0 引言
传统水文学的研究多集中在流域尺度。因为流域是天然的集水区域， 是人类生存、 经济社会发展、 生态环境保护的自然单元， 流域之间往往被认为不存在径流联系。但随着气候变化、 经济全球化等强人类活动影响， 局地的水循环势必受到全球水文大循环和非本地人类活动的影响， 这要求水文学家跳出流域尺度， 从全球视角理解局地水问题。而全球尺度水文模型是实现这一目标的重要科学工具。
1 全球尺度水文模型研究的科学意义
水循环发生在全球尺度， 且与大气圈、 生物圈、 岩石圈、 冰冻圈等其它圈层紧密相连［3］。水在地球上三态共存， 且通过能量交换而相互转化， 这一循环过程周而复始。水循环本身的特点， 以及与其它圈层的紧密联系， 使水循环的研究天然具有全球性。但水文学起源于局地的需求， 如水利工程和农业生产［4］， 因此水文学自产生就带有地域的基因［5］。水文学按照研究内容、 研究方法、 研究目的等有众多分支， 如： 降雨径流关系研究、 蒸散发研究、 寒区水文学、 旱区水文学、 生态水文学等。然而， 地球是一个整体系统， 水与各圈层和人类社会紧密相连。众多水相关科学问题和局地水危机的彻底解决， 都无法单独用流域或部门水文学方法实现［6］， 因此亟需从全球尺度和多学科视角审视水循环过程， 从而更深刻理解局地水文过程。
全球水文学要求水文学家跳出传统的降雨径流研究的舒适区， 去拥抱更广大的学科综合， 包括气象学、 地理学、 生态学、 海洋学、 土壤学、 地球化学、 全球变化科学等。全球尺度水文模型必须基于流域水文和山坡水文的基本原理和知识， 但又有别于传统水文模型。降雨径流是传统水文模型中最核心的部分， 在全球尺度水文模型中也是关键模块。但占全球陆地降水量60%［12-13］的蒸发是极重要但往往被忽视的陆地水文过程， 同时也影响大气的陆面过程。准确模拟陆气之间的水分交换过程及其作用， 要求全球尺度水文模型更紧密地与大气模式耦合。同时， 地理学的系统和综合的思维在全球尺度水文模型构建中也至关重要。区别于工程水文对测―报―算准确性的追求， 地理水文更强调产汇流、 蒸发蒸腾等机理过程的认识。两者既有联系， 又有不同侧重， 在全球尺度水文模型构建时两种建模思路可以互为借鉴和补充。
水资源问题从来都是和经济、 政治、 外交、 贸易等紧密相连的。经济全球化、 贸易一体化、 以升温为代表的气候变化等宏观大趋势， 使得水资源在全球范围内的合理和优化配置日益受到重视。例如虚拟水贸易研究、 跨流域调水和调控、 土地利用变化对水循环影响等， 都超出了流域尺度， 因此需要全球尺度水文模型从更宏观角度看待局地水问题。众多发展中国家的经济建设、 生态保护， 都离不开水资源做支撑， 但多数发展中国家水文资料极其缺乏， 成为制约其经济和社会发展的瓶颈问题之一。这需要提高全球尺度水文模型在无资料区模拟能力， 结合最新的全球气象、 地形、 植被、 冰雪覆盖等地面实测和遥感数据作为模型输入， 对广大无资料或缺资料地区的水文水资源状况进行评估。借助全球尺度水文模型评价水资源在多年和不同季节的分配情况， 厘清水资源时间变化规律， 为大洲及全球尺度进行水资源管理和优化调度、 洪涝和干旱灾害防治、 生态环境保护等提供科学支撑。
2 全球尺度水文模型的国家需求
我国“一带一路”、 “人类命运共同体”等国家倡议和全球治理的重大战略需求， 为我国全球尺度水文模型研究提供了难得的机遇。但全球范围内依然存在广大的无资料地区， 这为广大发展中国家的经济社会发展带来了障碍。“一带一路”沿线区域面积广大， 水文水资源的空间时间异质性均很强， 存在诸多无资料流域， 水文资料的缺乏极大限制了沿线国家经济社会发展和生态环境保护， 因此亟需对沿线国家水文水资源状况进行系统评估。在全球尺度水文模型方兴未艾之时， 多数的研发和维护仍在欧美国家。我国水文学发展到今天， 学科已近完备， 不同尺度不同分支的水文学研究都有长足发展。但是我国全球尺度的水文学与目前水文学的整体发展态势相比， 仍有待提高。
