據(jù)修正。經(jīng)試驗(yàn)，未經(jīng)修正的格點(diǎn)降水，在研究區(qū)每年都會(huì)出現(xiàn)少數(shù)的異常情況，徑流未出現(xiàn)峰值，然而作為徑流主要成因的降水卻出現(xiàn)較大值，且與序列前后日突變較大，與臨近站點(diǎn)降水及相關(guān)記錄比較發(fā)現(xiàn)此日并非暴雨日且前后日并無較大降雨，從而考慮應(yīng)是數(shù)據(jù)集制作產(chǎn)生的誤差導(dǎo)致。常用的修正方式是與附近站點(diǎn)序列進(jìn)行比較。然而，在西營河流域，附近的氣象站點(diǎn)距離流域較遠(yuǎn)（圖2），且分布多偏東北、西北方向，作為降水產(chǎn)流主要來源的西南部山區(qū)沒有代表性測(cè)站，無法全面展現(xiàn)整個(gè)流域降水、氣溫等情況。

圖2 西營河流域鄰近氣象站點(diǎn)分布Fig.2 Distribution of meteorological stations near Xiying River Basin

本文探索性嘗試通過年最大降水和徑流系數(shù)進(jìn)行約束，篩選出每年的異常格點(diǎn)降水值進(jìn)行修正，從而提高徑流模擬的精度。經(jīng)過多年格點(diǎn)降水徑流模擬試驗(yàn)，歸納得出以下降水量和徑流系數(shù)兩個(gè)約束能檢測(cè)出較明顯的格點(diǎn)降水異常數(shù)據(jù)。同時(shí)違背降水量約束（公式1a）和徑流系數(shù)約束（公式1b）兩個(gè)約束條件判斷為異常點(diǎn)：

式中：R表示出口九條嶺水文站日尺度實(shí)測(cè)徑流深（mm）；P為逐日格點(diǎn)降水值（mm）；α為徑流系數(shù)，徑流系數(shù)0.3 的約束條件主要是采用3σ原則，通過正態(tài)分布置信區(qū)間算出，即平均年徑流系數(shù)為0.503，標(biāo)準(zhǔn)差σ為0.067，在小于μ-3σ即0.3 時(shí)，概率僅為0.27%，認(rèn)為該測(cè)量值為壞值。

盡管下墊面條件和氣候條件的復(fù)雜性會(huì)對(duì)不同自然地理?xiàng)l件的降水-徑流關(guān)系產(chǎn)生一定影響，降雨和徑流仍具有較強(qiáng)的成因關(guān)系，可以作為兩個(gè)序列的初步評(píng)定參考。本研究識(shí)別出異常點(diǎn)后，利用降水和徑流相關(guān)關(guān)系進(jìn)行修正，將識(shí)別出的異常點(diǎn)修正到每年繪制的剔除異常點(diǎn)的降水-徑流相關(guān)關(guān)系圖上，具體流程如圖3所示。

圖3 格點(diǎn)降水異常點(diǎn)識(shí)別與修正流程Fig.3 Grid precipitation anomaly identification and correction process

某些年份單日格點(diǎn)降水最大值達(dá)到40 mm甚至更大時(shí)，若此點(diǎn)為異常點(diǎn)，會(huì)影響降水量約束的異常點(diǎn)挑選，檢測(cè)時(shí)遇此情況，需要以年第二大降水值作為降水量約束的基礎(chǔ)值，再乘以試驗(yàn)率定出的比例系數(shù)0.7。

1.3.2 融雪模塊與新安江模型耦合 本文在新安江模型基礎(chǔ)上，增加了融雪模塊，主要包括融雪模塊、蒸散發(fā)計(jì)算、蓄滿產(chǎn)流計(jì)算、三水源劃分和匯流計(jì)算。

（1）融雪模塊

改進(jìn)后的新安江模型在第一層次前，加入融雪模塊，主要采用度日因子法進(jìn)行融雪計(jì)算。度日法假設(shè)融雪量與氣溫為顯著線性關(guān)系，其計(jì)算公式如下：

