受融雪、土壤冻融等过程影响，季节性冻融区融雪产流期日尺度水、氮产出过程模拟仍面临一定困难。本研究以典型季节性冻融区吉林省长春市黑顶子河流域为例，基于2014-2016年冻融期流域出口水、氮日监测资料进行SWAT模型的率定和验证，探讨了SWAT模型在融化期日径流及日氮素负荷模拟的适用性。结果表明，在SWAT模型中，CN2，CNFROZ，SNOCOVMX和CN2，SDNCO，CNFROZ分别是对日径流和日硝态氮出产影响最大的三个参数；SWAT模型在日径流模拟上表现较好，校正期和验证期日径流模拟的NSE，R2，和Re分别为0.75，0.78，-12.76%，和0.54，0.51，5.65%，精度变差的主要原因是SWAT模型未考虑积雪对产流的迟滞作用以及融雪再冻结过程，且为了准确的模拟冻土融化期融雪产流过程调得的参数往往导致非冻融期的降雨产流过程产流过大，基流较小；受径流模拟偏差及模型中冻融过程对氮素转化影响刻画不足影响，SWAT对日硝态氮负荷模拟精度相对较低，校正期和验证期硝态氮日模拟值NSE<...
受融雪、土壤冻融等过程影响，季节性冻融区融雪产流期日尺度水、氮产出过程模拟仍面临一定困难。本研究以典型季节性冻融区吉林省长春市黑顶子河流域为例，基于2014-2016年冻融期流域出口水、氮日监测资料进行SWAT模型的率定和验证，探讨了SWAT模型在融化期日径流及日氮素负荷模拟的适用性。结果表明，在SWAT模型中，CN2，CNFROZ，SNOCOVMX和CN2，SDNCO，CNFROZ分别是对日径流和日硝态氮出产影响最大的三个参数；SWAT模型在日径流模拟上表现较好，校正期和验证期日径流模拟的NSE，R2，和Re分别为0.75，0.78，-12.76%，和0.54，0.51，5.65%，精度变差的主要原因是SWAT模型未考虑积雪对产流的迟滞作用以及融雪再冻结过程，且为了准确的模拟冻土融化期融雪产流过程调得的参数往往导致非冻融期的降雨产流过程产流过大，基流较小；受径流模拟偏差及模型中冻融过程对氮素转化影响刻画不足影响，SWAT对日硝态氮负荷模拟精度相对较低，校正期和验证期硝态氮日模拟值NSE<...
受融雪、土壤冻融等过程影响，季节性冻融区融雪产流期日尺度水、氮产出过程模拟仍面临一定困难。本研究以典型季节性冻融区吉林省长春市黑顶子河流域为例，基于2014-2016年冻融期流域出口水、氮日监测资料进行SWAT模型的率定和验证，探讨了SWAT模型在融化期日径流及日氮素负荷模拟的适用性。结果表明，在SWAT模型中，CN2，CNFROZ，SNOCOVMX和CN2，SDNCO，CNFROZ分别是对日径流和日硝态氮出产影响最大的三个参数；SWAT模型在日径流模拟上表现较好，校正期和验证期日径流模拟的NSE，R2，和Re分别为0.75，0.78，-12.76%，和0.54，0.51，5.65%，精度变差的主要原因是SWAT模型未考虑积雪对产流的迟滞作用以及融雪再冻结过程，且为了准确的模拟冻土融化期融雪产流过程调得的参数往往导致非冻融期的降雨产流过程产流过大，基流较小；受径流模拟偏差及模型中冻融过程对氮素转化影响刻画不足影响，SWAT对日硝态氮负荷模拟精度相对较低，校正期和验证期硝态氮日模拟值NSE<...