国际河流研究也需要大洲甚至全球尺度水文模型的支撑。长期以来我们重点关注国际河流的国内部分， 主要集中在澜沧江、 图们江等少数几个国际河流， 缺乏从区域到全国层面的宏观综合研究， 更缺乏全流域和大陆尺度的系统研究， 难以对我国国际河流的合理利用、 有效保护和协调管理提供充足的科学依据。跨境水资源环境本底不清， 关键信息缺失。对全流域的环境状况， 特别是境外部分的环境状况不明确， 导致难以客观评估我方水资源开发的“真实”跨境影响， 在面对下游国家的指责或国际社会的炒作时， 缺乏足够的科学依据来消除误解和促进增信释疑， 令我国在很多国际水问题谈判中处于不利地位［14］。因此， 全球尺度水文模型发展既是国际地球科学领域的前沿问题， 也是国家重大战略的紧迫需求， 亟需进行深入研究。
3 全球尺度水文模型发展现状
3.1 全球尺度水文模型概述
流域水文模型重点关注和回答“Where does water go when it rains？”（降水去哪儿）的问题。就全球模型而言， 狭义上讲， 以描述降水径流过程为核心（降水去哪儿）， 以解决全球水文水资源问题为目的而开发的模型是全球尺度水文模型。但是由于水文过程与大气、 植被、 地形等紧密相连， 因此不同领域的科学家从不同角度建立了包含“降水去哪儿”这一核心陆地水文过程的全球模型， 如全球陆面过程模型和动态植被模型都含有陆面水文过程模块。并且各个模型之间虽然研究目的不同， 但对象有所重合， 因此互相借鉴融合， 各模型间的界线已逐渐模糊。
水文学家、 气象学家、 生态学家分别从不同视角建立了不同复杂程度的包括陆地水文过程的全球模型， 除了全球尺度水文模型， 气象学家建立了全球陆面过程模型， 生态学家建立了全球动态植被模型。由于模型开发的源动力不同， 三种模型各有侧重： 水文模型侧重于对水量平衡、 产汇流等水文过程的描述， 以及引起的洪水、 干旱、 水资源变化的模拟， 进而与水库调度、 人类取用水等水资源管理结合；陆面过程模型侧重于模拟陆气之间的水热交换， 为大气模型提供下垫面参数， 但也逐渐考虑更精细化的陆面水文过程；动态植被模型由生态学家建立， 主要研究生态系统水、 热和碳循环过程以及对气候系统的反馈效应， 水循环模块是重要组成部分。随着学科交叉融合的深入发展， 三种模型互相借鉴补充耦合， 差异在逐步缩小， 出现了协同发展的趋势。本文重点讨论以解决水文水资源问题为目的而开发的， 对陆面产汇流过程有较详细考虑的狭义的全球尺度水文模型。由于笔者水平所限， 加之模型发展日新月异， 模型间的耦合趋势明显， 本文只能挂一漏万， 列举较熟悉的十余种全球尺度水文模型， 以期对整体发展趋势进行梳理和展望。
最早从全球视角审视陆地水文过程的是气象学家开发的陆面过程模型［17］。1986年， MIT教授Eagleson作为水文学家首次提出全球尺度水文的概念［18］；随后1989年美国新罕布什尔大学Vörösmarty教授建立了WBM全球尺度水文模型［19］；进而1997年， 德国斯图加特大学Döll教授建立WaterGAP全球尺度水文模型［20］；之后全球尺度水文模型进入了快速发展时期， 涌现出了诸如PCR-GLOBWB、 H08、 DBH等众多广泛应用的全球尺度水文模型。全球尺度水文模型时间分辨率从15分钟到逐日甚至月和年不等， 空间分辨率从0.1°到0.25°、 0.5°、 1°不等， 但大多为逐日0.5°， 以便与主流大气模式降尺度产生的气候驱动数据耦合。由于笔者知识所限， 仅列举以下11个典型的代表性全球尺度水文模型（表1）， 并讨论其具体模块。
表1 主要全球尺度水文模型列表
Table 1
| 模型 | 时空分辨率 | 融雪算法 | 蒸散发算法 | 降雨径流模块 | 汇流模块 | 人类用水/水库模块 | 参数率定 | 文献 来源 | 国家 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| DBH | 0.5°， 日或小时 | 能量平衡 | 能量平衡 | 基于土壤质地的物理模型 | 有 | 有/有 | 无 | ［22］ | 日本/中国 |
| H08 | 1°， 日 | 能量平衡 | 潜在蒸发+土壤湿度 | 蓄满（水箱模型） | 有 | 有/有 | 无 | ［23］ | 日本 |
| LPJmL | 0.5°， 日 | 度日因子 | Priestley-Taylor+ 土壤湿度 | 蓄满（水箱模型） | 有 | 仅灌溉/有 | 无 | ［24］ | 德国 |
| Macro-PDM | 0.5°， 日 | 度日因子 | 彭曼+土壤湿度 | 蓄满（新安江） | 无 | 无/无 | 无 | ［25］ | 英国 |
