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附录A 译文
基于数据的亚洲河流管理系统开发
摘要
介绍了一种先进的河流管理系统的开发过程和实际应用支持亚洲河流流域综合水资源管理实践水循环倡议(AWCI)。该系统是基于地球观测卫星和现场网络数据的集成与其他类型的数据，包括数值天气预报模型输出，气候模型输出，地理信息-。美信,和社会经济数据。该系统建立在水能预算分布式水文模型的基础上(WEB-DHM)适用于研究盆地的特定条件，特别是雪和冰川现象具备大坝运行优化方案等其他功能和一套气候变化影响评估工具能够为政策和决策者提供相关信息。对18个选择的ba-进行原位数据归档对日本的数据集成与分析系统(DIAS)和示范项目进行了介绍poten-的系统集成与分析新系统的参数。它包括对水文制度的气候变化影响评估，这是目前的一个关键步骤良好的管理决策。在巴基斯坦、菲律宾和越南提供了这三个案例研究的结果。综合水资源管理工具，气候变化影响评估，亚洲河流流域，亚洲水环境继续教育项目。
引用:T Koike T, Koudelova P, jarani - sanchez P A, et al. 2015。基于数据集成和分析的亚洲河流管理系统开发在综合观测系统(二叠纪)。科学中国:地球科学，58:76-95,doi: 10.1007/s11430-014-5004-3。
全球地球观测系统(GEOSS)亚洲水循环倡议(AWCI)是在2007年作为对公认需要的准确回应，及时、长期的水循环信息实施综合水资源管理(IWRM)实践关于与水有关的共性亚太地区的问题和社会经济需要。在流域层面实施IWRM，同时进行再开发从物质、社会和政治的角度来看，这是一个非常重要的问题管理水资源的基本要素稳定的方式，导致长期的社会、经济和环境效益(GWP,2009)。它需要一个宽来自多个学科的完全不同的数据的范围ous资源和处理这些数据的适当工具并将其转化为相关的信息。为水资源从业者提供信息和政策决策制造商。因此，必须建立一个支持IWRM实践的系统能够模拟和预测范围广泛的流量干旱到洪水，并长期适用，气候时间尺度周期。然而，在AWCI的时候，最初，大多数成员国都表示缺乏这样的功能。因此，AWCI制定了一个计划建设先进的河道管理系统(系统、在各成员国中，从一个国家开始每个国家示范盆地(GEOSS/AWCI imple-)精神活动计划,2008)。这个系统以水为基础分布式水文模型。(WEB-DHM)在各种气候条件下都得到了验证以及水文条件(Wang et al.， 2009)适用于模拟各种流量并提供流域内的水资源预算信息包括土壤水分和地下水。
1方法
1.1整体方法
AWCI活动的实施一直在进行。有利的协调良好的AWCI框架18包括孟加拉国，不丹，柬埔寨，印度，印度尼西亚，日本，韩国，老挝，马来西亚，蒙古，缅甸，尼泊尔，巴基斯坦，菲律宾，斯里兰卡，泰国，乌兹别克斯坦和越南。网络一直保持着。通过一系列定期的国际协调小组(ICG)会议活动和电话会议。协调小组由与水有关的各部和机构的代表以及与会国家的学术界和专家在具体的重点领域包括数据集成、水文资料ical建模，flood, drought, water quality, climate change，和能力建设。这些会议也在进行。由主要战略合作伙伴的代表作为规格一以上介绍部分。
每个国家都指定了一个示范盆地与水管理有关的主要问题(或问题)已被识别(例如利用天气预报洪水预测数据，干旱分析使用长期历史。数据、大坝运行优化等)和现场数据。在DIAS系统存档。考虑到流域赖斯-演示项目(DP)的主要问题是指定设计和必要的工具和数据。策略是开发每个盆地的WEB-DHM模型，使用本地现场数据进行校准和验证然后在为每个流域spe定制的应用程序中运行它。以科学的方式反映已经确定的问题和需求。强迫和其他数据通常来自最合适的来源。数据部分中提到的全球或区域产品在下面。通过使用WEB-DHM，可获得的观测数据信息被整合到复杂的信息中在分水岭上，在模拟的时间内。包括预期的洪水预警输出、干旱季节预报或优化大坝的建议。这些活动是由一个国家工作队进行的与其他成员国和专家的合作AWCI合作组织和方案。
结果在不同的场合进行了介绍和讨论会议活动，以确保演示已开发的对有意向的政策和决策者的职责提倡将这些功能整合到操作中应用程序。AWCI也一直在追求能力。建立活动并组织了若干培训课程研究人员和从业者要熟悉新事物工具和技术。CCAA初步研究是在这两种训练课程中进行的。
