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引用本文:辛朋磊,李致家,汤嘉辉,吴勇拓.新安江模型参数全局优化——以月潭流域为例.湖泊科学,2011,23(4):626-634. DOI:10.18307/2011.0420
XIN Penglei,LI Zhijia,TANG Jiahui,WU Yongtuo.Parameter global optimization of the Xinanjiang model:A case of Yuetan Basin. J. Lake Sci.2011,23(4):626-634. DOI:10.18307/2011.0420
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新安江模型参数全局优化——以月潭流域为例
辛朋磊1, 李致家2, 汤嘉辉3, 吴勇拓2
1.河海大学水文水资源学院, 南京 210098;2.江苏省水文水资源勘测局南通分局, 南通 226006;3.中华人民共和国南通海事局, 南通 226006
摘要:
采用全局优化算法SCE-UA, 以月潭流域为例对新安江模型参数优化进行研究.结果表明:采用理想资料时, SCE-UA算法可以搜索到稳定的最优参数组;采用实际水文资料时, 该算法不能保证得到唯一和稳定的最优参数组;对模型优化的目标函数进行探讨, 发现对于新安江日模型, 目标函数选取水量平衡误差函数或确定性系数函数较好, 对于次洪模型选取对数绝对值误差函数较好;对参加优化资料长度进行了研究, 发现为了得到相对稳定的参数组, 参加优化的实测资料长度应在12年以上;最后将SCE-UA结合赵人俊提出的客观优化理论进行分层优化, 发现可以得到稳定、唯一参数组。
关键词:  全局优化方法  新安江模型  参数优化  客观优化方法  月潭流域
DOI:10.18307/2011.0420
分类号:
基金项目:国家自然科学基金项目(50479017);博士点基金项目(2009009411005);教育部长江学者和创新团队发展计划项目(IRT0717)联合资助
Parameter global optimization of the Xinanjiang model:A case of Yuetan Basin
XIN Penglei1, LI Zhijia2, TANG Jiahui3, WU Yongtuo2
1.Nantong Substation, Bureau of Hydrology and Water Resources Survey of Jiangsu Province, Nantong 226006, P.R.China;2.College of Hydrology and Water Resources, Hohai University, Nanjing 210098, P.R.China;3.Nantong Maritime Safety Administration of the People's Republic of China, Nantong 226006, P.R.China
Abstract:
The SCE-UA global optimization method was used for the Xinanjiang model parameter calibration on the Yuetan basin.The results reveal that the parameter optimization results are stable when using the ideal calibration data.However, for the observed calibration data,SCE-UA method can't get the only and stable parameter set for sure;In the Xinanjiang watershed model for daily simulation,the Water Quantity Balance Error and Deterministic Coefficient are two best objective functions and in the Xinanjiang watershed model for hourly simulation,the Absolute Logarithm Error is the best objective function;In order to get the stability pa-rameter set,more than 12 years' actual data is needed;then the objective optimization theory which advanced by ZHAO Renjun has been introduced and combined with the SCE-UA method, and the results reveal that the parameter optimization results are more sta-ble than the way that didn't use this theory.
Key words:  Global optimization method  Xinanjiang watershed model  Parameter optimization  Objective optimization theory  Yu-etan Basin
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