基于TOPMODEL概念和新安江模型框架的陆面模式构建及与RIEMS区域气候模式的藕合研究

针对本人课题组近年开发的区域气候模式 RIEMS与分布式水文模型TOPX耦合系统中存在的一些问题，研究内容紧紧锁定在如何有效解决RIEMS区域气候模式和分布式水文模型TOPX耦合的尺度匹配问题及模式间双向耦合参数化方案的建立。研究利用RIEMS区域气候模式同化多普勒雷达反演面雨量的四维数据同化方案以提高RIEMS区域降水和蒸散发模拟的精度，利用基于隐马氏性分析的BAYES网络区域陆面过程参数插值模型实现区域气候模式和分布式水文模型的空间尺度匹配问题，在改进原TOPX水文模式的坡面及河道汇流参数化方案的基础上实现RIEMS与TOPX的紧密耦合。利用气候模式所提供的不同的情景场来驱动水文模型，在一定程度上模拟和解释未来气候变化条件下水文、水资源的可能响应，以及这对极端气候、水文事件具有真正预测和预警功能的平台。

自然因素和人类活动引起的气候变化问题对水循环的影响日益明显，洪涝灾害、水污染等问题越来越受到人们的关注。陆-气的相互作用和相互影响使得气象学者和水文学者更加关注耦合系统的研建和应用，以此来拓宽大气水文的研究领域。如何解决气候模型和水文模型在时空尺度不匹配的问题和不确定性问题是进行模式耦合的关键。本项目在近年来课题组构建的陆面水文过程模型TOPX和区域气候模式RIEMS的耦合模式的框架基础上，针对耦合模式中RIEMS对降水和蒸散发的模拟精度较低，RIEMS和TOPX模式之间尺度不匹配等问题进行深入细致的研究：（1）采用雷达雨量计联合校正法和BP神经网络法来定量估测降水，选取精度最高的一种来定量估算本研究区的区域降水量（2）利用集合卡尔曼滤波算法以区域气候模式RIEMS为模型算子，多普勒雷达为观测算子发展了估算区域降水量的同化方案，同化雷达反演降水信息，测试了随机扰动矩阵不同方差和集合样本大小对同化降水量的影响，并通过临沂流域6个实测站点的降水进行验证（3）蒸散发的精度提高主要利用RIEMS输出的气温、湿度、辐射等气象数据采用不同的方法来计算研究区的潜在蒸散发量，为耦合模式中TOPX的输入提供较高精度的蒸散发量（4）对大尺度半分布式流域水文模型TOPX的汇流模块进行改进，实现全分布式TOPX水文模拟，并进一步实现与RIEMS耦合及在临沂流域进行在线测试，并对耦合模拟结果进行分析和讨论。项目通过四年的研究，取得了一系列研究成果，重点成果体现在：（1）多普勒雷达资料的定量估测降水方面研究；（2）基于集合卡尔曼滤波同化算法和区域气候模式RIEMS的降水数据同化方案研究；（3）区域气候模式RIEMS和水文模型TOPX的耦合方面研究。