导读:
选取汉江上游白河站作为控制点,建立了汉江上游三水源新安江模型,分别采用遗传算法和SCE-UA算法对新安江模型的参数进行优选,用1961~1990年逐日实测径流资料分不同时期对三水源新安江模型进行率定,两种参数优化方法得到的不同时段模型纳西效率系数均超过0.80,径流总量相对误差最大值为4.94%,SCE-UA优化方法结果优于遗传算法。采用DREAM算法抽样,通过研究不同时期水文模型参数的后验分布,进而分析参数的时变规律和不确定性。结果表明:后验分布参数能够较好地模拟实测径流;1981~1990时段模型模拟的不确定性区间要大于1961~1970和1971~1980时段模拟的不确定性区间,说明随着人类活动作用的增强,水文模型参数的不确定性增加。
01
基本信息:
流域水文模型参数年际变化规律研究
Research on the Interannual Variation Rules of Watershed Hydrological Model Parameters
作者:
李立平:长江水利委员会水文局,湖北 武汉;长江科学院,湖北 武汉;卜 慧, 左 建, 朱 迪, 李 舒:长江水利委员会水文局,湖北 武汉
关键词:
汉江;水文模型;模型参数;年际变化规律
项目基金:
长江科学院开放研究基金资助项目(编号:CKWV2021866/KY)
水利部重大科技项目(SKS-2022038)
国家重点研发计划项目(2021YFC3200304)
原文链接:
https://doi.org/10.12677/ojswc.2024.124008
02
内容简介:
在汉斯出版社《水土保持》期刊上,有论文通过构建汉江上游三水源新安江模型,采用实测资料和遗传算法及SCE-UA算法分时期率定模型,研究水文模型参数在不同年代间的变化规律;建立基于贝叶斯理论的新安江参数不确定性分析模型,开展水文模型的后验分布和不确定性分析;通过水文模型参数的后验分布,分析水文模型参数在不同年代的时变规律,为变化情境下径流模拟提供参考。
本次研究采用国内外广泛使用的三水源新安江模型。最初的模型为两水源——地表径流和地下径流,20世纪80年代,相继提出了三水源和四水源的新安江模型。新安江模型在国内外湿润半湿润地区得到了广泛的应用。新安江模型的主要核心是通过流域蓄水容量曲线来反映流域下垫面土壤的不均匀性对产流变化的影响,模型计算主要包含蒸散发计算、产流计算、分水源计算以及汇流计算四个部分,模型结构如图2所示。

研究分别采用遗传算法和SCE-UA 算法对水文模型参数进行优选。本次参数后验分布研究采用DREAM算法。
以汉江上游1961~1990年降雨数据、流量数据和蒸发数据作为输入,建立汉江上游三水源新安江模型。其中,将汉江上游多个雨量站点的降雨数据由泰森多边形加权平均得到面均降雨数据;蒸发数据采用彭曼公式根据流域临近站点的气象数据计算得到;输入流量为白河站径流过程,模型采用日时段。分别采用SCE-UA算法和遗传算法来优选出汉江上游新安江模型的最优参数,表1列出了汉江上游新安江模型的模型效率系数(NSE)与水量相对误差(RE)。

本次采用SCE-UA全局优化算法在参数可行域范围内对不同时期内的新安江模型进行参数优化率定,为了比较不同时期的优化结果,本文采用相同的参数可行域范围对不同时期的水文模型参数进行优选,各参数的范围见表2。

结论
本次研究选取汉江上游白河站作为控制点,建立了汉江上游三水源新安江模型,分别采用遗传算法和SCE-UA算法对新安江模型的参数进行优选,用1961~1990年逐日实测径流资料分不同时期对三水源新安江模型进行率定,应用结果表明:两种参数优化方法得到的不同时段模型确定性系数均超过0.80,水量相对误差最大值为4.94%,新安江模型在汉江上游的模拟效果较好;SCE-UA的效率系数要高于遗传算法,同时水量相对误差小于遗传算法,SCE-UA优化方法结果优于遗传算法;但两种方法均对于高水部分有些低估。
03
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