1.2模型、工具和技术开发
AWCI国家代表了广泛的地理坐标、海洋性、气候和水文条件等等实现这一目标需要工具和方法个别流域的示范工程在这些国家中，总体方法是普遍的。
1.2.1WEB-DHM与WEB-DHM-S
开发系统的核心工具是水和能源。
图1气候变化评估框架
预算水文模型(WEB-DHM)，这是devel。在东京大学进行实验，并在各种盆地进行验证。它是由陆地表面的简单生物圈方案(SiB2)完全耦合而成的。塞勒斯等，1996)基于地貌的水文模型(GBHM;杨et al .,2004)。WEB-DHM模型能够在流域尺度上一致地描述水、能量和一氧化碳通量。它描述了蒸散同时采用生物物理陆地表面方案模拟土壤植被-大气迁移(SVAT)过程中的热量、水分和CO2通量(Wang etal)。,2009;小王和小池百合子,2009;王等等。,2010)。利用Pfafstetter对盆地和子盆地进行了圈定方案和子盆地根据浓度时间分为若干流区间。所有外部参数(如土地利用、土壤类型、坡度和植被参数)和包含降水的气象强迫数据集都归属于每个模型网格，其中计算水、能量和CO通量。采用运动学波流的坡面驱动径流方案径流计算采用路由方法。
季节性积雪和冰川现象是许多AWCI国家环境的重要组成部分，特别是(但不限于)喜马拉雅地区的环境。从水文角度看，流域尺度上积雪分布的时间和空间变异性对确定融雪径流的时间和规模起着关键作用。考虑到影响在陆地和大气过程中，水文模型准确地描述了季节雪的演变是至关重要的(Liston, 1999)。对于AWCI盆地的应用，通过将简化的简单生物圈模型(SSiB3;Sun and Xue, 2001;Xue et al.， 2003)的三层能量平衡雪物理与生物圈-大气转移方案(BATS; Dickinson etal.， 1993, Yang etal。WEB-DHM,1997)。由此产生的WEB-DHM与改进的雪物理。(WEB-DHM-S;Shrestha等人，2010年，2012年)在WEB-DHM中加入了更多的特征，用于模拟雪的深度、雪水当量、雪密度、每一层雪中的液态水和冰含量、雪反照率、雪表面温度、雪融化径流等雪变量的空间分布。对于雪覆盖的模型网格，一个三层能量平衡的雪堆积和。模拟积雪深度大于5 cm时采用熔融算法;否则，将使用一种单层雪算法。每个模型网格保持自己的预测雪性质(温度、密度、冰/水含量)和/或地表温度和土壤含水量。该模型在位于尼泊尔喜马拉雅山脉东北部的Koshi盆地的Dudhkoshi地区进行了验证(Shrestha et al.， 2012)。
1.2.2雪的深度分布估计方法
积雪和积雪量分布的监测是雪和冰川地区可靠水文模拟的关键。然而，在像Himalyas这样的广大雪地地区，几乎不可能进行足够的实地调查，而就地测量提供的区域信息也很有限(Negi和Kokhanovsky, 2011)。目前，随着遥感仪器的使用，积雪信息也越来越多许多其他参数可以在广阔、崎岖和偏远的地区实时、全年地确定。新的方法是由Duran-Ballen et al .(2012 b)估计雪量使用微波辐射传输模型(RTM)和EOS的高级微波扫描辐射计(amsr - e)数据在山区,考虑当地地形坡度和入射角的辐射计(amsr - e)扫描仪(图2)。雪算法用于推导出积雪深度和温度空间分布验证在平坦地区使用现场记录(Tsutsui和小池百子,2009 a,2009 b)。
1.2.3统计偏差校正方法和降尺度用于气候变化影响评估
AWCI活动包括使用普通循环模型(GCMs)投影输出作为水文模型强迫数据的气候变化对水资源的影响评估。然而,有大量的偏见GCMs沉淀产出包括整个光谱强度(不足的极端事件,偏见意味着强度,广泛的光强度细雨和干天)太少,因此不能用于力水文模型或其他影响之前没有某种形式的偏差纠正(Piani et al .,2010)。因此，提出了一种综合的流域尺度统计偏差校正方法，用于流域综合评价系统盆地的应用。该方法由Nyunt等人(2013a, 2013b)开发，使用一组可用的GCM输出(日值)，通过对历史GCM模拟结果与参考数据(基于观察的全球产品或重新分析)的比较，为给定区域选择合适的GCMs。利用极端降水修正、湿日(无雨日)频率修正、年际气候学月降水量偏等三个步骤对日降水量进行修正历史现场降雨观测。极端值的修正基于部分持续时间序列(PDS)，该序列使用阈值以上的值构建，而不考虑它们的发生年份，并允许每年包含超过一个事件(Hershfield, 1973)。广义帕累托分布(GPD)是超过阈值序列的极限分布，用来建模PDS (Bobee and Rasmussen, 1995)。