受融雪、土壤冻融等过程影响，季节性冻融区融雪产流期日尺度水、氮产出过程模拟仍面临一定困难。本研究以典型季节性冻融区吉林省长春市黑顶子河流域为例，基于2014-2016年冻融期流域出口水、氮日监测资料进行SWAT模型的率定和验证，探讨了SWAT模型在融化期日径流及日氮素负荷模拟的适用性。结果表明，在SWAT模型中，CN2，CNFROZ，SNOCOVMX和CN2，SDNCO，CNFROZ分别是对日径流和日硝态氮出产影响最大的三个参数；SWAT模型在日径流模拟上表现较好，校正期和验证期日径流模拟的NSE，R2，和Re分别为0.75，0.78，-12.76%，和0.54，0.51，5.65%，精度变差的主要原因是SWAT模型未考虑积雪对产流的迟滞作用以及融雪再冻结过程，且为了准确的模拟冻土融化期融雪产流过程调得的参数往往导致非冻融期的降雨产流过程产流过大，基流较小；受径流模拟偏差及模型中冻融过程对氮素转化影响刻画不足影响，SWAT对日硝态氮负荷模拟精度相对较低，校正期和验证期硝态氮日模拟值NSE<...
受融雪、土壤冻融等过程影响，季节性冻融区融雪产流期日尺度水、氮产出过程模拟仍面临一定困难。本研究以典型季节性冻融区吉林省长春市黑顶子河流域为例，基于2014-2016年冻融期流域出口水、氮日监测资料进行SWAT模型的率定和验证，探讨了SWAT模型在融化期日径流及日氮素负荷模拟的适用性。结果表明，在SWAT模型中，CN2，CNFROZ，SNOCOVMX和CN2，SDNCO，CNFROZ分别是对日径流和日硝态氮出产影响最大的三个参数；SWAT模型在日径流模拟上表现较好，校正期和验证期日径流模拟的NSE，R2，和Re分别为0.75，0.78，-12.76%，和0.54，0.51，5.65%，精度变差的主要原因是SWAT模型未考虑积雪对产流的迟滞作用以及融雪再冻结过程，且为了准确的模拟冻土融化期融雪产流过程调得的参数往往导致非冻融期的降雨产流过程产流过大，基流较小；受径流模拟偏差及模型中冻融过程对氮素转化影响刻画不足影响，SWAT对日硝态氮负荷模拟精度相对较低，校正期和验证期硝态氮日模拟值NSE<...
蒸散发是水循环和地表能量平衡的重要组成部分，受地理、气候、植被等因素影响，准确估算蒸散发一直是水循环研究中的难点，青藏高原多年冻土区气候环境恶劣，观测站点稀少，进一步增加了区域蒸散发估算的难度，迫切需要找到适合该地区实际蒸散发估算方法。本研究以青藏高原腹地典型多年冻土流域——风火山小流域为研究区，基于多年涡度相关法观测数据，选用Advection-aridity（AA）模型、FAO-Penman-Monteith（FAO-PM）模型、Priestley and Taylor（PT）模型以及Revised Generalized Nonlinear-CR Model(CRice)模型对青藏高原多年冻土区高寒草甸蒸散发进行模拟，评价4种蒸散发模型在该地区不同时间尺度的适用性。结果表明，年尺度下，4种模型均能较好模拟该地区的蒸散发，其中，CRice模型表现最优(NSE=0.90,RMSE=0.45 mm·d-1)。对于不同冻融阶段，CRice模型模拟结果最优，CRice、PT模型均能...
蒸散发是水循环和地表能量平衡的重要组成部分，受地理、气候、植被等因素影响，准确估算蒸散发一直是水循环研究中的难点，青藏高原多年冻土区气候环境恶劣，观测站点稀少，进一步增加了区域蒸散发估算的难度，迫切需要找到适合该地区实际蒸散发估算方法。本研究以青藏高原腹地典型多年冻土流域——风火山小流域为研究区，基于多年涡度相关法观测数据，选用Advection-aridity（AA）模型、FAO-Penman-Monteith（FAO-PM）模型、Priestley and Taylor（PT）模型以及Revised Generalized Nonlinear-CR Model(CRice)模型对青藏高原多年冻土区高寒草甸蒸散发进行模拟，评价4种蒸散发模型在该地区不同时间尺度的适用性。结果表明，年尺度下，4种模型均能较好模拟该地区的蒸散发，其中，CRice模型表现最优(NSE=0.90,RMSE=0.45 mm·d-1)。对于不同冻融阶段，CRice模型模拟结果最优，CRice、PT模型均能...
