基于FCM-SCEMUA的水文模型参数不确定性估计方法

引入模糊C-均值聚类(FCM)方法对水文过程进行分类,结合SCEMUA方法,建立了基于FCM-SCEMUA的水文模型参数不确定性分析方法。选择南水北调水源区所在的汉江上游的江口流域,以新安江模型为例进行了实例研究。结果表明,FCM-SCEMUA方法通过对不同分类的似然函数分别设置阈值,在阈值同样为70%的情况下,所得到的有效参数组比通过SCEMUA方法得到的减少了64.8%的不合理参数组。所推求的参数后验分布更能够朝着高概率密度区进化,推导出更加合理的水文模型参数的后验分布,从而得到更加合理的预测区间,有效地减少了水文模拟与预测的不确定性。     

水文预报不确定性研究进展与展望

归纳了水文预报不确定性的来源与分类，综述了国内外对水文预报不确定性的研究进展以及相关文献、方法与模型，展望了水文预报不确定性研究的发展前景。水文预报不确定性始终存在并制约防洪调度决策的正确性，水文预报结果应该描述为概率的而不是确定的形式，概率水文预报实现了预报与决策的耦合。     

基于贝叶斯理论的水文多模型预报

水文预报对于防洪、抗旱以及水资源调度等具有重要意义。水文预报通常依靠水文模型来完成,由于受到不同流域特点、产汇流机制等的限制,每个水文模型都具有各自的特点及适用区域。单一模型具有非常大的水文预报不确定性,为了解决单一模型局限性的问题,多模型水文预报常作为降低水文预报不确定性有效方法之一。选用三种常见的水文模型:时变增益水文模型、新安江模型和萨克拉门托模型,在珠江飞来峡流域进行分布式建模,采用相同的输入与初始场,三个模型独立进行模拟,然后对比三个模型的结果,并进行贝叶斯多模型加权平均和简单平均得到多模型平均结果,研究结果表明,贝叶斯模型处理后的结果要比单个模型模拟结果和简单平均处理后的结果准确率高。     

基于SODA方法的HyMOD模型不确定性分析

为了改进水文建模过程中的不确定性处理,采用一种融合全局优化和数据同化(Simultaneous Optimization and Data Assimilation, SODA)的混合框架,对HyMOD模型进行了不确定性分析,并与经典SCEM-UA方法进行了比较。SODA方法具有如下特点①具备较高的参数搜索效率和寻优能力;②明确考虑包括输入、输出、参数以及模型结构在内的重要不确定性来源。SODA方法在渭河流域的实例应用结果表明与SCEM-UA方法相比,SODA方法不仅显著提高了预报精度,而且推求出了性质更为优良的预报区间。SODA方法的成功应用,有助于模型概念的改进及对水文系统功能的理解。     

水文模型不确定性研究方法耦合分析

为了探索解决在提高区间覆盖率的同时降低预测区间平均带宽的问题,将dual EnKF方法与GLUE方法2种水文模型不确定性研究方法进行了耦合分析,得到了dual E-G方法。以新安江模型为例,采用3个评价指标(覆盖率、平均带宽和平均不对称性)评价了dual E-G方法在3个流域(甲河流域、天河流域、灞河流域)的预测区间性质,并与GLUE方法进行了对比。结果表明：dual E-G方法可以同时改善3种不确定性指标。该成果可为水文模型预报、洪水决策风险分析等方面的深入研究提供有益参考。     

基于Copula函数的多变量水文不确定性处理器

传统的水文不确定性处理器(HUP)属于单变量结构类型,只能独立地给出各预见期实际流量的贝叶斯后验概率密度,没有考虑它们之间的内在相关性。本文利用Copula函数推导了贝叶斯转移预报(BTF)方法中后验转移密度的解析表达式,提出了基于Copula函数的贝叶斯转移预报(CBTF)方法和基于Copula函数的多变量水文不确定性处理器(CMHUP),进而发展了基于Copula函数的贝叶斯极值预报(CBEF)方法,并应用于三峡水库入库洪水预报中。结果表明:所提方法实用有效,CBTF方法和CMHUP可以定量地评估三峡水库入库流量转移预报的不确定性,准确揭示了水文预报不确定性在时间上的演变特征,CBEF方法则提供了预见期时段内最大入库流量预报的不确定性信息。所提方法不需要进行线性-正态假设,能够很好地捕捉流量过程的非线性和非正态特征,适用范围更加广泛,对于支撑防洪减灾和水库运行调度具有重要的参考价值。     