| MATSIRO | 1°， 日（6小时能量平衡） | 能量平衡 | 彭曼+土壤湿度 | 蓄满（TOPMODEL） | 有 | 有/有 | 无 | ［26］ | 日本 |
| MPI-HM | 0.5°， 日 | 度日因子 | 彭曼 | 蓄满（新安江） | 有 | 无/无 | 有 | ［27］ | 德国 |
| PCR-GLOBWB | 0.5°， 日 | 度日因子 | Hamon+土壤湿度 | 蓄满（HBV） | 有 | 有/有 | 无 | ［28］ | 奥地利 |
| VIC | 0.5°， 日 | 能量平衡 | 能量平衡 | 蓄满（新安江） | 有 | 仅灌溉/有 | 有 | ［29］ | 美国 |
| WASMOD-M | 0.5°， 月 | 温度因子 | 气温+空气相对湿度 | 基于土壤湿度的月水量平衡方程（WASMOD） | 无 | 无/无 | 有 | ［30］ | 瑞典 |
| WaterGAP | 0.5°， 日 | 度日因子 | Priestley Taylor+ 土壤湿度 | 蓄满（HBV） | 有 | 有/有 | 有 | ［31］ | 德国 |
| WBM | 0.5°， 日 | 度日+降水量 | 彭曼公式 | 蓄满（植被决定 相关参数） | 有 | 有/有 | 无 | ［32］ | 美国 |
WBM（Water Balance Model）是美国新罕布什尔大学Vörösmarty教授于1989年开发的全球尺度水文模型， 用来模拟土壤含水量、 蒸散发和产流量等主要水文过程［19］。线性水库用来模拟山坡汇流， WTM（Water Transport Model）用来模拟河道汇流。多个参数中， 田间持水量与植被和土壤联系， 其他模型参数均未率定。WBM后续加入了灌溉、 水库调度、 冻土等模块。
WaterGAP（Water-Global Analysis and Prognosis Model）是德国Kassel大学Alcamo等［20］基于HBV流域水文模型结构建立的全球尺度水文模型。在几十年的发展过程中， WaterGAP在水文模型基础上加入了详细的用水模型， 包括灌溉、 工农业等各用水单元。WaterGAP模型开展了大量参数区域化的工作， 使得模拟精度在众多全球尺度水文模型中表现不俗。WaterGAP是最广泛使用， 也是最成功的全球尺度水文模型之一。
PCR-GLOBWB是荷兰乌特勒支大学Van Beek等［21］于2009年， 基于PCRaster开发工具， 以HBV模型为基础构建的全球尺度水文模型。它包括三层土壤， 分为三个水源： 地表水、 壤中流、 基流。植被分为自然植被、 雨养植被、 灌溉植被三种。蒸散发分为植被蒸腾和裸土蒸发。PCR-GLOBWB陆续耦合了用水需求、 地下水、 水温等模型， 成为是广泛使用的全球尺度水文模型之一。
DBH（Distributed Biosphere Hydrological model）是汤秋鸿等［22］在东京大学开发的生态水文模型。把植被过程（SiB2）耦合进水文模型， 同时考虑了地形等对水文过程影响。基于物理机制的产流模型， 耦合了物理机制的坡面汇流和河网汇流模型。除了自然水文过程， DBH还考虑了灌溉用水， 是较早考虑人类活动的水文模型之一。
H08模型由日本东京大学Hanasaki等［23］开发。包括6个模块， 地表水、 河网汇流、 植被生长、 水库调度、 环境流量、 人类取用水。水文过程的模拟主要采用水箱的概念模型， 同时考虑水量和能量平衡。河网汇流模型采用TRIP（Total Runoff Integrating Pathways）。
LPJmL模型是德国波兹坦气候研究中心（PIK）的Rost等［24］基于已有的动态植被模型DGVM（Dynamic Global Vegetation Model）开发的。DGVM包括9种自然植被和12种农作物， 主要过程包括植被光合作用、 蒸散发、 植物呼吸， 碳循环等。蒸散发考虑较为详细， 被划分为有效用水（植被蒸腾）和无效用水（截留和土壤蒸发）。产流计算采用两层水箱的蓄满产流， 河网汇流采用简单的线性水库方法。
Macro-PDM（Macro Probability Distribution Model）是1999年英国南安普顿大学Arnell［33］， 基于新安江的蓄水容量曲线计算产流开发的模型。实际蒸发是建立潜在蒸发与土壤湿度的线性关系。共有13个参数， 田间持水量等7个重要参数通过统计方法进行参数区域化， 其余6个为全球均一值。
