The blue water footprint is the volume of water that has been sourced from surface or groundwater resources (lakes, rivers, wetlands and aquifers) and has either evaporated (for example while irrigating crops), or been incorporated into a pr[……]
Update: daily的数据其实是三小时数据的累加，累加的时间段如下：
FileHeader = ‘StartGranuleDateTime=1998-07-18T01:30:00.000Z;
StopGranuleDateTime=1998-07-19T01:29:59.999Z’
因此，这个数据有一定的时差，比如在中国，用的是UTC8时区[……]
DHSVM的一些水文成分（比如降雨蒸散发等）是输出在Mass.Balance这个文件中，按照模拟的时间步长输出的。
如下：
但是实际我们可能关系的是在daily,monthly or yearly的尺度上的结果，方便分析比较。为此我写了一个MATLAB程序能把这个文件输出到三个不同的文件，分别代表daily， montly, yearly的结果。
下面是代码的头文件，需要用户自定义一些：
%% This Code is used to sumarized the default output of DHSVM (Mass.Balance)
% I[……]
DHSVM模型需要subdaily的气象数据，而一般气象站只有daily的数据。为此，我将VIC模型的自带的气象数据的Meteorological Forcing Disaggregation模块，比较粗略的抠出来了，使其可以方便的使用于气象数据时间降尺度，从而满足DHSVM模型模型的数据要求。否则，直接采用原来的VIC模型，对于新手，比较复杂。 抠出来的代码我已经编译了，然后放在这里共享。程序输入为daily的气象台站数据，然后输出subdaily数据，格式完全和DHSVM对应。因此可以直接驱动DHSVM数据。 关于这个程序，我写了个简单说明： #**********************[……]
Update 2016/11/30
今天我又重新写了subdaily to monthly的程序，现在放在这里一并和大家分享。
截个图：
DHSVM模型流域出口的河川径流的格式（3小时为例）：
现在要将Subdaily的streamflow转化为daily,我写了一个C的程序来实现，先贴结果.
源代码如下：
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>
#define M[……]
数值差分方法一般分为显式差分与隐式差分，对二者的区别我查阅了相关的资料。我后面发现关于二者区分不是有一些差异。如Wiki：
Explicit methods calculate the state of a system at a later time from the state of the system at the current time, whileimplicit methods find a solution by solving an equation involving both the current state of the system and the late[……]
很久之前读了一篇发在journal of hydrology的一篇文章《The impacts of climate change and land cover/use transition on the hydrology in the upper Yellow River Basin, China》，里面讲到一种关于气候变化水文响应研究的思路很值得借鉴。
研究气候变化的水文响应的研究方法，大概有这么几类。一类是对历史的气象数据进行假定，如温度或降雨增加或减少一个固定值，得到不同的气候变化情景，利用水文模型，分析气候变化的水文响应，更确切的说是分析气候因子对水资源的影响；另一类是利用I[……]
在处理气象数据时，会经常遇到数据缺失的情况，针对问题，分三种情况进行处理。
（1）for missing data = 1 hour, average the values from each side of that hour.
（2）for 2 hours <= missing data <= 24 hours, average the values from 24 hours before and after each of the hours in that period.
（3）for missing data > 24 hours[……]
