基于星地融合降水的中小流域洪水模拟

来源：水利水运工程学报杂志 2023年第3期北京时间：

作者：曹孟,刘艳丽,陈鑫,关铁生,王国庆,金君良

摘要：我国气象站点分布不均，导致众多中小流域的降水资料不足，给中小流域的洪水模拟带来一定困难。融合星地降水是提高降水时空分辨率和精度的有效方法，但在中小流域洪水模拟中的适应性需进一步研究。以屯溪流域为例，采用BP神经网络模型，分别将实测降水与GPM时代两种近实时卫星降水产品IMERG_Early及GSMaP_NRT融合，并探讨融合降水在场次洪水模拟中的适用性。通过减少流域内降水站点数量，探讨在缺乏资料地区星地融合降水的应用潜力。结果表明：在不同数量实测站点条件下，融合降水模拟场次洪水的结果均可靠，确定性系数可达0.8，洪峰相对误差合格率在70%以上，峰现时间误差合格率达90%；当站点信息较少时，融合降水相较于实测降水的确定性系数及洪峰相对误差合格率更高。基于千河流域的模拟结果表明，融合了4个站点信息的融合降水的模拟结果与基于12个实测站点的模拟结果一致。融合降水能为中小流域，特别是缺乏降水资料的中小流域，提供可靠的降水数据支撑。

关键词：IMERG, GSMaP, 融合降水, 中小流域, 洪水预报