基于BP神经网络的贝叶斯概率水文预报模型

本文在贝叶斯概率水文预报系统(BFS)框架之上，研究了双牌水库水文预报的不确定性，建立了流量先验分布及似然函数的BP神经网络模型，并通过Markov链Monte Carlo(MCMC)方法求解得到流量后验分布及其统计参数。通过对双牌水库历史洪水的研究结果表明，基于BP神经网络的BFS不仅显著提高了预报精度，而且为防洪决策提供了更多的信息，使得预报人员在决策中能考虑预报的不确定性，定量的估计各种决策的风险和后果。     

水文模型不确定性及集合模拟总体框架

水文过程集合模拟将多种确定性和不确定性方法及物理模型和数值模型进行耦合集成,是当前减少水文过程模拟预报不确定性影响的一种有效方法。本文在回顾水文模型发展历程的基础上,从模型输入、模型参数和模型结构三方面的不确定性出发,剖析了水文模型不确定性的原因,最后对水文过程集合模拟的特点、总体框架及主要方法进行了评述。     

贝叶斯概率水文预报研究进展与展望

水文预报不可避免地存在着输入、水文模型参数和结构等不确定性,导致预报结果也具有不确定性。因此,定量估计水文预报的不确定性,实现概率水文预报,不仅可得到比确定性预报更高的精度,而且还能为决策者提供更丰富的预报信息。本文根据不确定性来源的不同,从输入资料、模型结构、模型参数和综合不确定性等方面,详细综述了贝叶斯水文概率预报的研究进展,归纳了精度评定指标和效果检验方法,并展望了贝叶斯概率水文预报未来的研究重点和方向:(1)科学有效地解释、沟通和传播水文预报不确定性信息和概率水文预报产品;(2)建立水文集合概率预报框架,估计并降低水文预报的总不确定性;(3)开展考虑预报变量时空相关性的贝叶斯概率水文预报研究;(4)深入推动概率水文预报信息在风险决策中的应用。     

流域水文模型不确定性研究进展

流域水文模型不确定性显著影响模拟结果的精度,科学分析流域水文模型的不确定性是实际应用过程中的重要环节,对流域水污染科学管理具有重要意义。针对不确定性的分类,着重对近年来流域水文模型在输入数据、参数以及结构方面的不确定性研究进行总结,概述每种不确定性的来源及影响,并从降低流域水文模型不确定性的角度展望未来的研究重点和方向：(1)空间输入数据具有尺度效应,应权衡好模型尺度与计算量、精度的矛盾;(2)优化多源数据融合算法,提高降水数据的完整性和准确度;(3)探究参数动态变化和空间异质性对参数组合的影响;(4)推动并行和集群等高算力手段在多模型耦合模拟中的应用。     

流域非闭合特性对岩溶地区水文过程模拟的影响

岩溶地区通常发育有大量岩溶裂隙、管道和洞穴,构成错综复杂的地下输水网络,形成了独特的流域水循环模式。地下岩溶构造的存在会造成地下分水岭与地表分水岭的不重合,流域趋于非闭合状态。为了弄清岩溶流域非闭合特性对水文过程模拟的影响,本文以桂林岩溶地区潮田河(漓江支流)流域为研究区域,采用三水源新安江模型模拟该地区多年降雨径流过程。通过比较几组给定流域面积的模拟结果,分析了流域计算面积选取对潮田河流域水文模拟结果精度的影响,并探讨了流域非闭合特性影响下该地区的水体流动模式。研究结果表明:模型率定时,当流域计算面积由340 km~2变化至460 km~2时,NSE先增大后减小,RE值持续增大,两者在380~390 km~2时可同时达到最优;结合不同时间尺度下径流模拟精度的分析结果,给出了合理的流域计算面积,比基于地表分水岭提取的流域面积约小8.9%~11.2%,故部分水量可能通过地下岩溶构造流向邻近流域。合理的流域计算面积对潮田河流域径流模拟精度提高显著,尤其是提升了枯季径流的模拟。     

