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SWAT模型参数的不确定性分析与优化方法及其在石头口门流域应用

SWAT模型参数的不确定性分析与优化方法及其在石头口门流域应用

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作者：姚美初吉林大学

学位级别：硕士

流域水文模型是流域水资源管理的重要专业化工具,有效的参数优化方法可以降低模拟的不确定性从而提高水文模型模拟精度,模型参数的不确定性分析和率定方法是水文模型应用研究的重要领域。本文采用分布式水文模型SWAT,以石头口门水库汇水... 详细信息

流域水文模型是流域水资源管理的重要专业化工具,有效的参数优化方法可以降低模拟的不确定性从而提高水文模型模拟精度,模型参数的不确定性分析和率定方法是水文模型应用研究的重要领域。本文采用分布式水文模型SWAT,以石头口门水库汇水区(以下简称石头口门流域)为研究区,重点分析流域模型参数导致的不确定性问题,探索模型参数优化方法,从而提高流域径流模拟及预报精度,研究成果应用于未来气候情景下流域径流过程模拟,为应对气候变化提供技术支持,对流域水资源管理政策制定、水资源保护与优化配置具有重要意义。主要取得以下研究成果。(1)石头口门流域SWAT模型构建基于流域气象水文数据和DEM、土地利用、土壤类型等空间及其属性数据,建立SWAT模型数据库,将研究区分为35个子流域以及252个水文响应单元,构建了石头口门流域的SWAT模型。(2)流域SWAT模型参数的不确定性分析选取GLUE、SUFI-2和PSO共3种算法进行模型参数的不确定性分析,围绕算法原理、后验参数相关性、模拟能力、不确定性大小、计算效率和实现难度等多方面进行比较分析,研究结果表明,SWAT模型参数率定过程的异参同效现象不可避免,相比于率定出一组参数,获得能满足模拟精度的参数区间更有意义。3种算法模拟精度和不确定性大小都能满足预期精度,SUFI-2算法在搜索最接近目标函数最优值的参数组合方面非常高效,比GLUE、PSO算法得到的参数取值区间更窄,可以通过增加迭代次数来降低不确定性,故选取SUFI-2为本流域最优的参数率定算法。(3)流域SWAT模型参数智能优化方法研究为识别不敏感参数、降低异参同效干扰,利用全局敏感性分析方法遴选影响模拟精度的关键SWAT模型参数,引入SOM智能聚类算法优化SWAT模型参数区间,结果表明,基于参数优化区间的径流模拟结果,能够获取较窄的不确定性区间和较好的模拟精度,有效解决了使用SUFI-2算法迭代后参数值超出初始区间的问题,增加了模拟结果的可信度、提高了模拟及预报精度,模型受到的异参同效干扰得到有效减弱,径流模拟过程的不确定性得到有效降低。(4)未来气候情景下石头口门流域径流过程模拟基于CMIP6的4种排放情景SSP 1-2.6、SSP 2-4.5、SSP 3-7.0和SSP 5-8.5,选取GFDL-ESM4气候模式数据,应用参数优化后的SWAT模型进行气候情景下流域水文过程模拟,结果表明,流域水文过程对气候变化具有高度敏感性,4种情景下流域年径流整体呈微弱增大趋势,未来径流变化与未来降水变化趋势基本一致,2024-2050年间流域多年平均径流量大小排序为SSP 3-7.0

关键词： SWAT模型水文过程模拟不确定性分析参数区间优化石头口门水库

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