《Environmental Modelling & Software》：MODELLING THE HUMAN IMPACT ON HYDROLOGICAL CYCLE: THE MISDc v3.1 MODEL
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辛杜·卡利米塞蒂（Sindhu Kalimisetty）|阿尔贝托·蒙塔纳里（Alberto Montanari）|塞雷娜·切奥拉（Serena Ceola）|艾琳·帕拉佐利（Irene Palazzoli）|保罗·斯托基（Paolo Stocchi）|保罗·菲利普丘奇（Paol
辛杜·卡利米塞蒂（Sindhu Kalimisetty）|阿尔贝托·蒙塔纳里（Alberto Montanari）|塞雷娜·切奥拉（Serena Ceola）|艾琳·帕拉佐利（Irene Palazzoli）|保罗·斯托基（Paolo Stocchi）|保罗·菲利普丘奇（Paolo Filippucci）|卢卡·布罗卡（Luca Brocca）|雅科波·达里（Jacopo Dari）|弗朗切斯科·托尔纳托雷（Francesco Tornatore）|费德里卡·博奈乌蒂（Federica Bonaiuti）|斯特凡尼亚·卡米奇（Stefania Camici）
意大利佩鲁贾国家研究委员会，地质水文保护研究所
摘要
本研究介绍了MISDc v3.1，这是一个基于过程的、灵活的开源水文模型，用于模拟大型且受人类活动影响的河流系统中的复杂水文动态。该模型应用于意大利的波河（Po River）流域，该流域受到强烈的人为影响。校准使用了2000–2023年的水文气象数据，而验证则是通过与观测到的河流流量以及基于卫星的土壤湿度、蒸发量、雪水当量和灌溉量的数据进行多变量比较来完成的。定量性能评估表明，在多个测量站点的模拟精度很高（修正后的Kling–Gupta效率=0.88–0.93）。引入灌溉和水库运行模块显著提高了河流流量模拟的准确性，尤其是在低流量条件和2022–2023年的极端干旱期间。通过BLUECAT方法评估的不确定性有助于更好地理解模型在不同流量条件下的可靠性。由于MISDc v3.1基于Python开发且具有开放访问权限，因此可以轻松应用于其他流域，为综合水资源管理提供了一个强大而灵活的工具。
章节摘录
引言
流域水文的数学建模已经从简单的经验方法发展到能够整合GIS功能、先进计算方法以及遥感数据的复杂分布式模型，以应对复杂的环境和水资源挑战（Singh, 2018）。尽管取得了这些进展，但在受人类改变的河流流域中预测极端水文事件仍然特别具有挑战性，因为气候变率、土地利用等多种因素相互交织。
MISDc v3.1模型是一个灵活的、模块化的半分布式概念水文模型，能够再现近自然状态和人为改造流域中调节水循环的主要水文变量的时间演变。为了考虑河流流量模拟中的不确定性，使用了BLUECAT工具。该工具能够将单一的确定性模型输出转换为概率预测，从而提供对模型可靠性的额外见解。
波河是意大利最大的水文流域，覆盖面积达72,000平方公里，总长度为652公里。这条河流系统由141条支流汇入，从意大利北部的边界延伸到南部，从北部的阿尔卑斯山脉延伸到南部的亚平宁山脉，体现了其在意大利地貌中的重要性和水文复杂性。
该流域的年平均降雨量为1,030毫米。
气象数据包括降水量和气温数据。每日高分辨率（5公里，1981-2023年）的网格化降水量数据来自ArCIS数据集（Pavan等人，2019年），这些数据是通过插值北中部意大利的高密度气候监测网络中的实地观测数据生成的。
每日高分辨率（4公里，2000–2023年）的地表气温（T2m）数据来自UniMi/ISAC-CNR观测数据集（Cavalleri等人，2024年）。
要运行MISDc v3.1，必须为研究区域进行适当的配置。这包括：（1）定义河流网络拓扑结构，即像素、子流域、水库和溪流之间的相互连接方式以及与流域出口的连接；（2）准备输入数据；（3）模型校准。由于这种设置程序在所有研究区域中都是一致的，下面提供了工作流程的总体描述，随后是其在具体研究区域的实施方法。
图3显示了2000-2023年期间校准点（Pontelagoscuro、Spessa、Borgoforte、Casale Monferrato）的河流流量，以及2020年1月至5月的详细情况。在整个模拟期间，该模型在Pontelagoscuro、Spessa和Borgoforte的表现始终非常出色。高KGE’值（KGE’=0.89–0.93）和NS值（NS=0.79–0.87），以及强相关系数（rc=0.90–0.93），表明模型准确地捕捉到了这些数据。
讨论MISDc v3.1在水文建模方面取得了重大进展，因为它整合了关键的人类水资源管理要素，包括水库运行、灌溉建模以及民用和工业活动的水资源需求，同时对自然水文过程进行了精细的模拟。该方法整合了多种数据来源，包括降水量和气温记录以及人为用水模式，从而开发出了一个稳健的建模框架。
结论本研究介绍了MISDc v3.1水文模型，并全面评估了其在模拟波河流域复杂水文动态方面的能力。其较低的结构复杂性意味着计算需求非常低，从而提高了模型的灵活性和可扩展性。具体来说，该模型非常适合用于：（1）测试用于校准和验证的替代输入和输出数据集，包括基于卫星的观测数据；
CRediT作者贡献声明弗朗切斯科·托尔纳托雷（Francesco Tornatore）：撰写 – 审稿与编辑。雅科波·达里（Jacopo Dari）：撰写 – 审稿与编辑。卢卡·布罗卡（Luca Brocca）：撰写 – 审稿与编辑，概念构思。阿尔贝托·蒙塔纳里（Alberto Montanari）：撰写 – 审稿与编辑，调查，资金获取，正式分析，概念构思。辛杜·卡利米塞蒂（Sindhu Kalimisetty）：撰写 – 原初草稿，可视化，验证，软件开发，方法论研究，数据整理。斯特凡尼亚·卡米奇（Stefania Camici）：撰写 – 审稿与编辑，可视化，验证，监督。
未引用参考文献
Brocca等人，2018；D?ll和Siebert，2002；Evangelista等人，2024a；GRDC，2020；Gupta等人，1980；Herbei等人，2024；Kling等人，2012；Leng等人，2017；Li和Villarini，2026；Lievens等人，2019；Maidment和Miaou，1986；Melone等人，2002；Merz等人，2022；Montanari，2012；Musolino等人，2017；Nash，1957；PdgP，2010；PdgP，2016；Quast等人，2023；Renard等人，2010；Vereecken等人，2014；Zanchettin等人，2008。
利益冲突声明作者声明没有利益冲突。
? 作者声明以下可能被视为潜在利益冲突的财务利益/个人关系：
斯特凡尼亚·卡米奇（Stefania Camici）表示获得了意大利大学与研究部的财政支持。阿尔贝托·蒙塔纳里（Alberto Montanari）也表示获得了意大利大学与研究部的财政支持。如果还有其他作者，他们也声明没有已知的利益冲突。
作者衷心感谢MUR的支持。阿尔贝托·蒙塔纳里（Alberto Montanari）和塞雷娜·切奥拉（Serena Ceola）得到了RETURN Extended Partnership的支持，该项目获得了欧盟 Next-GenerationEU（国家恢复与韧性计划 – NRRP，任务4，组成部分2，投资1.3 – D.D. 1243 2/8/2022，PE0000005）的资助。阿尔贝托·蒙塔纳里（Alberto Montanari）还通过项目“气候变化对洪水和干旱影响的随机放大（CO22Water）”获得了意大利科学基金的支持。
