中文摘要：

我国墒情信息监测和发布频率多以旬为主，即使在重点易旱县布设的固定监测站，其远期布设标准也仅能达到5处，可见，我国的墒情监测和发布时段较长，站网布设密度不高。限于这种实际情况，当在某具体区域应用墒情评估旱情时，可能会存在旱情评估与墒情监测信息的时空尺度不匹配问题，如墒情监测站点稀少、缺乏短时段墒情监测数据等。据此，应用相对容易收集的气象、水文、遥感等多源资料，以栅格植被根系层深度、栅格土壤田间持水量、栅格张力水蓄水容量、栅格自由水蓄水容量等指标计算流域内各栅格单元的蓄水容量，采用蓄满产流机制构建新的栅格型分布式水文模型，确定模型约束及边界参数，提出求解模型参数的智能新方法，并利用该水文模型反演流域内栅格蓄水容量的时空分布情况，从而模拟不同时间尺度（日、旬、月等）和空间尺度（栅格单元、大片耕地、整个流域等）的土壤水分状态，进而实现在多尺度下评估旱情的研究目标。

结论摘要：

土壤含水量是我国旱情评估工作广泛采用的指标，但由于我国墒情监测站网布设密度不高、墒情信息监测及发布时段间隔较长等原因，当利用该指标评估旱情时往往存在数据不足或已有数据时空分辨率较低等问题，而加大站网布设密度和提高数据监测水平势必需要大幅增加投入，因此，研究如何获取高时空分辨率的土壤含水量数据对于促进我国旱情评估工作具有现实意义。项目以地处寒区的黑龙江省欧根河流域为例，通过搭建蒸散发、积雪融雪、产流及汇流等模块构建了利用气象、DEM、NDVI、土地覆被等数据驱动的栅格分布式水文模型，采用Free Search算法率定、多源数据估算等方法对模型进行了校核；以日和栅格为最小时空步长，应用该模型模拟了欧根河流域多年的土壤含水量变化过程，利用模拟的土壤含水量数据研究了多尺度旱情评估方法。研究结果表明构建的栅格分布式水文模型确定性系数较高，在寒区适用性较好，为应用更易收集的气象、降水量等数据获取土壤含水量信息提供了一种有效工具；基于该模型模拟的流域各栅格逐日土壤含水量，采用土地覆被等数据识别栅格、某覆被类型等不同空间范围，并将其土壤含水量统计为日、旬、月等时段数据，可以实现旱情的多尺度评估。项目取得的主要研究成果包括（1）基于Shuttleworth-Wallace（S-W）公式建立了栅格蒸散发模块，应用张力水蓄量实时修正S-W计算的潜在蒸散量取得了较好的实际蒸散量模拟效果；（2）借鉴 Sacramento 模型在透水面积上的产流思想建立了栅格产流模块，兼顾了蓄满和下渗过程，能较好地反映寒区降雨径流关系；（3）应用联合国粮农组织土壤特性数据确定了11种产流模块参数，在简化参数率定工作的同时实现了这些参数的栅格化；（4）构建的栅格分布式水文模型最大限度利用了我国现有的日步长降水量、流量及常规气象数据，可用于模拟寒区欧根河流域的日流量过程，并为该流域多尺度旱情评估工作提供了大量土壤含水量数据。