利用 GLUE 方法不同算法分析 TOPMODEL模型不确定性

以丹江的西峡流域为研究对象,采用GLUE方法探讨TOPMODEL模型不确定性。分析不同似然函数算法、调节参数、模型参数和结果预测区间的不确定性,结果表明不同算法的似然函数值既有差异又有相似性,值变化会引起不同似然函数分布的变化,也影响模型参数与似然值的关系。分析不同阈值的90％置信区间的实测值覆盖率、预测区间宽度及预测区间对称性等特征,结果说明阈值越小,预测区间的可靠性越高,但不确定性范围越大;阈值越大则情况相反。说明选定似然函数和阈值时需综合考虑多方面因素。     

分布式水文模型中模块分解与组合的理论研究

本文以已有的分布式水文模型为基础,利用形式概念分析(Formal Concept Analysis,FCA)方法,识别模型中描述主要水文过程的基本方程,通过组合这些方程产生新概念,并形成概念格层次结构。采用Hasse图直观反映了新概念的层次结构,以此来指导设计者开发具有定制功能的模块化水文模型,本研究力图实现模块的即插即用功能。文中以分布式水文模型中的地表产流过程为案例,描述了关联规则挖掘的全过程及其优化组合,验证了该方法的可行性。     

流域变化环境下水文非平稳异方差序列随机建模研究进展

气候变化和高强度人类活动的显著影响使流域水文序列出现异方差性,破坏了Box-Jekins法ARMA模型建立的前提条件。基于国内外相关研究进展和存在的主要科学问题,提出了目前几个主要研究内容和研究途径。金融学、经济学和信号处理等领域的观测序列与流域变化环境下水文非平稳序列异方差性波动特性相似,而且这些领域中已取得了许多成功的案例。应用金融学、经济学和信号处理等领域的异方差性原理和方法,结合流域水文特性,开展变化环境下水文非平稳异方差序列随机建模是可行的,与分布式水文模型相比,该方法是一种实用的建模途径。文中提出的一些思路可为变化环境下精确描述流域水文要素值的变化规律、涉水工程的规划设计与科学管理以及干旱风险调控提供依据。     

水文模型的不确定性和异因同果性：认知的回顾

本文藉回顾不确定性和异因同果性的认知过程,管窥水文模型研究中的理念之争。文中概述不确定性的不同来源说,总结有关讨论的正反方观点,分析近期研究的热点和趋势;梳理异因同果性的产生背景、研究进展、主要成果和面临挑战。文末从四源说、水文学边缘化、非主流观点和异因同果性等4个方面,评述认知过程中出现的不同声音,揭示不同研究流派在认识论和方法论上的差异。     

地下水数值模拟不确定性的贝叶斯分析

本文在常用的确定性地下水流数值模型的基础上,提出了基于贝叶斯原理的不确定性分析方法,并通过算例,针对几种常见的不确定性因素,定量地描述了其对模型参数和模拟结果的影响。相较于传统的蒙特卡罗法等不确定性分析方法,该方法不仅考虑了先验的参数不确定性,而且考虑了模拟结果与观测资料的相似度,因此其结果更加符合实际情况。此外,该方法能够被用于风险分析,可为地下水资源评价及开发利用提供科学的依据。     

分布式水文模型在短期水文预报中应用的可行性探讨

针对目前基于物理机制的分布式水文模型在短期水文预报业务中尚未推广应用的事实,论证了分布式水文模型在短期水文预报中的可行性.以第二类分布式水文模型SWAT为例,分析了水文过程的模拟原理、方法和基本步骤,提出了其在短期水文预报中应用所需的降水预报技术、降水数据的空间展布技术、“3S”技术、流域坡面离散技术、对人工侧支水循环的处理技术等关键技术,并指出了分布式水文模型应用于短期水文预报时存在输入资料不足、模型自身缺陷、计算精度和效率的权衡等局限性和不足,提出需要进一步加强水循环过程的机理研究,加强与气象模型的耦合研究及对“3S”技术的应用研究.