多源遥感数据融合与耦合模型驱动的河流水文季节性时空分异机制研究  

作　　者：杨晓晨 

机构地区：[1]平顶山市水利勘测设计院,河南平顶山467000

出　　处：《资源导刊》2025年第8期32-34,38,共4页Resources Guide

摘　　要：研究基于多源数据融合与耦合模型驱动方法,揭示了河流水文季节性时空分异特征及驱动机制。通过整合遥感数据、地面观测与气象资料,解析河流水位与流量的时空变化规律:空间上呈现上游至下游水位逐渐升高、流量显著增大的梯度分布特征;时间上表现为春季受融雪和降水补给影响,水位与流量持续上升,夏季因强降水事件达到峰值,秋冬随降水减少逐渐回落至枯水期。研究构建了SWAT模型多级耦合框架,通过数据融合、参数优化与动态更新机制,提升了水文季节性时空变化模拟精度。影响因素分析表明,气候的季节性降水特征是驱动水文动态的核心因素,地形地貌通过调控流域汇流路径和流速影响时空分异格局,人类活动的跨流域调水、农业灌溉及城市化进程则通过改变水资源时空分配加剧径流量衰减。研究成果可为流域水文过程解析与水资源综合管理提供理论依据。

关 键 词：多源数据 耦合模型 时空变化 

分 类 号：P333[天文地球—水文科学]