干旱区绿洲的存在和发展主要依赖于高山产流的供给。由于高山区气象数据很难获得，缺资料或无资料现象非常严重，特别是我国西部干旱区显得尤为突出。所以，气象数据的短缺与不足已严重影响了模拟流域水文变化的研究。
针对这一问题，我们以塔南策勒河流域为案例，基于相似性原理利用修正的Delta方法和昆仑山北部的十二个站点数据对高山区喀尔塔什站和策勒研究站的气象数据进行了气候重建，同时利用TL-FNN-BP 模型分析了径流模拟的不确定性。研究结果表明，相比重建的月降水数据，重建的月平均气温和月蒸发量数据精度相对较高，这也说明了连续时空场相较于离散时空场更容易重建。此外，通过率定，TL-FNN-BP (9,1,1)模型能非常好的模拟径流数据(NSCE>0.80)。虽然通过利用多数据集合理论能有效减小径流模拟的不确定性，但由于重建数据不确定性和模型结构不确定性的叠加，径流的模拟仍然具有很大的不确定性。然而，该研究能有效地弥补了缺资料地区的气象数据不足，为今后气候变化的长程分析和径流模拟提供数据支撑，也为下游绿洲水资源管理提供重要的参考。相关研究成果以“Reconstructing meteorological time series to quantify the uncertainties of runoff simulation in the ungauged Qira River Basin using data from multiple stations”为题发表于Theoretical and Applied Climatology期刊上。详见：http://link.springer.com/article/10.1007%2Fs00704-015-1548-1
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