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流域水文模型是水文学家在对自然界存在的随机复杂的水文过程及水循环规律的初步认知的基础之上,利用数学公式及物理化学原理对水文真实过程的近似表达,是人类进行水文过程模拟及水文规律研究的重要工具。构建与运行水文模型的首要需要解决的关键问题是内部参数的率定及水文模型结构的确定。在水文模型参数实测率定工作中,存在无法避免的各种不确定因素的影响(如参数之间的相互影响,输入资料误差,模型结构误差以及参数率定过程中目标函数的多极值现象等),使得难以通过参数率定的方法直接获取参数真值。在参数率定过程中常出现多组参数具有相同模拟效果的现象,即参数异参同效现象。参数的异参同效问题已经成为参数率定过程的热点研究问题。探究异参同效现象的起因,并制定相应解决方法以尽量避免参数率定过程中的异参同效现象,进一步提高水文模型模拟预报精度,对现阶段水文模型参数率定及不确定分析问题具有重大意义。本论文采用SCE-UA算法及SCEM-UA算法作为参数优化算法,以Nash模型参数作为研究对象,基于三江平原挠力河流域保安水文站近50年来实测降雨及径流数据,对Nash模型参数进行优化率定。并针对理想资料及实测资料两种输入资料背景,分别分析了参数率定过程中出现的异参同效现象及其表现特征。为了削弱异参同效现象对参数率定结果的影响,提出了基于似然权重的多准则参数优选方法。本文的主要研究内容及结论如下所示:(1)基于不同优化算法的模拟优化模型的构建及参数率定分别利用SCE-UA算法及SCEM-UA算法构建模拟优化模型,对Nash模型参数进行率定。并在基于SCEM-UA算法的模拟优化模型运行所得参数优选结果的基础上,提出了参数优化新方法,即基于似然权重的多准则参数优选方法(SMMLW方法)。并通过三种算法(SCE-UA算法,SCEM-UA算法以及SMMLW方法)所得最优参数代入Nash模型所得径流模拟精度分析以及三种算法所得置信区间模拟精度对比,验证本文所提出参数优化新方法的合理性。(2)基于不同输入资料情景下参数异参同效特征分析基于理想资料及实测资料两种不同输入资料背景,分别对其中存在的异参同效表现特征共性及差异性分析。结果表明:1)对同一场洪水,在理想资料背景下异参同效明显程度弱于实测资料背景下异参同效明显程度;2)对不同场次洪水,在理想资料或实测资料背景下,异参同效明显程度均与输入洪水洪峰及洪量大小有关,且均符合一定规律。具体表现为,在理想资料或实测资料背景下,随着输入洪水洪峰及洪量的增大,异参同效明显程度随之增强。反之,随着输入洪水洪峰及洪量的减小,异参同效明显程度随之减弱。