CAJ | 학술논문

水文模型参数敏感性分析是模型不确定性量化研究的重要环节,其可以有效识别关键参数,减少模型率定的不确定性,提高模型优化效率.然而如何快速有效地定量评估参数敏感性已成为当前大尺度分布式水文模型优化的瓶颈.针对传统的全局定量敏感性分析方法在多参数复杂水文模型的不足,本文采用基于统计学习理论的支持向量机(SVM)建立非参数响应曲面(称为代理模型),再结合基于方差的Sobol方法,建立了基于响应曲面方法的Sobol定量全局敏感性分析方法(RSMSobol方法),实现复杂模型系统参数敏感性的快速定量化评估.本文选用淮河流域的日尺度分布式时变增益水文模型进行实例研究,采用水量平衡系数(WB),Nash-Sutcliffe效率系数(NS)和相关系数(RC)三个目标函数综合评价模拟效果.研究结果显示RSMSobol方法在实现定量全局敏感性分析的同时降低了模型运行时耗,提高了模型评估效率,且与传统定量方法Sobol方法具有同样的评估效果.该方法的有效应用为大型复杂水文动力模拟系统的参数定量化敏感性评价提供了参考,为模型参数进一步优化提供了可靠依据.
수문모형삼수민감성분석시모형불학정성양화연구적중요배절,기가이유효식별관건삼수,감소모형솔정적불학정성,제고모형우화효솔.연이여하쾌속유효지정량평고삼수민감성이성위당전대척도분포식수문모형우화적병경.침대전통적전국정량민감성분석방법재다삼수복잡수문모형적불족,본문채용기우통계학습이론적지지향량궤(SVM)건립비삼수향응곡면(칭위대리모형),재결합기우방차적Sobol방법,건립료기우향응곡면방법적Sobol정량전국민감성분석방법(RSMSobol방법),실현복잡모형계통삼수민감성적쾌속정양화평고.본문선용회하류역적일척도분포식시변증익수문모형진행실례연구,채용수량평형계수(WB),Nash-Sutcliffe효솔계수(NS)화상관계수(RC)삼개목표함수종합평개모의효과.연구결과현시RSMSobol방법재실현정량전국민감성분석적동시강저료모형운행시모,제고료모형평고효솔,차여전통정량방법Sobol방법구유동양적평고효과.해방법적유효응용위대형복잡수문동력모의계통적삼수정양화민감성평개제공료삼고,위모형삼수진일보우화제공료가고의거.