式中：M為融雪水量（mm·d-1）；d為度日因子（mm·℃-1·d-1）；T0為融雪臨界溫度（℃）；T為氣溫（℃）。

在融雪模塊中，主要輸入數(shù)據(jù)為氣溫和降水。積雪消融的能量主要來源于凈輻射和感熱通量，其中，凈輻射包含長波輻射和短波輻射。冰雪消融以近地表層的長波輻射和感熱通量原因?yàn)橹?，氣溫又是地表長波輻射的主要影響因素，從而本方法將能量的影響直接由較易獲取的氣溫作為模型的驅(qū)動(dòng)。加入融雪模塊后，將融雪水量和降雨量綜合的液態(tài)水作為后續(xù)模型的輸入。

（2）蒸散發(fā)計(jì)算

模型采用三層蒸發(fā)模式，其中，蒸散發(fā)能力使用蒸發(fā)折算系數(shù)與九條嶺水文站觀測(cè)值的乘積。

式中：EP為蒸散發(fā)能力（mm）；KC為蒸散發(fā)折算系數(shù)；Epan為蒸發(fā)皿觀測(cè)蒸發(fā)（mm）。運(yùn)用的主要思想是土壤蒸發(fā)能力與相同氣象條件下的水面蒸發(fā)一般呈線性關(guān)系。

（3）蓄滿產(chǎn)流

蓄滿產(chǎn)流模式為包氣帶達(dá)到田間持水量的產(chǎn)流模式。概化為達(dá)到田間持水量后，才開始產(chǎn)流。由于流域各處蓄水能力不同，降水與初始包氣帶蓄水量之和小于流域包氣帶蓄水容量最大值時(shí)，為流域部分面積產(chǎn)流。同理，降水與初始包氣帶蓄水量之和大于流域包氣帶蓄水容量最大值時(shí)為全流域產(chǎn)流。具體計(jì)算公式如下：

式中：A為流域初始包氣帶蓄水量所對(duì)應(yīng)的縱坐標(biāo)值（mm）；WMM為流域單點(diǎn)最大蓄水容量（mm）；WM為流域任一點(diǎn)的包氣帶蓄水容量（mm）；B反映流域包氣帶蓄水容量分布的不均勻性，B越小表示越均勻；R為產(chǎn)流量（mm）；W為流域蓄水量（mm）。值得注意的是，PE中的P指的是融雪計(jì)算后的液態(tài)水量（mm）。

（4）三水源劃分

產(chǎn)流量的劃分延續(xù)傳統(tǒng)新安江模型的思路，分為地表徑流、壤中流和地下徑流。考慮產(chǎn)流面積的影響和下墊面條件，采用與上一模塊包氣帶蓄水容量分布不均類似的處理，仍將產(chǎn)流面積上的自由水容量分布用拋物線近似。其中，自由水是毛管水和重力水的合稱，是在土壤中受力的作用可以自由流動(dòng)的水。

（5）匯流計(jì)算

地面徑流直接流入河網(wǎng)，計(jì)算公式如下：

式中：QS為地面徑流匯流（m3·s-1）；RS為地面徑流（mm）；U為單位轉(zhuǎn)換系數(shù)，為常數(shù)；i指日數(shù)，時(shí)間尺度為日尺度。

壤中流匯流采用線性水庫法，計(jì)算公式如下：

式中：QI為壤中流匯流（m3·s-1），CI為壤中流消退系數(shù)，RI為壤中流徑流（mm），U 為單位轉(zhuǎn)換系數(shù)，為常數(shù)。

地下徑流匯流仍采用線性水庫法，采用公式如下：

式中：QG為地下徑流匯流（m3·s-1）；CG為地下水消退系數(shù)；RG為地下水徑流（mm）；U 為單位轉(zhuǎn)換系數(shù)，為常數(shù)。

1.3.3 評(píng)估準(zhǔn)則 根據(jù)水文預(yù)報(bào)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，采用相對(duì)誤差RE和確定性系數(shù)DC進(jìn)行評(píng)價(jià)。二者公式如下：

