image: 该数据集利用了大量的水文站点资料进行数据校正。图片来源：缪驰远。 view more
Credit: ©《中国科学》杂志社
天然河川径流资料对于认识水文自然规律、国家水资源可持续利用以及适应气候变化政策制定具有重要意义。我国现有的天然河川径流资料存在时间缺失率高、水文站点密度不足等问题，在年际和季节变化尺度上存在较大的流量偏差。
研究团队利用分布式水文模型VIC，结合流向校正、参数不确定分析和统计后处理等数据质量控制方法，重建了一套长时序、高质量的中国天然河川径流数据集，数据囊括了全国330个水文站1961~2018年月值天然径流量（数据将持续更新）。
经对比，全国330个水文站模拟径流的相关系数CC（Correlation Coefficient）、百分比偏差Pbias（Percent bias）、纳什效率系数NSE（Nash-Sutcliffe Efficiency）和Kling-Gupta效率系数KGE（Kling-Gupta Efficiency）平均值分别为0.92、17.13%、0.77和0.70；其中，NSE和KGE大于0.70的水文站分别占83%和56%。在此基础上应用统计后处理的偏差校正，全国330个站点模拟径流的平均百分偏差（Pbias）锐减至2.27%，其他三个评价指标进一步增大。整体上看，该研究重建得到的天然河川径流数据集精度较高，覆盖时间长，可为明晰水文过程自然规律，厘清陆地水循环系统各组分互馈机制，以及制定气候变化环境下中国水资源综合管理政策提供重要基础数据与科学支撑。
研究详情请见原文：
High-quality reconstruction of China’s natural streamflow
https://doi.org/10.1016/j.scib.2021.09.022.
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Science Bulletin