小流域降水在山区复杂地形条件下具有显著的局地空间变异性，控制了山洪泥石流灾害的形成演化，高分辨率的降水估算是实现小流域山洪泥石流精细化数值预报的基础。目前，山区降水数据稀缺且精度低，无法准确表征小流域局地降水模式，限制了灾害模拟的精度和准确性，进而导致由降水诱发的山区小流域灾害监测预警难度大。

    针对上述问题，成都山地所何思明研究员团队博士研究生简继皓提出了一种基于卫星降水降尺度的流域降水-径流精细化模拟方法，该方法耦合局地降水降尺度模型和水动力数值模型，分析了地形效应影响下流域局地降水模式，构建了基于地形注意力机制的TA-UNet (Terrain-based Attention U-Net) 降尺度模型，能够有效识别微地形影响下降水空间分布特征关系，完善了一套针对卫星降水降尺度模型的系统性评估方法，实现了从卫星降水预报到流域径流的全过程模拟。

    该方法为有效应用气象尺度降水数据服务于小流域山洪泥石流灾害模拟预报提供了新的思路，破解了山区小流域局地降雨参数获取难题，有望进一步结合气象预报提升实时动态灾害预警的时效性与准确性，为山区山洪泥石流防灾减灾决策提供技术支撑。

    研究成果得到“十四五”国家重点研发计划（2023YFC3008304）、西藏重大专项（XZ202402ZD0001)等项目资助。以“A refined method for the simulation of catchment rainfall–runoff based on satellite–precipitation downscaling”为题，发表在国际权威期刊Journal of Hydrology上。

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流域局地降水-山洪泥石流灾害模拟