budyko 证明1

Budyko 曲线的理论推导和应用 在水文地质学中，Budyko 曲线是一种常用的方法来估算实际蒸发量作为干旱指数的函数。在过去，已经有多种经验公式被提出来描述这种关系，但是这些公式都缺乏物理基础。本文提出了一种基于物理模型的方法来推导 Budyko 曲线，该模型使用可测量的参数，包括降雨特征和简单的蒸发模型。 模型假设了两种类型的蒸发：截留和 transpiration。截留可以被认为是一个阈值过程，在日尺度上可以被建模。通过将降雨分布函数与预期的降雨天数相乘，可以获得月度截留量。同样，月度截留量可以被scale up到年度截留量。transpiration 也可以被建模为一个阈值过程，在月尺度上，可以被scale up到年度transpiration。 预期的降雨天数可以通过两种方式被建模：一是作为月度降雨量的固定比例，二是基于 Markov 性质的降雨的幂函数关系。后者需要数值解决方案。结果表明，在年度基础上，分析模型与数值解决方案之间的差异不大。因此，分析模型被应用于 10 个不同气候地区的 10 个地点。 该论文展示了基于可测量参数的经验 Budyko 曲线可以被构建，包括蒸发阈值、预期的降雨天数和降雨月数，以及半干旱地区的月度水分 carryover 量。 在气候学和水文地质学中，Budyko 曲线是一种重要的工具，用来描述气候和水文过程之间的关系。该曲线可以应用于估算实际蒸发量、设计水库、评估水资源等。然而，传统的 Budyko 曲线模型基于经验公式，缺乏物理基础。本文提出了一种基于物理模型的方法来推导 Budyko 曲线，该模型使用可测量的参数，具有很高的实际应用价值。 在实际应用中，该模型可以被用于估算实际蒸发量、设计水库、评估水资源等。此外，该模型还可以被用于研究气候变化对水文过程的影响、评估水资源的可持续性等。 本文提出了一种新的方法来推导 Budyko 曲线，该方法基于物理模型，使用可测量的参数，具有很高的实际应用价值。该方法可以被用于估算实际蒸发量、设计水库、评估水资源等，具有广泛的应用前景。