Page 11 - 2023年第54卷第7期

图 ６ 黄河流域潼关站－ 三支流之和的径流?输沙相关关系

图 ７ 各模型黄河潼关站年径流和年输沙模拟值与实测值比较

在上述多方法模拟结果集合评估的基础上，搭建了基于贝叶斯模型加权平均方法的水文模型，即
ＢＭＡ模型，集合预报了黄河流域径流量和输沙量，并开展对以上四类方法与 ＢＭＡ模型进行综合评价。
鉴于各方法对年径流、年输沙模拟在 ２０００年前后的差异，采用确定性模型精度评价指标纳什效率系
数 ＮＳＥ、相对误差 ＲＥ、一致性指数 Ｄ、相对均方根误差 ＲＭＳＥ、相对平方均方误差 ＭＳＥＳＱ、相对对数
２
均方误差 ＭＳＥＬＮ、校正决定性系数 ａｄｊｕｓｔｅｄＲ共 ７个，对各模型模拟序列所划分的基准期（２０００年之
前）和变化期（２００１—２０１８年）进行了相应评价指标的计算。考虑到评价指标的量纲不统一，将评价指
标进行了无量纲化处理，即将评价指标的实际量值转化为［ ０，１］区间上的无量纲数，结果如图 ８所
示。年径流模拟方面，ＧＡＭＬＳＳ相对表现最好；年输沙模拟方面，ＧＡＭＬＳＳ和 ＭＬ优于 ＬＲ和 ＳＷＡＴ，
ＢＭＡ模型的模拟精度介于单个模型之间。
根据上述结果，按照制定的模型集合评估准则对 ５种方法在输入、模型结构和输出三方面，进行
数据需求、物理基础、应用效率、输出尺度和预测精度五指标的评价。虽然 ＤＷＮ在模拟水沙过程时
对输入数据的标准要求高、参数率定困难，但作为物理意义明确、动力学机理完善的分布式模型，流
域水沙预测仍是必要手段。通过模型各方面排序赋分，模型评分结果如图 ９所示。不同的模型在不同
的需求方面表现不一，在实际应用中，应基于模拟条件和输出成果精度等多维度权衡来筛选模型。
３．３ 黄河流域未来 ５０ａ水沙变化趋势预测集合评估 黄河水沙受自然过程与人工措施叠加影响，加
之气候与下垫面等边界条件的不断变化，黄河水沙预测结果存在较大不确定性。２０００年以前水沙预测
方法主要为水文法和水保法，受措施统计类型、系列长短与数据标准化程度等影响，且流域下垫面变
化相对剧烈，潼关站沙量预测成果之间的差异很大，介于 ５亿ｔ?ａ～２１亿ｔ?ａ之间 ［８］ 。２０００年以来，随
着黄河流域生态建设与水土保持大力推进、对水沙变化机理认识不断深入、水沙变化预测的数据处理
技术和模拟技术等日臻成熟，黄河未来水沙变化预测成果间的差异逐步缩小，潼关站预测沙量介于
３亿ｔ?ａ～８亿ｔ?ａ之间，但社会争议仍较大 ［８］ 。

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