利用整个时间序列的排序阶统计量，修正了低烈度雨日的频率。得到观测数据集中的湿日总频率，并将其应用到GCM输出中，得到阈值等级和降雨量值，低于阈值时，GCM的输出被认为是无雨日。最后，极端和无雨日阈值之间的降雨强度在观测数据和GCM输出中均被归类为正常降雨。假设在一定的网格点上，月正雨量的累积分布函数(CDF)服从伽马分布函数。《每日将GCM和观测到的降雨数据拟合到双光子仪伽玛分布12个月，将日GCM降雨的CDF映射到观测到的CDF
每个月的数据。除了强度和频率偏差之外，GCMs输出的空间缩小对于区域和局部影响研究是必不可少的。在一些示范性的流域案例中，发展和应用了统计降序方法(Nyunt等，2013b)。它利用全球卫星降水的映射(GSMaP;日本久保田公司et al .,2007)产品提供空间降雨模式信息(分辨率为0.1°)和相应的纠正GSMaP降雨雨量计网格数据集的偏见。每个GSMaP网格的总降雨量与A区域的总降雨量之比然后使用相应的GCM网格来减小偏差。纠正GCM降雨输出。
2数据
AWCI活动是建立在数据集成之上的。来自不同的来源，包括基于观察的资料(本地及全球卫星观测资料)模型输出(GCMs，区域气候模型提供重新分析、预测、气候历史模拟和未来的中尺度大气模型预测。特定的卫星和模型数据集是根据需要选择，并可用于个别示范项目。通常包括数字高程模型(DEM)数据(航天飞机雷达地形图任务，SRTM);先进的星载热发射和反射辐射计全球数字高程模型，)、土地用途(美国地质勘探局)和土壤图(粮农组织，粮农组织)，叶面积指数(MODIS)，气象变量(JRA25，(GLDAS)如果不能在现场观测或使用对于未来的投影和历史的模拟评估等。大量的这些数据是可用的。通过DIAS系统或者从原来的网站。
参与国家提供了示范盆地的当地现场数据。按照AWCI的初步规划会议商定，2003-01-01-2004-12-31年是示范项目的基本时期各国承诺至少提供现场数据
在此期间或更长时间内根据数据的可用性和每个国家的可能性。质量控制,具备足够的元数据和相对复杂的数据在每个盆地内，AWCI原位数据代表。为多个相关的研究活动提供高质量的数据集水循环。示范区现场数据总结了这一点，并且是开放的、可访问的DIAS数据门户(参见参考资料)。为目的的CCAA的研究还收集了1980-2000年基线历史时期的其他数据。
3结果
3.1整体示范项目活动
本章总结了具有适当参考的示范项目活动的结果。细节可以可在上述参考文献中找到，也可在期末考试中找到Koike等人(2013)的项目报告。初步在AWCI培训课程中进行的CCAA研究。采用上面介绍的方法，并显示在其中。图1所示。然而，由于在很大程度上简化了学习设计以满足培训课程的需要所得结果不能用于得出任何确切的结论。随后，进行了初步努力通过在几个国家，即印度尼西亚的全面研究，韩国，巴基斯坦，菲律宾，斯里兰卡，泰国，和六。印度尼西亚，斯里兰卡和泰国的结果。简要地总结了有关的内容吗?原来的出版物这项在韩国进行的研究是由Bae等人(2013)，在使用方面有不同的设计偏差校正、不确定性评估、水文建模和数据分析方法。这三个案例巴基斯坦、菲律宾和越南在下面的第3.2节中进行了描述。
3.2气候变化评估案例研究
这里介绍的三个案例研究分别在巴基斯坦的Soan盆地、菲律宾的Angat盆地和越南的Huong盆地进行，目的是描述气候变化对被调查的水文反应的影响
盆地。这些盆地代表了南亚三种不同类型的气候模式，即热带(菲律宾)、亚热带(越南)和半干旱(巴基斯坦)。这些研究在亚洲不同的气候区域进行，对这些地区之间气候变化影响的相似性和差异性进行了一定的概述。然而，为了确定特定区域的特定趋势，需要对每个区域的若干研究进行分析，并对各种气候特征进行分析，这是一项持续的AWCI努力。本研究采用了类似的设计方法，包括:(1)基于WEB-DHM的定向盆地开发及其现场数据的标定与验证;(2)GCM模式选择的套房24模型参与世界气候研究计划(塑)耦合模型相互比较项目三期(CMIP3,梅尔et al .,2007),(3)GCM降雨偏差纠正和降尺度使用可用的现场降水观测料,(4)GCM气象参数的整合到水文模型对过去(基线期1981 - 2000)和未来(2046 - 2065;气候情景SRESA1B)和(5)洪水和干旱气候变化趋势分析。
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