Page 60 - 2022年第53卷第4期

蒸散发增加了 12%；Chen 等 ［20］ 用类似的方法，发现人类活动导致松花江流域年蒸散发减少了 12%；
Liu 等 ［21］ 对比水量平衡法与 VIP-RS 模拟结果，发现近年来人类活动引起子牙-大清河流域蒸散发量持
续增长，增幅为 4.88 km /a。该类研究的评估结果高度依赖于模型的选择，尽管有研究利用人类活动
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影响之前的时期作为参照，校正陆面模式的天然径流数据 ［22］ ，但模型结构的不确定性仍是限制蒸散
发评估精度的重要因素 ［23］ 。
多模型集成技术是弥补单个数据产品或单个模型系统偏差的有效工具，可从单值预测 ［24-25］ 或概率
密度预测 ［26-27］ 的角度集成不同模型的优势。其中，以贝叶斯模型加权平均（Bayesian model averaging，
BMA）为代表的多模型概率集成方法可综合多个模型模拟值的后验分布，提供更为可靠的概率分布预
测，已在气象与水文预报等领域得到广泛应用，但在蒸散发研究中尚不多见 ［28-30］ 。为充分利用现有多
源数据 ［31］ ，合理评估人类活动导致的流域蒸散发变异并量化其不确定性，本文构建了一种基于多源
数据与 BMA 多模型集成的人为蒸散发变异评估框架，通过综合利用地面观测、水资源统计、卫星遥
感、与陆面模型等数据，并以概率方式集成多个模型的模拟结果，以提高评估结果的可靠性，为强
烈人类活动影响下的流域水资源管理提供科学依据。

2 研究方法

本研究技术路线如图 1 所示。通过 BMA 集成多种陆面水文模型对天然条件下流域蒸散发的模拟
结果（即“天然蒸散发”），利用流域实测降水、径流序列与 GRACE 重力卫星提供的陆地水储量数据推
算实际发生的流域蒸散发（即“实际蒸散发”），进而使用“天然蒸散发”与“实际蒸散发”的差值，评估
人类活动所导致的流域蒸散发变异及其不确定性区间。

图 1 人为蒸散发变异评估框架
2.1 数据预处理 搜集整理研究区域的降水、径流、潜热通量等地面观测数据，相关地区的水资源
统计数据，GRACE 卫星陆地水储量数据，陆面水文模型的降水、蒸散发、径流再分析数据产品等基
础数据。结合地面实测数据，对统计数据、遥感数据与再分析数据进行尺度同化与校正处理。统计
分析流域内的水资源供用耗排、水库调蓄与渗漏损失、跨流域调水等因素，应用逐项还原法，将实
际径流还原为天然径流。
2.2 天然蒸散发计算
2.2.1 陆面水文模型优选与集成 由于可用于模型校验的蒸散发数据较为缺乏，本文根据备选模型
对于天然径流的模拟精度进行模型优选，在结合降水输入数据进行径流校正处理的前提下，假设模

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