MATSIRO是日本东京大学Pokhrel等［26］基于陆面过程模型开发的能水平衡的物理模型。基于简化的TOPMODEL作为产流计算模块， 河网汇流采用TRIP计算， 并耦合H08的人类取用水模块模拟人类活动影响。
MPI-HM（Max Planck Institute-Hydrology Model）是德国马普所开发的全球尺度水文模型［27］。陆面水文过程考虑了雪的积累和消融， 融雪采用度日因子方法。潜在蒸发采用Thornthwaite方程。产流借鉴新安江模型蓄水容量曲线， 用线性水库描述地表径流和基流。
VIC（Variable Infiltration Capacity）模型是美国华盛顿大学、 普林斯顿大学等机构联合开发的陆面水文模型［29］。VIC模型借鉴新安江模型的蓄水容量曲线进行产流计算。VIC既可以作为陆面过程模型， 同时运行能量平衡和水量平衡， 还可以作为水文模型单独进行水量平衡计算。VIC考虑了13种植被类型， 积雪消融的计算采用能量和物质平衡耦合的方法。
WASMOD-M（Water and Snow balance Modeling System）是瑞典乌普萨拉大学Widén-Nilsson等， 基于挪威奥斯陆大学许崇育教授的水文和积雪模型WASMOD， 开发的月尺度全球尺度水文模型［30］。WASMOD基于概念的土壤含水量与产流量间的关系估算径流。潜在蒸发采用温度和空气含水量为输入。包括6个参数， 其中5个率定参数和1个固定参数。
综上所述， 从模型结构来看， 全球尺度水文模型的模型与流域水文模型类似， 主要由几个重要模块构成： 融雪、 蒸散发、 降雨径流、 地下水、 汇流模块、 人类用水/水库模块等。全球模型多基于流域概念性水文模型如HBV、 新安江模型、 水箱模型、 TOPMODEL等， 且多以蓄满产流机理为主。这是吸收了概念性水文模型结构简单、 计算速度快、 易于扩展到全球尺度的优点。但由于尺度大， 产汇流异质性极强， 而很多全球模型并没有详细考虑异质性， 也出现一系列亟待解决的问题（详见第5节）。蒸散发多采用先计算潜在蒸散发， 然后与土壤含水量结合计算实际蒸散发的思路。融雪径流多采用温度驱动的度日因子方法， 或者能量平衡方法。地下水模块、 汇流模块、 人类用水、 水库调度模块在不同模型差别较大， 这也说明该部分仍是研究的热点和前沿领域。
3.2 全球模型相关数据集
数据是水文研究的基础， 模型输入数据和边界条件等数据质量， 直接影响到模型的模拟精度和可靠性。但自苏联解体以后， 全世界范围内水文气象等站点的数量急剧减少。而卫星遥感的出现， 让低成本、 多要素、 分布式的全球水文观测成为可能。水文相关的遥感数据越来越丰富， 然而如何有效利用数据进行整合、 模拟和预估， 依然是水文和遥感学界亟需解决的问题。表2 ~ 4展示了常用的作为全球尺度水文模型输入和率定的数据集， 大多来自国外数据源。主要分为包括植被、 土壤、 地质、 地形、 灌溉、 水库、 河网等模型基础数据（表2）；也包括温度、 降水、 辐射、 风速等气象输入数据（表3）；还包括径流、 蒸散发、 土壤湿度、 储水量变化等模型率定和检验所需要的数据（表4）。
表2 全球尺度水文模型使用的重要数据集（模型基础数据）
Table 2
| 数据名称 | 数据说明 | 下载地址（检查日期： 2019-07-07） |
|---|---|---|
| GLCC | 全球植被覆盖数据 | http： //www.fao.org/land-water/land/land-governance/land-resources-planning-toolbox/category/details/en/c/1036354/ |
| GLiM | 全球表层岩性数据1公里分辨率图 | https： //www.geo.uni-hamburg.de/en/geologie/forschung/geochemie/glim.html |
| GLHYMPS | 全球水文地质图， 包括下渗率和孔隙度 | http： //crustalpermeability.weebly.com/glhymps.html |