蒸散发是水循环和地表能量平衡的重要组成部分，受地理、气候、植被等因素影响，准确估算蒸散发一直是水循环研究中的难点，青藏高原多年冻土区气候环境恶劣，观测站点稀少，进一步增加了区域蒸散发估算的难度，迫切需要找到适合该地区实际蒸散发估算方法。本研究以青藏高原腹地典型多年冻土流域——风火山小流域为研究区，基于多年涡度相关法观测数据，选用Advection-aridity（AA）模型、FAO-Penman-Monteith（FAO-PM）模型、Priestley and Taylor（PT）模型以及Revised Generalized Nonlinear-CR Model(CRice)模型对青藏高原多年冻土区高寒草甸蒸散发进行模拟，评价4种蒸散发模型在该地区不同时间尺度的适用性。结果表明，年尺度下，4种模型均能较好模拟该地区的蒸散发，其中，CRice模型表现最优(NSE=0.90,RMSE=0.45 mm·d-1)。对于不同冻融阶段，CRice模型模拟结果最优，CRice、PT模型均能...
青藏高原多年冻土区现有的地表温度数据主要包括点位观测的地表和浅表层地温数据，以及遥感反演、模式模拟和再分析等手段获取和制备的空间数据。中国气象局陆面数据同化系统（CLDAS）数据产品在全国大部分地区的表现较好，但受实测数据稀缺的限制以及对多年冻土特殊下垫面考量不足的影响，该数据在青藏高原多年冻土区的适用性有待进一步评估和修正。文中基于多年冻土区2008—2018年7个站点的逐日连续地表温度定点观测数据，对CLDAS地表温度数据进行评估，分析在不同时期以及不同下垫面类型下，CLDAS地表温度的适用性情况。结果表明：CLDAS在7个站点的地表温度与实测值存在较大偏差（bias=2.09℃，MAE=3.64℃，RMSE=4.67℃，R2=0.83），主要表现为对地表温度的高估。其中，CLDAS在融化期的适用性相对较好，在冻融交替期、冻结期的适用性较差；在高寒荒漠、高寒荒漠草原地区的适用性较好，在高寒沼泽草甸地区的适用性较差。据此，在考虑归一化植被指数（NDVI）、归一化积雪指数（NDSI）、积雪深度、高程、坡度、坡向、土壤质地对地表温度的影响基础上，构建了多元逐步回归校...
青藏高原多年冻土区现有的地表温度数据主要包括点位观测的地表和浅表层地温数据，以及遥感反演、模式模拟和再分析等手段获取和制备的空间数据。中国气象局陆面数据同化系统（CLDAS）数据产品在全国大部分地区的表现较好，但受实测数据稀缺的限制以及对多年冻土特殊下垫面考量不足的影响，该数据在青藏高原多年冻土区的适用性有待进一步评估和修正。文中基于多年冻土区2008—2018年7个站点的逐日连续地表温度定点观测数据，对CLDAS地表温度数据进行评估，分析在不同时期以及不同下垫面类型下，CLDAS地表温度的适用性情况。结果表明：CLDAS在7个站点的地表温度与实测值存在较大偏差（bias=2.09℃，MAE=3.64℃，RMSE=4.67℃，R2=0.83），主要表现为对地表温度的高估。其中，CLDAS在融化期的适用性相对较好，在冻融交替期、冻结期的适用性较差；在高寒荒漠、高寒荒漠草原地区的适用性较好，在高寒沼泽草甸地区的适用性较差。据此，在考虑归一化植被指数（NDVI）、归一化积雪指数（NDSI）、积雪深度、高程、坡度、坡向、土壤质地对地表温度的影响基础上，构建了多元逐步回归校...