2 結(jié)果與分析

2.1 格點(diǎn)降水?dāng)?shù)據(jù)修正結(jié)果分析

根據(jù)流域在降水網(wǎng)格的位置，提取流域內(nèi)格點(diǎn)降水。經(jīng)過格點(diǎn)降水異常點(diǎn)識(shí)別與修正方法進(jìn)行修正（圖3）。在約束條件所構(gòu)成的區(qū)域內(nèi)尋找異常點(diǎn)，每年需要修正的格點(diǎn)并不多，但這些格點(diǎn)屬于偏離降水徑流成因關(guān)系曲線較大的降水?dāng)?shù)據(jù)點(diǎn)。由2018 年的格點(diǎn)降水的修正可以看出（圖4），2018年僅有兩日的格點(diǎn)降水需要修正，即紅色標(biāo)注部分（圖4a），將異常點(diǎn)處的降水?dāng)?shù)據(jù)修正到剔除異常點(diǎn)后的降水-徑流關(guān)系曲線上（圖4b），這兩個(gè)異常點(diǎn)的降水值分別由24.3 mm、21.8 mm修正為0.6 mm和4.3 mm。修正后，率定期的模擬效果確定性系數(shù)從0.59 提升到0.63，提升了0.04。驗(yàn)證期的模擬效果確定性系數(shù)從0.69 提升到0.72，提升了0.03（表1）。2013 年的格點(diǎn)降水修正對(duì)確定性系數(shù)的提升較為明顯，從0.23 提升到了0.69。格點(diǎn)降水修正對(duì)于75%的年份均表現(xiàn)為模擬效果提升。

圖4 2018年格點(diǎn)降水的修正Fig.4 Grid precipitation correction in 2018

2.2 融雪徑流模擬分析

分別用融雪模型融合前后及降水修正后的新安江模型進(jìn)行模擬，模擬效果見表1。由表1 可知，融雪模塊耦合后的模擬結(jié)果通常比傳統(tǒng)的新安江模型模擬得更好?？梢宰⒁獾?，改進(jìn)過程中，確定性系數(shù)的提高和相對(duì)誤差的降低并不同步，這是由于在參數(shù)優(yōu)化時(shí)，選擇了確定性系數(shù)作為目標(biāo)函數(shù)，其更能反應(yīng)模擬過程，體現(xiàn)流量模擬值的變化在總體變化中的比例。而相對(duì)誤差更多地評(píng)價(jià)模擬總流量與實(shí)測(cè)值之間的關(guān)系，重點(diǎn)在總量的控制上。除2013 年由于以確定性系數(shù)為目標(biāo)函數(shù)的參數(shù)優(yōu)化使得確定性系數(shù)大幅提升，相對(duì)誤差為23%，超過了20%外，其余年份的各種情況模擬，相對(duì)誤差均在20%以下，在后續(xù)研究中若能繼續(xù)進(jìn)行多目標(biāo)參數(shù)優(yōu)化，有望將2013年的相對(duì)誤差進(jìn)一步降低。

表1 不同情況下新安江模型模擬結(jié)果Tab.1 Simulation results of Xin’anjiang model under different conditions

選擇2011—2016 年作為模型率定期，2017—2018年作為模型驗(yàn)證期。率定期參數(shù)優(yōu)化后，確定性系數(shù)達(dá)到0.63，此套參數(shù)用于驗(yàn)證期，確定性系數(shù)為0.72。說明此模型在西營河流域具有一定適用性。經(jīng)過融雪模塊融合、格點(diǎn)降水修正，87%以上的模擬年確定性系數(shù)在0.6以上、62%以上的年份模擬達(dá)0.69以上，模擬結(jié)果較好。新安江模型平均確定性系數(shù)為0.62，融雪耦合和格點(diǎn)降水修正后平均確定性系數(shù)為0.67，提高0.05。將變動(dòng)態(tài)存儲(chǔ)系數(shù)法用于新安江模型河道洪水演算的研究在印江河流域只提高了0.0182［12］；改進(jìn)新安江模型在烏江獨(dú)木河流域模擬時(shí)確定性系數(shù)僅提高0.02［22］。與類似研究相比，本文運(yùn)用改進(jìn)的新安江模型在西營河流域的平均確定性系數(shù)提高0.05，效果顯著。

采用2011—2016年進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化模型率定，利用2017—2018年進(jìn)行模型的驗(yàn)證，參數(shù)率定時(shí)采用遺傳算法優(yōu)化參數(shù)，其中以確定性系數(shù)作為算法的目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行率定，表2顯示了優(yōu)化后的模型參數(shù)。

表2 含融雪的新安江模型參數(shù)及物理意義Tab.2 The parameters of snowmelt-Xin’anjiang model and its physical significance