| Digital Global Map of Irrigated Area | 全球0.5°灌溉面积图（基于FAO1995年资料和部分国家及省级资料） | http： //www.fao.org/nr/water/aquastat/irrigationmap/gmia_v5_lowres.pdf |
| SoilGrids1km | 全球土壤和土壤质地 1公里分辨率图 | https： //www.isric.org/explore/soilgrids |
| GRanD | 全球水库和大坝数据库 | http： //globaldamwatch.org/grand/ |
| HYDRO1k | 水文数字高程模型和河网 1公里分辨率图 | https： //www.usgs.gov/centers/eros/science/usgs-eros-archive-digital-elevation-hydro1k？qt-science_center_objects=0#qt-science_center_objects |
| HYDROSHEDS | 多尺度的水文数字高程模型和河网图， 最高分辨率90米 | https： //www.hydrosheds.org/ |
| MERIT Hydro | 多纠错后的90米分辨率水文地形分析［34］ | http： //hydro.iis.u-tokyo.ac.jp/~yamadai/MERIT_Hydro/index.html |
| MIRCA2000 | 2000年（左右）逐月全球灌溉和雨养农业图 | https： //www.uni-frankfurt.de/45218031/data_download |
表3 全球尺度水文模型使用的重要数据集（气象输入数据）
Table 3
| 数据名称 | 数据说明 | 下载地址（检查日期： 2019-07-07） |
|---|---|---|
| CRU | 1901年至今的全球逐月气象驱动数据 | http： //www.cru.uea.ac.uk/data |
| ERA-40 | 基于ECMRWF的1958—2001年1.25°的逐日气象再分析资料 | https： //apps.ecmwf.int/datasets/data/era40-daily/levtype=sfc/ |
| ERA-Interim | 基于ECMRWF的1979年至今0.8°的逐日气象再分析资料 | https： //www.ecmwf.int/en/forecasts/datasets/reanalysis-datasets/era-interim |
| GPCP | 全球逐日、 逐月和长期降水数据集分辨率为1° | https： //precip.gsfc.nasa.gov/ |
| GPCC | 全球逐月降水资料， 分辨率为0.25°， 0.5°， 1.0°， 2.5° | https： //opendata.dwd.de/climate_environment/GPCC/html/fulldata-monthly_v2018_doi_download.html |
| GSWP3 | 基于NCEP 20CR再分析资料， 经过误差纠正和插值的0.5°的 3小时气象资料 | https： //www.isimip.org/gettingstarted/details/4/ |
| MERRA | 基于NASA Goddard地球观测数据同化系统的逐日气象资料 | https： //gmao.gsfc.nasa.gov/merra/ |
| NCEP-CFRS | 1979—2011年基于NCEP/NOAA的0.5小时再分析资料 | https： //www.ncdc.noaa.gov/data-access/model-data/model-datasets/climate-forecast-system-version2-cfsv2 |
| WFD | 基于ECMRWF再分析资料（ERA-40）， 经过误差纠正和插值的0.5°的3/6小时气象资料 | https： //rda.ucar.edu/datasets/ds314.1/ |
表4 全球尺度水文模型使用的重要数据集（模型率定和检验）
Table 4
