计算效率低及异参同效(局部优化)是分布式水文模型参数优化研究中存在的主要问题.本文基于RAGA(基于实数编码的加速遗传算法),提出一种分布式水文模型参数分类优化方法,将需要率定的参数根据物理意义分成若干类,逐类进行优化.这种方法可降低待优化参数的维度,一方面可以提高优化计算的速度,另一方面可以在一定程度上逼近全局最优,减少异参同效的问题.本文采用分布式水文模型WEP-L(Water and Energy Processes in Large Scale Basin)模型,针对黄河流域玛曲水文站以上区域1997-2000年逐月流量过程进行参数率定,并对2006-2016年系列进行验证.对比参数不分类优化方法,发现采用参数分类优化方法后,WEP-L模型参数优化的速度提高37%左右,纳什效率系数(NSE)从0.739提高到0.829.说明参数分类优化方法既可以节约时间,又可以保证优化算法的全局性,提高模拟的精度.
Research on Parameter Classification and Optimization Method of Distributed Hydrological Model based on RAGA
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