耦合融雪的新安江模型率定期和驗(yàn)證期模擬結(jié)果如圖5所示，除第二年洪峰模擬偏低外，其余年份洪峰模擬效果均很好。率定期的多年模擬結(jié)果中，確定性系數(shù)達(dá)到0.63，比未進(jìn)行格點(diǎn)降水修正的0.59 提高了0.04。在驗(yàn)證期，可以看到模型已模擬出春季融雪徑流，夏季的洪水部分前期模擬較好，后期模擬效果較低，可能與當(dāng)年的格點(diǎn)降水?dāng)?shù)據(jù)仍存在誤差有關(guān)。驗(yàn)證期耦合融雪的新安江模型經(jīng)降水修正后比新安江模型模擬的確定性系數(shù)提升0.05。

圖5 模型率定期和驗(yàn)證期模擬結(jié)果Fig.5 Simulation results during model calibration period and validation period

在融雪徑流的模擬過程中，率定期內(nèi)，2011年、2013 年、2014 年、2015 年的春季徑流模擬很好。在未出現(xiàn)較大降水時(shí)，也會(huì)出現(xiàn)春季小洪峰，此時(shí)主要是由于流域上游祁連山東段的山間積雪融化導(dǎo)致。如2011 年4 月20 日，此前4 d 及當(dāng)天未出現(xiàn)降水，出現(xiàn)了13.8 m3·s-1的流量峰值。由于當(dāng)時(shí)氣溫逐漸升高，山上的積雪逐漸融化，形成了此次春季非降雨成因的融雪徑流。改進(jìn)的新安江模型在夏季洪峰的模擬上效果很好，這可能是因?yàn)樵谖鳡I河流域，產(chǎn)流層較薄，多數(shù)情況下當(dāng)日降水會(huì)產(chǎn)生當(dāng)日出流，流域匯流延時(shí)較短。在驗(yàn)證期，總體模擬效果普遍不如率定期，但春季徑流仍然能夠模擬較好，說明模型加入的融雪模塊運(yùn)用較好，以氣溫為基礎(chǔ)足以計(jì)算出研究區(qū)的春季徑流。2017 年的夏季洪水模擬較好，而2018 年7 月、8 月的徑流，雖然趨勢(shì)一致，但多出現(xiàn)模擬值較高的情況。對(duì)照降水?dāng)?shù)據(jù)可以發(fā)現(xiàn)，在2018 年修正的降水僅為9 月降水。這是由于在降水修正時(shí)，沒有將非較大值的降水考慮在修正范圍內(nèi)，修正的兩個(gè)約束并不能識(shí)別較小降水的趨勢(shì)性問題，這也是在后續(xù)降水?dāng)?shù)據(jù)使用中，需要深入探討的問題。

3 結(jié)論

本文考慮到研究區(qū)實(shí)際情況將新安江模型加入融雪模塊，考慮融雪對(duì)徑流的影響。另一方面，由于研究區(qū)水文站點(diǎn)少，采用格點(diǎn)降水和氣溫?cái)?shù)據(jù)集作為改進(jìn)的新安江模型的驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)。運(yùn)用過程中發(fā)現(xiàn)異常點(diǎn)并進(jìn)行了識(shí)別方法及修正方法的探索，將格點(diǎn)降水進(jìn)行修正作為模型驅(qū)動(dòng)，進(jìn)行水文模擬，進(jìn)而分析新安江模型改進(jìn)前后、格點(diǎn)降水?dāng)?shù)據(jù)修正前后的模擬效果，得到如下結(jié)論：

（1）在站點(diǎn)資料缺乏的干旱半干旱區(qū)，利用全國范圍內(nèi)制作的氣象數(shù)據(jù)集解決由于資料缺乏，數(shù)據(jù)集存在一定誤差的問題，運(yùn)用降水-徑流關(guān)系曲線修正少數(shù)偏差較大的格點(diǎn)降水后，能夠提高數(shù)據(jù)可用性，模擬的確定性系數(shù)在8 a 年中有6 a 均有提高，其余2 a差異不大。

（2）將融雪模塊耦合新安江模型，使用的模型驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)較少，運(yùn)用簡單。新安江模型在西營河流域模擬流量過程的年確定性系數(shù)均在0.5 以上，經(jīng)過融雪耦合和格點(diǎn)降水修正后87%以上的模擬年確定性系數(shù)0.6以上、62%以上的模擬年確定性系數(shù)達(dá)0.69 以上。新安江模型平均確定性系數(shù)為0.62，融雪耦合和格點(diǎn)降水修正后平均確定性系數(shù)為0.67，提高了8%?？傮w模擬效果較好，在西營河流域運(yùn)用良好。