| 数据名称 | 数据说明 | 下载地址（检查日期： 2019-07-07） |
|---|---|---|
| EWA-Friend | 欧洲流域资料 | https： //www.bafg.de/GRDC/EN/04_spcldtbss/42_EWA/ewa_node.html |
| FLUXNET | 水、 能量、 二氧化碳通量 | https： //fluxnet.fluxdata.org/ |
| GRACE | 水储量变化 | https： //grace.jpl.nasa.gov/data/get-data/ |
| GRDC | 全球径流资料 | https： //www.bafg.de/GRDC/EN/Home/homepage_node.html |
| ISMN | 全球土壤湿度资料 | https： //ismn.geo.tuwien.ac.at/en/ |
| MOPEX | 美国流域降水径流资料 | https： //www.nws.noaa.gov/ohd/mopex/mo_datasets.htm |
| RIVDIS | 1807—1991年全球径流资料 | https： //daac.ornl.gov/RIVDIS/guides/rivdis_guide.html |
4 全球尺度水文模型的挑战
流域水文模型存在的诸如非线性、 尺度效应、 异参同效和不确定性等问题， 在全球尺度水文模型中这些问题依然存在， 甚至表现更为突出［35］。虽然多个全球尺度水文模型在径流量模拟、 水资源评估、 水旱灾害风险评价、 气候变化影响预估、 污染物和沉积物运移、 水与经济社会系统耦合等多个方面已有广泛应用， 但依然有众多核心科学和技术问题亟待解决。
4.1 模拟精度仍待提高
由于全球尺度水文模型大多是基于流域水文模型升尺度而建立的， 产汇流等核心模块多为借鉴流域水文模型， 例如新安江、 HBV、 TOPMODEL等， 流域水文模型存在的问题都会在全球尺度水文模型中放大。众多全球模型过于偏重全球尺度这一概念， 较少考虑全球不同气候、 生态系统、 地形区的产汇流机理差异， 这导致模型模拟结果的不确定性大［15］。Beck等［15］分析了主流的10个全球模型， 发现日径流的模拟效果NSE平均值为-0.35， PCR-GLOBWB模型的NSE仅为-1.67； 月径流NSE平均值为-0.09， PCR-GLOBWB为-1.16。这说明全球尺度水文模型的模拟精度亟待提高。这需要我们从水文模型基础的产汇流过程入手， 提高模型物理机理， 从而在根本上提高模型模拟效果， 减少不确定性。
4.2 模型参数率定困难
4.3 现有模型对多个重要水文过程的描述有缺失或过于简化
相较流域水文模型， 全球尺度水文模型由于空间尺度大异质性强， 输入输出的数据量极大， 因此需要庞大的计算资源， 这限制了全球模型对水文过程精细的描述。众多水文模型不得不在过程精细化和计算可负担之间取舍， 结果导致对多个重要水文过程缺失， 从而导致在某些区域应用时， 存在较大偏差， 在使用这些全球数据时， 应该首先对这些缺失产生的不确定性有所认识。
（1）汇流过程缺失或过于简化。产流过程， 即对降水的分配， 是所有水文模型的核心功能。但产流过程之后的坡面汇流和河道汇流（尤其是坡面汇流）， 这些过程在众多全球模型中缺乏考虑， 或采用均一值的方式进行简单处理。
5 展望
5.1 加强山坡-流域-全球多尺度水文机理研究
著名水文学家Keith Beven指出： 如果不在水文模型机理研究上有所突破， 只片面强调全球尺度应用， 那么随着研究尺度的扩大（从山坡到流域再到全球）， 不确定性也将不可避免地增加［42］。具体讲， 全球尺度水文模型对陆地水文过程的模拟至少需要包括五大子模块（图1）： 全球冰雪消融子模型、 全球降雨产流子模型、 坡面汇流子模型、 地下水子模型、 全球河网汇流子模型。每一部分都需要在机理上强化研究， 进而完善各子模型和算法， 同时还要兼顾在无资料或缺资料地区参数获取的问题。尤其是如何把网格内气候和景观异质性和模型参数区域化结合起来；或依据可观测数据推求模型参数， 进而模拟产汇流的空间异质性［16，43］。总之， 如果不从根本上提高模型产汇流机理， 片面追求全球尺度的概念， 则势必削弱全球尺度水文模型的科学性。
图1
图1
全球尺度水文模型应包括的五大子模型
