【摘 要】
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为研究异参同效问题对水文模型预报精度影响,提高模型预报精度,本文利用SCE-UA的模拟优化模式,计算Nash模型参数,并对其异参同效性进行研究,并利用多准则似然权重对传统的SCE
【机 构】
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东北农业大学水利与土木工程学院,黑龙江哈尔滨150030;黑龙江省粮食产能提升协同创新中心,黑龙江哈尔滨150030;黄河水利科学研究院水利部黄河泥沙重点实验室,河南郑州450003
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为研究异参同效问题对水文模型预报精度影响,提高模型预报精度,本文利用SCE-UA的模拟优化模式,计算Nash模型参数,并对其异参同效性进行研究,并利用多准则似然权重对传统的SCE-UA算法改进来减弱参数的异参同效性,以期进一步提高水文模型的预报精度.首先,将SCE-UA算法与Nash模型进行耦合,通过SCE-UA多次迭代来求解多个Nash模型最优参数值,组成最优参数集合,并分析其参数异参同效性的特征.其次,利用多重准则筛选方法对模拟优化算法得出的最优参数组进行二次优选,然后再根据其对应的似然权重加权求得最终的唯一最优参数.本文将这种参数优选方法命名为基于似然权重的多准则参数优选法(SMMLW).最后,将最优参数代入Nash模型,用于实际洪水预报,并依据最优参数集合给出90％的置信区间,而后,通过选定的4个评价指标对预报结果的不确定性进行了分析和评价.此外,为对比本文方法的有效性,将基于SMMLW方法的Nash模型预报结果与基于传统的SCE-UA算法和AM-MCMC算法的Nash模型计算结果的精度进行对比分析.结果表明:(1)异参同效现象对Nash模型参数的影响特征表现为两方面,即对较优似然值的参数组取值范围的影响和最优似然值的参数组数量的影响;(2)异参同效的两方面特征的影响程度均与输入洪水的洪量以及洪峰的大小有关,即随着输入洪水的洪量和洪峰的增加,异参同效现象越明显;(3)对同一场洪水,与基于传统的SCE-UA算法和AM-MCMC算法的Nash模型预报结果相比,本文构建的基于SMMLW的Nash模型预报具有更高的精度;(4)从径流预报结果的不确定性度来看,基于SMMLW的Nash模型的预报结果能够较好地考虑由于Nash模型参数不确定性而导致的预报结果的不确定性,从而能取得较高精度的预报结果.
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