近日，公司袁慧玲教授课题组在淮河上游流域水文模拟不确定性研究方面取得新进展，成果以“Using multiple satellite-gauge merged precipitation products ensemble for hydrologic uncertainty analysis over the Huaihe River basin”为题发表在水文领域TOP期刊之一的《Journal of Hydrology》上，该杂志2017年影响因子为3.727。论文第一作者为博士生孙若辰，通讯作者为袁慧玲教授。该文章是袁慧玲教授课题组在研究方向发表的第三篇文章。
卫星降水产品凭借较高的时空分辨率以及能够较好地表现降水空间形态的优势，目前在水文领域有着广泛的应用。然而，卫星降水产品中存在的不确定性，伴随水文模型参数以及模型结构的不确定性，会使得模型模拟结果的可靠性和实用价值受到限制，同时也限制了对流域水文循环机理的探知。
针对水文模拟中的不确定性问题，博士生孙若辰在袁慧玲教授的指导下，在我国淮河上游流域展开系列研究。课题组首先对四种较新的卫星-站点降水产品在淮河蚌埠站以上流域2003-2012期间的降水表现进行了详细的检验评估。进一步利用这些降水产品驱动分布式水文模型进行径流模拟，分析各降水产品的水文模拟适用性。该成果于2016年发表在《Journal of Hydrology》上，据Google Scholar统计，目前已被引用33次。该成果还获得南京市第十二届自然科学优秀学术论文奖。随后，针对淮河流域径流模拟残差表现出的复杂异方差特征，课题组提出了一种改进的残差模型，从而有效地处理了复杂的异方差特征，并且结果表明利用此改进残差模型可以合理地表征径流模拟中的综合不确定性，并得到可靠的径流预测表现。该成果于2017年发表在《Journal of Hydrology》上，据Google Scholar统计，目前已被引用2次。此外，在今年年初的第98届AMS年会上，博士生孙若辰将该成果做了海报展示，受到与会专家的高度评价，最终获得水文分会场员工海报展示第一名。
在此基础上，最新研究在综合考虑模型参数和模型结构不确定性的情况下对比了不同卫星-站点降水产品对应的径流预测表现，探究了降水不确定性对于参数不确定性和径流预测的影响，并利用贝叶斯平均 (Bayesian model averaging; BMA) 方法对不同降水对应的径流集合进行后处理。结果显示，BMA得到的径流预测表现要明显好于区域高质量降水产品驱动水文模型所对应的径流预测表现，从而对卫星降水产品在无资料流域的应用具有指示意义。
该系列研究受到国家自然科学基金项目“淮河上游流域分布式水文模拟的不确定性研究”的资助。
Sun, R., H. Yuan*, and Y. Yang, 2018. Using multiple satellite-gauge merged precipitation products ensemble for hydrologic uncertainty analysis over the Huaihe River basin. Journal of Hydrology. 566, 406-420. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2018.09.024
Sun, R., H. Yuan*, X. Liu, and X. Jiang, 2017. Effect of heteroscedasticity treatment in residual error models on model calibration and prediction uncertainty estimation. Journal of Hydrology. 554, 680-692. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2017.09.041
Sun, R., H. Yuan*, X. Liu, and X. Jiang, 2016. Evaluation of the latest satellite-gauge precipitation products and their hydrologic applications over the Huaihe River basin. Journal of Hydrology. 536, 302-319. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2016.02.054