黑色方框内表示各子模型；绿色填充代表模型的输入数据；蓝色填充代表主要水文过程；橙黄色填充代表模型检验数据
Fig.1
The five sub-models of a global hydrological model
Black boxes indicate the sub-models； boxes filling with green are the input data； boxes filling with blue are the hydrological fluxes； boxes filling with orange are the data for model validation
5.2 高时空分辨率的全球尺度水文模型呼之欲出
精细化的水资源管理、 防洪减灾等社会需求与日俱增， 这对水文模型的空间和时间分辨率提出越来越高的要求。另外， 随着计算机性能的空前发展， 使得高空间-时间分辨率的全球尺度水文模型成为可能。美国著名水文学家Eric Wood在2011年撰文提出超高分辨率（hyper resolution）的全球尺度水文模型的设想， 以精细地描述地表能水过程的异质性， 并更好地为社会服务［44］。Fan等［45］也指出在全球尺度水文模型中利用次网格化等技术， 精细化地描述地形和植被对水热再分配的影响， 是建立从山坡到全球尺度水文模型联系的关键。目前WaterGAP、 PCR-GLOBWB等全球模型已发展出10公里空间分辨率的版本［46-47］， 在此基础上进一步提高分辨率将面临多重挑战， 需紧密结合需求导向， 甄别并实现高分辨率下的关键过程模拟， 并对次要过程进行合理参数化， 有序提升高分辨率模型的效能。
5.3 遥感大数据对模型的支撑
5.4 人工智能等新技术
5.5 多部门模型耦合
水作为联系自然和人类社会的重要媒介， 具有自然-社会的二元性特点［10］。我们正处于人类世， 人类对地球的改造能力空前强大。在这一背景下， 全球尺度水文模型必须考虑人类活动， 如大坝、 大堤、 灌溉、 工业用水等， 对自然水循环的影响， 而不是简单把人类用水作为自然水文过程的下游。因此， 建立以水为核心内容的、 多部门耦合的模型势在必行。水-食物-能源耦合系统（Food-Energy-Water Nexus）的相关研究说明， 局限于单一要素无法清楚认识复杂的水问题［55］。另外， 德国波兹坦气候研究所发起的多部门影响模型对比计划［56］试图耦合全球大气模型、 水文模型、 水质模型、 农业模型、 植被模型、 健康模型、 海岸工程模型、 经济影响模型等。这些与水相关多学科、 多部门模型的蓬勃发展， 也说明了全球尺度水文模型广阔的应用前景。
总之， 水循环发生在全球尺度， 因而天然具有全球性， 从科学角度系统认识陆地水文过程需要全球尺度水文模型。全球尺度水文模型发展迅速， 取得了一系列重要进展， 但依然存在一系列问题和挑战， 这些问题的解决需要从流域尺度机理进行解释， 也需要拥抱遥感、 人工智能、 大数据等先进的技术手段， 多部门模型耦合也为全球尺度水文模型的发展提供了广阔的应用前景。
参考文献
Water in crisis： paths to sustainable water use. Ecological Applications
［J］.
Progress and prospect of hydrological sciences
［J］.
水文学研究进展与展望
［J］.
Landscape heterogeneity and hydrological processes： a review of landscape-based hydrological models
［J］.
Water problems and opportunities in the hydrological sciences in China
［J］.
New definitions for moisture recycling and the relationship with land-use changes in the Sahel
［J］.
Atmospheric moisture recycling： Role of advection and local evaporation
［J］.
