水文模型模拟预报的多源数据同化方法及应用研究进展

刘永伟，王 文，刘元波，凌 哲，刘 庆

(1.中国科学院南京地理与湖泊研究所流域地理学重点实验室，江苏 南京 210008；2.河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室，江苏 南京 210098；3.江苏省水利工程规划办公室，江苏 南京 210029； 4.江西省水利规划设计研究院，江西 南昌 330029)

水资源的科学管理、调控是以流域水文循环过程及其演变规律的规律识别和水文情势的预测预报为基础的，而水文循环过程的规律识别和水文情势的预测预报均主要依赖于流域水文模型的模拟预报。水文模型模拟预报经历了由经验方法—具有系统理论概念的黑箱子水文模型—融合物理概念和经验概化的概念性水文模型—具有物理机制的分布式水文模型的发展过程，模型结构在水文物理过程精细化描述方面不断完善[1]。然而，分布式水文模型通常需要大量的观测数据和水文过程参数，致使单纯依靠传统观测手段难以满足模型的相关要求，成为限制分布式水文模型模拟预报能力提高的瓶颈。

近年来，多源观测技术，尤其是卫星遥感技术快速发展[2]，借助卫星遥感技术可直接或间接地获得流域的气象要素及下垫面特征信息(如降雨、流域土壤湿度分布等)，为分布式水文模型提供了更为丰富的数据信息。将不同来源、不同时间、不同空间分辨率的遥感和地面观测信息(即多源数据)同化到水文模型模拟预报过程中，成为提高模型模拟预报精度和可靠性的有效途径[3-4]，也是目前水文过程模拟预报领域的研究热点和前沿问题之一[5]。……