水文模型参数敏感性的区间分析

介绍SIMHYD降水径流模型的结构及计算原理,利用该模型模拟了丹江口以上汉江上游流域的月流量过程,并采用区间分析方法分析SIMHYD模型参数的敏感性。结果表明:SIMHYD模型可以较好地模拟该流域的月流量过程;根据参数敏感性大小可将SIMHYD模型参数归为3类:第1类为敏感参数,如SMSC和SUB;第2类为较敏感参数,如CRAK和K;第3类为非敏感参数,如INSC,COEFF和SQ。     

基于LH-OAT分布式水文模型参数敏感性分析

为了有效进行分布式水文模型参数的优选,消除模型计算过程中的不确定性,更好地理解参数对水文模拟的影响,开展了模型参数敏感性分析。使用LH-OAT方法,对比分析了3个不同的流域中多个目标函数下的分布式物理水文模型——流溪河模型的参数敏感性,将其参数敏感性归为：极敏感,敏感,一般敏感和不敏感4类。研究表明,模型参数的敏感性并不是一成不变的,在不同流域,不同评价目标下,会发生一定程度的改变。     

分布式水文模型参数群组敏感性快速定量评估研究

为提高分布式水文模型参数敏感性分析的效率,首次结合RSMSobo方法,对分布式水文模型SWAT模型进行参数群组的敏感性分析。结果表明：其下垫面综合影响参数CN值对SWAT模型水量目标影响程度最高,其参数群组的敏感度均值为0.52,计算单元坡比SLOPE对洪水过程影响程度最低。研究成果对于分布式水文模型参数群组的敏感度快速分析具有重要参考价值。     

冰川积雪流域热力学水文模型参数敏感性分析

以乌鲁木齐河河源区1993年、1994年数据为基础,采用GLUE法对冰川积雪流域热力学模型参数的敏感性进行了分析.结果表明:在所分析的参数组中,冰川表面净辐射表现最为敏感;合理的参数取值范围可以降低参数的敏感性;数据序列的延长将在一定程度上降低模型的不确定性;在可行参数组95%置信区间下的流量过程上下限并不能完全包括实测流量,这与选取分析的参数有关.     

分布式水文模型EasyDHM模型

介绍了自主开发的分布式水文模型EasyDHM的空间单元离散方式、主要理论模块及相应的模型软件系统MWEasyDHM。EasyDHM模型的空间离散采用自主开发的通用子流域划分算法,很大程度上扩展了分布式水文模型的通用性,支持多种产汇流算法,支持用户对主要产汇流参数的敏感性分析和参数优化,以优化模型模拟效果,开发了专门的洪水预报模块,支持洪水实时校正及多模型组合预报技术并在嫩江流域使用EasyDHM模型进行了应用验证。     

水文模型参数不确定性分析方法探讨

应用基于马尔科夫链蒙托卡罗(Markov Chain Monte Carlo)理论的MH (the Metropolis Hastings algorithm)算法,以尼泊尔Bagmati流域为案例,对水箱模型参数进行优选和不确定性评估.结果表明,该方法能有效探寻模型参数的概率分布和统计特性,尤其对于参数统计特性未知的复杂模型来说,其仍是洞察模型参数概率分布的较优选择.     

分布式水文模型EasyDHM模型(I)理论方法

目前分布式水文模型在实际应用中仍存在诸多困难,如：建模复杂、计算效率低和参数识别困难等,导致模型应用大多停留在专业科研领域,缺乏在实际水管理业务中应用。开发具有完全自主知识产权、适合我国特点、可以同时支持水资源管理和洪水管理、且操作简易的分布式水文模型及相应的软件系统既有很高长远价值,又有很强现实意义。本文介绍了自主开发的分布式水文模型EasyDHM的主要功能及建模过程。EasyDHM模型集成了许多新技术,如：基于DEM的快速建模技术、支持不同时空尺度的快速模拟技术、参数自动识别技术等,力图打造能够真正服务于实际水管理业务,功能强大而操作简便的易用型分布式水文模型。     

分布式水文模型EasyDHM模型（II）应用实例

本文介绍了分布式水文模型EasyDHM在汉江上游流域的应用实例。作者通过采用EasyDHM模型中的改进WetSpa产流模型、马斯京干汇流模型、LH-OAT敏感性分析方法、SCE-UA参数优化方法等,对汉江上游流域进行了水文模拟及参数率定。由参数敏感性及参数优化结果知,各产汇流参数敏感性随空间分布的不同有一定差异,而随着时间系列的延长其变化并不大,这不仅说明了按水文站进行参数分区的必要性,也说明在长系列水文模拟中,可仅对指定校正期进行参数优化。而参数优化后能较大程度提高水文模型模拟精度,则证实了参数优化的必要性以及本模型所选取参数优化算法的合理性。     

