新安江模型参数有效优化及不确定性评估

摘要

应用新安江模型进行水文模拟时,由于模型本身的不足及参数多、信息量少等原因,会出现率定的最优参数组不唯一、不稳定等问题.考虑到以往的参数优选,都只得出一个参数组,不能反映出其不确定性状况.提出应用基于马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)理论的SCEM-UA算法,通过双牌流域以1h为时段间隔的36场典型洪水数据对新安江模型参数进行优选和不确定性评估.结果表明,该算法能很好地推出新安江模型参数的后验概率分布;率定和检验结果分析也表明,应用SCEM-UA算法对新安江模型进行优选和不确定评估是有效和可行的.