基于统计仿真和数据同化的流域水文过程模拟

摘要

cqvip: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。