一种SWAT模型参数识别的改进方法

参数的敏感性分析和不确定性分析是分布式水文模型构建的先决条件。在辽河流域建立SWAT模型,利用SWAT-CUP中的SUFI-2算法进行参数的率定,在此基础上提出一种更为简便的参数识别方法。将研究区域辽河干流的主要支流分别进行参数识别,再将SWAT-CUP中率定的最佳参数的从TXINOUT文件中提取出来,分别覆盖到SWAT模型中各对应支流子流域的TXINOUT文件中,即可得到按主要支流经过参数识别后的SWAT模型,避免了SWAT-CUP调参工具涉及众多子流域导致参数识别过于复杂的问题。结果表明,辽河干流主要支流招苏台河、清河、柴河等子流域主要水文断面率定期的平均纳什效率系数分别为0.60、0.65、0.68,验证期分别为0.60、0.72、0.77,参数率定的结果相对于全局调参有较大的改进。采用本文提出的参数识别方法,可以解决SWAT-CUP全局调参时上下游断面结果难以同时匹配或伪匹配的问题,又可以避免分区参数识别时对不同子流域的土地利用类型、土壤类型以及坡度等参数的繁琐设定,同时降低了SWAT模型手动调参的复杂程度,可较好地应用到SWAT模型参数识别过程中。     

分布式水文模型EasyDHM(Ⅰ):理论方法

介绍了自主开发的分布式水文模型EasyDHM的空间单元离散方式、主要理论模块以及相应的模型软件系统MWEasyDHM。EasyDHM的空间离散采用通用子流域划分算法,很大程度上扩展了分布式水文模型的通用性。同时,它支持多种产汇流算法,还支持用户对主要产汇流参数的敏感性分析和参数优化,以优化模型模拟效果。     

基于LH-OAT与熵值法的水文模型参数敏感性系数分析

以山西境内10场次洪水为研究对象,首先采用优化的LH-OAT法,通过对参数的定向改变,得出了双超产流模型参数在不同流域、不同等级洪水及多个目标函数下的敏感性与相关性情况,再基于熵值法确定了模型参数的综合敏感性系数。研究表明:双超产流模型参数敏感性受目标函数、流域特性影响,并且仅在目标函数为PE时,其与各参数的敏感性与相关性不明显。改进的熵值法可以定性定量对模型参数进行多目标函数下的综合敏感性系数分析,模型参数综合敏感性大小排序为S_rK_sbα_0σc。     

基于敏感分析的反倾岩质边坡锚固参数优化设计

以湖北鹤峰红莲池反倾边坡为例,在分析边坡地质条件的基础上,通过离散元软件UDEC模拟试验,分析反倾岩质边坡的位移云图,得出了反倾边坡倾倒变形的破坏基准面,并以此初步确定锚索长度。基于敏感性分析方法,研究在不同锚固角、锚固力及锚索长度条件下,坡顶最大水平位移以及倾倒变形区面积变化特征,以此得到参数优化结果:锚固角为8°、锚固力为1 000 k N、锚索锚固段长度为5 m。锚固参数敏感性大小排序依次为:锚固角度,锚固力,锚索长度。     

水文模型参数的灵敏度分析

利用RSA和Sobol’两种全局灵敏度分析方法,对新安江模型中的主要产汇流参数进行了灵敏度分析,分析中采用Latin超立方采样方法,设定了模型参数的合理取值范围。参数灵敏度分析结果表明,两种方法得到的结果比较一致,流域蓄水容量是最敏感的参数,其次为汇流参数。灵敏度分析为水文模型有效的参数率定提供了技术支持。     

Parameter identification and global sensitivity analysis of Xin’anjiang model using meta-modeling approach

Parameter identification, model calibration, and uncertainty quantification are important steps in the model-building process, and are necessary for obtaining credible results and valuable information. Sensitivity analysis of hydrological model is a key step in model uncertainty quantification, which can identify the dominant parameters, reduce the model calibration uncertainty, and enhance the model optimization efficiency. There are, however, some shortcomings in classical approaches, including the long duration of time and high computation cost required to quantitatively assess the sensitivity of a multiple-parameter hydrological model. For this reason, a two-step statistical evaluation framework using global techniques is presented. It is based on (1) a screening method (Morris) for qualitative ranking of parameters, and (2) a variance-based method integrated with a meta-model for quantitative sensitivity analysis, i.e., the Sobol method integrated with the response surface model (RSMSobol). First, the Morris screening method was used to qualitatively identify the parameters’ sensitivity, and then ten parameters were selected to quantify the sensitivity indices. Subsequently, the RSMSobol method was used to quantify the sensitivity, i.e., the first-order and total sensitivity indices based on the response surface model (RSM) were calculated. The RSMSobol method can not only quantify the sensitivity, but also reduce the computational cost, with good accuracy compared to the classical approaches. This approach will be effective and reliable in the global sensitivity analysis of a complex large-scale distributed hydrological model.     

MSKLOSS河道洪水演算模型参数敏感性分析

模型参数的敏感性分析是洪水预报的基础性工作。以中国洪水预报系统为平台,采用局部分析法,对MSKLOSS河道洪水演算模型参数进行敏感性分析,以提高洪水预报的精度。为提高MSKLOSS河道洪水演算模型的应用效率,考虑模型适用性、模拟分析方便性,选取海河南系河道下垫面接近现状条件的滹沱河黄壁庄-北中山、南运河岳城-蔡小庄"96·8"和大清河东茨村-新盖房"12·7"三场洪水资料对模型参数进行分析。分析表明:河道分段数、初始下渗率、下渗曲线指数和湿周等参数的敏感性较高,稳定下渗率的敏感性在洪水量级较小时相对较高,在参数优选和实时作业预报时需注意其初始范围的设定。     

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。