【摘 要】
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参数敏感性分析是模型不确定性量化的重要环节,有助于有效识别关键参数,减少参数的不确定性影响,进而提高参数优化效率。利用Morris筛选方法定性识别相对重要参数,耦合方差分
【机 构】
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中国矿业大学资源与地球科学学院,南京水利科学研究院,中国科学院地理科学与资源研究所陆地水循环及地表过程重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(40901023);中国科学院“一三五”战略科技计划重点项目(2012ZD003)~~
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参数敏感性分析是模型不确定性量化的重要环节,有助于有效识别关键参数,减少参数的不确定性影响,进而提高参数优化效率。利用Morris筛选方法定性识别相对重要参数,耦合方差分解的Sobol方法和统计理论的响应曲面模型构建一种新的定量敏感性分析方法———RSMSobol方法。以长江支流沿渡河流域的日降雨径流过程模拟为例,系统分析4种不同目标函数响应条件下新安江模型的参数敏感性。结果表明Morris方法和RSMSobol方法的集成应用极大地提高了全局敏感性分析的效率,Morris定性筛选结果为定量评估减少了模型参数维数,采用代理模型技术的RSMSobol方法减少了模型的计算消耗。
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