水文模型
水文模型通过构建流域和水循环过程的数学表示来模拟和预测径流，并利用统计分析来描述水文极端事件和不确定性。
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Definition
水文模型是构建、校准和应用数学和统计模型，这些模型代表了降水转化为径流和其他水循环通量的过程，用于模拟、预测和分析水文行为及其不确定性。
Scope
该领域涵盖概念性降雨-径流模型、解析空间变异性的分布式和物理模型、模型与观测值的校准以及预测不确定性的估计，以及洪水和干旱频率等水文序列的统计分析。它是水文学中以过程为导向的领域的定量和预测补充。
Sub-topics
Core questions
- 概念模型和物理模型如何表示流域水文学？
- 模型参数如何校准，模型性能如何评估？
- 水文预报中的预测不确定性如何量化？
- 如何从水文记录中估计洪水和干旱频率？
Key concepts
- 概念模型和物理模型
- 分布式模型与集总模型
- 模型校准和参数估计
- 纳什-萨特克利夫效率和拟合优度
- 等效性（Equifinality）和预测不确定性
- 洪水和干旱频率分析
Key theories
- 概念性降雨-径流模型
- 流域可以用相互连接的概念性储量和通量来表示，其参数经过校准以重现观测到的径流，从而为降雨-径流转化提供简洁且操作上有效的模拟。
- 等效性（Equifinality）和不确定性估计
- 许多不同的参数集和模型结构可以同样好地重现观测结果（等效性），因此像GLUE这样的框架以概率方式处理模型评估，并强调估计预测不确定性，而不是寻求单一的最优模型。
- 拟合优度（Goodness-of-fit）和模型评估
- 纳什-萨特克利夫效率等客观度量量化了模拟水文过程线与观测值匹配的程度，为水文模型的校准和比较提供了标准基础。
Clinical relevance
水文模型是洪水和干旱预报、水库和供水运行、水利基础设施设计以及评估土地利用和气候变化如何影响水资源的基础，其中频率分析提供了工程和保险中使用的设计值。
History
水文模型从单位线和早期概念性储量模型发展而来，20世纪60年代出现了数字流域模型，20世纪80年代出现了基于物理的分布式模型。Beven和Binley阐述的等效性（equifinality）和参数不确定性（parameter uncertainty）的认识，使该领域转向明确的不确定性估计。
Debates
- 物理模型与概念模型
- 关于复杂的基于物理的分布式模型是否能带来与其数据和参数需求相称的预测增益，鉴于等效性以及简洁概念模型的实际成功，存在持续的讨论。
Key figures
- Keith J. Beven
- James E. Nash
- David R. Maidment
Related topics
Seminal works
- beven2012
- nash1970
- beven1992
Frequently asked questions
- 为什么水文模型需要校准？
- 许多模型参数无法在流域尺度上直接测量，因此需要调整其值，直到模型重现观测到的径流；校准将这些有效参数调整到特定的流域和数据。
- 水文模型中的等效性（equifinality）是什么？
- 等效性是指许多不同的参数集，甚至模型结构，都能同样好地拟合现有观测值的情况，这限制了单一最佳模型的可识别性，并促使人们估计预测不确定性。