Page 99 - 2025年第56卷第11期

分为短、中等、长和基线延迟流四类组分，这些组分基于流域的物理水文特性，广泛存在于多数流域
中，与常见的水文过程密切相关，能够确保模型的可迁移性。Vine Copula 结构通过将多维联合分布分
解为若干二元 Copula 函数，实现对四类延迟流组分之间复杂相关结构的逐层建模，纠正在高流量相位
由流量模拟值直接构建 FDC 所产生的边缘偏差。该结构对各径流组分的边缘分布形式无严格限制，可
适应不同流域内径流组分可能呈现的多种分布特征 ［24］ 。需要指出的是，DFI 基流分割方法和 Vine
Copula 结构均基于流量模拟数据进行构建，因此流量模拟精度的变化会影响两者的运行结果。然而，
本研究的核心目标在于提出并验证 mixture Copula 模型在整合多元径流组分以改进 FDC 构建精度方面
的有效性，而非系统评估不同水文模型模拟精度对 mixture Copula 模型各组成部分性能的具体影响。为
进一步验证 mixture Copula 模型的泛化能力与适用性，研究过程中已采用多种水文模型模拟径流序列作
为输入，FDC 构建结果均表明，mixture Copula 模型在提高 FDC 构建精度方面具备良好性能。此外，本
研究仍存在一定局限性，在模型评估过程中未充分考虑输入数据、模型参数及结构的不确定性，可能
影响模型在其他流域或不同条件下的泛化能力。因此，未来研究应着重于模型的不确定性分析，提升
其在不同水文条件下的适用性和稳定性。

6 结论

本文基于汉江流域中三个子流域的日尺度流量模拟数据建立 mixture Copula 模型以构建 FDC，得出
以下主要结论：（1）DFI 基流分割方法能够有效区分并量化四种延迟流，其对总流量的贡献依次为短延

迟流 > 中等延迟流 > 长延迟流 > 基线延迟流，有助于揭示构成 FDC 的物理组分。（2）利用 Vine Copula
结构能够有效捕捉不同延迟流组分之间的相关性。在率定期应用 mixture Copula 模型后，RMSE 值平均

降低了 26.5%，表明该模型能够有效纠正基于流量模拟值构建 FDC 时的偏差。（3）在低流量相位，mix‐
ture Copula 模型展现了良好的模拟性能，其 RMSE_low 值大多集中在 0.3 mm/d 左右。同时，该模型在不
同时期的模拟性能几乎一致，全序列与率定期各相位的 RMSE 值差异仅为 3.3%，表明该模型具有较好
的鲁棒性。总体而言，本文通过对多元径流组分的量化和模拟，有效修正基于流量模拟值构建 FDC 时

的偏差。未来研究将集中于分析输入数据、模型参数及结构的不确定性对构建结果的影响，提升 mix‐
ture Copula 模型不同水文条件下的适用性和鲁棒性。

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