【摘 要】
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基于贝叶斯理论,采用马尔科夫链蒙特卡罗法的差分演化自适应Metropolis算法,即MCMC-DREAM算法,对SWMM模型水量参数及输出的不确定性进行了系统分析。研究结果表明:在模型模拟
【机 构】
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北京师范大学环境学院环境模拟与污染控制国家重点联合实验室;
【基金项目】
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国家自然基金面上项目(51379013);国家自然基金重点项目(41530635)
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基于贝叶斯理论,采用马尔科夫链蒙特卡罗法的差分演化自适应Metropolis算法,即MCMC-DREAM算法,对SWMM模型水量参数及输出的不确定性进行了系统分析。研究结果表明:在模型模拟过程中,不透水区面积比率和管道曼宁系数对模型的模拟结果具有较大的影响,不确定性较小,而其他参数不确定性较大,是水量模拟参数不确定性的主要来源。参数不确定性是造成模型输出不确定的主因。径流峰值模拟最容易产生偏差,是模型输出不确定性的主要来源,提高峰值的模拟精度将有效地提高模型整体的模拟效果。
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