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基于统计仿真和数据同化的流域水文过程模拟

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针对模型参数率定计算负荷量和优化性能问题,以沙河流域为研究区域,基于分布式时变增益水文模型,通过PSUADE平台提供的响应曲面参数优化方法,结合误差纠偏的集合卡尔曼滤波数据同化算法,实现水文模拟的综合优化.利用流域出口流量观测作为验证数据,以纳西效率系数和水量平衡系数及其综合函数作为评价目标,借鉴响应曲面方法生成水文模型的统计仿真代理模型,对模型参数进行敏感性分析并缩小取值范围,利用全局优化方法实现参数率定.基于遥感蒸散发观测、借助集合卡尔曼滤波算法,进行水文模型的数据同化,实现流域径流过程模拟的有效校正.结果显示:借助统计仿真方法降低了参数率定的计算消耗;利用数据同化调整了模型模拟的轨迹,验证期水量平衡系数、纳西效率系数、综合评价指标分别达到1.102、0.798、0.152,整体径流模拟效果较好,蒸散发模拟结果同样得到改善.
Hydrological Process Simulation Based on Statistical Simulation and Data Assimilation

尹剑、邱远宏、欧照凡

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贵州财经大学西部现代化研究中心,贵州 贵阳 550025

东北农业大学水利与土木工程学院,黑龙江 哈尔滨 150030

贵州财经大学大数据应用与经济学院,贵州 贵阳 550025

水文过程 模拟 遥感 流域

2020

人民珠江
水利部珠江水利委员会

人民珠江

影响因子:0.406
ISSN:1001-9235
年,卷(期):2020.41(4)
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