Panta Rhei-everything flows”： change in hydrology and society-the IAHS scientific decade 2013 - 2022
［J］.
Integrated simulation of the dualistic water cycle and its associated processes in the Haihe River Basin
［J］.
海河流域二元水循环及其伴生过程综合模拟
［J］.
Impacts of human water use on the large-scale terrestrial water cycle
［J］.
人类用水活动对大尺度陆地水循环的影响
［J］.
Global hydrological cycles and world water resources
［J］.
Investigating soil moisture-climate interactions in a changing climate： a review
［J］.
Progress and perspective of international river researches in China
［J］.
中国国际河流研究进展及展望
［J］.
Global-scale regionalization of hydrologic model parameters
［J］.
Global hydrological models： a review
［J］.
Climate and the ocean circulation： I. The atmospheric circulation and the hydrology of the earth’s surface
［J］.
The emergence of global-scale hydrology
［J］.
Continental scale models of water balance and fluvial transport： an application to South America
［J］.
Global change and global scenarios of water use and availability： an application of WaterGAP 1.0
［R］.
The global hydrological model PCR-GLOBWB： conceptualization， parameterization and verification
［J］.
The influence of precipitation variability and partial irrigation within grid cells on a hydrological simulation
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An integrated model for the assessment of global water resources-Part 1： Model description and input meteorological forcing
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Agricultural green and blue water consumption and its influence on the global water system
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Simulating current global river runoff with a global hydrological model： model revisions， validation， and sensitivity analysis
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Incorporating anthropogenic water regulation modules into a land surface model
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Development and validation of a global dynamical wetlands extent scheme
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Global modeling of withdrawal， allocation and consumptive use of surface water and groundwater resources
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Water budget record from Variable Infiltration Capacity （VIC） model
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Global water-balance modelling with WASMOD-M： Parameter estimation and regionalisation
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A global hydrological model for deriving water availability indicators： model tuning and validation
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Reconstructing 20th century global hydrography： a contribution to the Global Terrestrial Network-Hydrology （GTN-H）
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A simple water balance model for the simulation of streamflow over a large geographic domain
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The inter-sectoral impact model intercomparison project （ISI-MIP）： project framework
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Global hydrology 2015： State， trends， and directions
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Advances in the Integrated Surface Water and Groundwater Model
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地表水和地下水耦合模型研究进展
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Advances in coupled surface water and groundwater models
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地表水与地下水耦合模型研究进展
［J］.
On applicability of a fully distributed hydrological model in the cold and alpine watershed of Northwest China
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分布式水文模型 DHSVM 在西北高寒山区流域的适用性研究
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The application progress of hydrological model in quantifying the contribution of glacier runoff to total watershed runoff
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水文模型在估算冰川径流研究中的应用现状
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Hydrological modelling over the Tibetan Plateau： Current status and perspective
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青藏高原水文模拟的现状及未来
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A spatial assessment of hydrologic alteration caused by dam construction in the middle and lower Yellow River， China
［J］.
Comment on “Hyperresolution global land surface modeling： Meeting a grand challenge for monitoring Earth’s terrestrial water” by Eric F. Wood
et al. ［J］.
Global root zone storage capacity from satellite-based evaporation
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Hyperresolution global land surface modeling： Meeting a grand challenge for monitoring Earth’s terrestrial water
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Hillslope hydrology in global change research and Earth system modeling
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Modeling variable river flow velocity on continental scale： Current situation and climate change impacts in Europe
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PCR-GLOBWB 2： a 5 arcmin global hydrological and water resources model
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Satellite-based observations of hydrological processes
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One-dimensional soil temperature simulation with Common Land Model by assimilating in situ observations and MODIS LST with the ensemble particle filter
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Global analysis of approaches for deriving total water storage changes from GRACE satellites
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The SWOT mission and its capabilities for land hydrology
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How does the evaluation of the GPM IMERG rainfall product depend on gauge density and rainfall intensity？
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High-resolution mapping of global surface water and its long-term changes
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The global distribution and trajectory of tidal flats
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Challenges in operationalizing the water-energy-food nexus
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MERIT Hydro： a high-resolution global hydrography map based on latest topography dataset
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