水文模型参数敏感性分析方法研究评述

基于SWAT模型的水文模拟参数区域差异研究刘倩【摘要】基于SWAT模型对区域水文参数值及参数敏感区域差异进行研究,有利于减少水文过程模拟的不确定性,从而提高SWAT模型在不同区域水文过程参数区域差异模拟中的应用水平.基于此,文章主要针对SWAT模型,对该研究区流域进行合理划分,采用定性分析法对该研究区水文过程参数差异及空间分布敏感性和相关影响因素进行分析.研究结果表明,土壤可利用量及径流曲线系数和研究区地表水文过程,在各个不同区域都较为敏感.在此研究过程中发现,由于研究区植被及土壤和气候等条件存在差异,因此该流域水文过程模拟的参数存在一定的区别.故各地区在社会实践过程中,应充分考虑不同气象因素及地理因素,尽量减少不同气象因素对人类生产实践活动的影响,结合区域水文过程模拟差异,因地制宜展开业生产实践.%The research of SWAT model on regional hydrological parameters and the sensitivity of parameters based on regional differences helps to reduce the uncertainty of hydrological processes,so as to improve the level of application of SWAT model in different areas of regional differences in parameters in the simulation of hydrological process.Based on this,this paper focuses on the SWAT model,a reasonable division of the basin in the study area,the distribution of sensitivity and related differences in the study area hydrological process parameters and spatial factors were analyzed using the method of qualitative analysis.The results show that the soil available capacity and runoff curve coefficient and surface hydrological process in the study area are sensitive to different regions.In the course of the study,it is found that there are some differences between thevegetation and soil and climate,so there are some differences in the parameters of hydrological process simulation.Therefore,all regions in the process of social practice,should fully consider the different meteorological factors and geographic factors,minimize the impact of different meteorological factors on the production of human practice,combined with the regional hydrological process simulation to show differences,business practice.【期刊名称】《黑龙江水利科技》【年(卷),期】2016(044)012【总页数】4页(P8-11)【关键词】SWAT模型;水文模拟参数;区域差异;研究【作者】刘倩【作者单位】辽宁省锦州水文局,辽宁锦州 121000【正文语种】中文【中图分类】P333随着自然科学和地质科学不断发展进步，在对人类社会活动及气候变化、流域内产汇流、水资源时空演变等自然和社会规律进行研究时，通常采用分布式水文模型进行分析模拟。

流体动力学模型的参数优化与敏感性分析方法引言流体动力学模型是研究和预测流体行为的有效工具。

然而，模型的准确性和可靠性取决于参数的选择。

为了优化模型并评估参数对模型输出的影响，研究者们开发了各种参数优化和敏感性分析方法。

本文将介绍流体动力学模型的常见参数优化和敏感性分析方法，并讨论它们的优缺点及应用领域。

参数优化方法1. 遗传算法（Genetic Algorithm）遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法。

它通过选择、交叉和变异操作来生成新的参数组合，并根据适应度函数评估它们的优劣。

适应度函数通常是模型输出与实测数据之间的均方根误差或相关系数。

遗传算法可以帮助研究者在搜索参数空间时快速找到最优解。

2. 粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization）粒子群优化算法是另一种基于群体智能的优化算法。

它模拟了鸟群或鱼群中个体之间的协作和信息传递。

算法中的每个粒子代表一个参数组合，并根据其自身的历史最优解和群体的最优解进行更新。

粒子群优化算法具有全局搜索能力和快速收敛性。

3. 贝叶斯优化算法（Bayesian Optimization）贝叶斯优化算法是一种基于贝叶斯统计的优化算法。

它利用模型输出与实测数据之间的先验知识来指导参数搜索过程。

算法通过更新参数的后验分布来逐步收敛到最优解。

贝叶斯优化算法适用于对高代价函数进行优化的问题，并能够在少量样本点的情况下取得较好的效果。

敏感性分析方法1. 全局敏感性分析（Global Sensitivity Analysis）全局敏感性分析通过评估模型输出与各参数之间的敏感性来确定参数对模型输出的影响程度。

常见的全局敏感性分析方法包括Sobol指数、Morris元分析方法和FAST（Fourier Amplitude Sensitivity Test）等。

全局敏感性分析可以帮助研究者识别对模型输出影响最大的参数，并优先进行优化。

2. 局部敏感性分析（Local Sensitivity Analysis）局部敏感性分析旨在评估模型在参数变化时的灵敏程度。

基于USLE和GIS的水土流失敏感性空间分析以河北太行山区为例一、本文概述本文旨在利用通用土壤流失方程（USLE）和地理信息系统（GIS）工具，对河北太行山区的水土流失敏感性进行空间分析。

通过结合这两种强大的工具，我们希望能够更准确地评估该地区的水土流失风险，为土地管理、环境保护和可持续发展提供决策支持。

河北太行山区是我国重要的生态屏障，但由于地形复杂、气候多变、人类活动频繁，水土流失问题日益严重。

因此，开展水土流失敏感性空间分析对于该地区的生态保护和可持续发展具有重要意义。

本文首先介绍了USLE的基本原理和计算过程，包括降雨侵蚀力因子、土壤可侵蚀性因子、坡长坡度因子和植被覆盖与管理因子的确定方法。

然后，我们详细阐述了如何利用GIS技术进行空间数据处理和分析，包括地形数据的提取、土壤数据的分类、降雨数据的空间插值等。

在方法部分，我们将详细介绍如何结合USLE和GIS进行水土流失敏感性空间分析的具体步骤。

包括建立水土流失敏感性评价模型、确定评价因子权重、计算敏感性指数等。

我们将以河北太行山区为例，展示水土流失敏感性空间分析的结果，并分析其空间分布特征和影响因素。

通过本文的研究，我们期望能够为该地区的水土流失防治工作提供科学依据和技术支持。

二、研究方法和数据来源本研究采用修正的通用土壤流失方程（USLE）与地理信息系统（GIS）相结合的方法，对河北太行山区的水土流失敏感性进行空间分析。

USLE作为一种广泛使用的土壤侵蚀预测模型，其通过综合考虑降雨侵蚀力、土壤可蚀性、坡长坡度、植被覆盖及管理措施等因素，为水土流失的定量评估提供了有效工具。

结合GIS的空间分析功能，我们能够更加精准地识别和评估水土流失敏感区域，为区域水土保持和生态环境建设提供科学依据。

在具体操作中，我们首先利用GIS平台，对河北太行山区的地形地貌、土壤类型、植被分布等基础数据进行整合与预处理。

然后，基于USLE模型，构建水土流失敏感性评估模型，将各项影响因子进行量化并整合到GIS平台中。

基于改进蝴蝶优化算法的新安江模型参数率定研究目录一、内容概览．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21.1 研究背景及意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2 1.2 国内外研究现状分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3 1.3 新安江模型介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41.4 蝴蝶优化算法概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5二、理论基础与预备知识．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．62.1 新安江模型的数学描述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6 2.2 蝴蝶优化算法原理解析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．82.3 参数率定理论框架．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9三、改进蝴蝶优化算法设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．103.1 IBFOA算法流程设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11 3.2 IBFOA算法参数设置．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．123.3 IBFOA算法性能评估指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13四、新安江模型参数率定实验设计与实施．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．144.1 实验环境搭建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15 4.2 实验数据准备．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16 4.3 参数率定实验步骤．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16五、新安江模型参数率定结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．185.1 实验结果展示．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．195.2 参数敏感性分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．205.3 参数最优解确定．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21六、改进策略与方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．226.1 对比分析IBFOA与传统BFOA．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．236.2 提出新的参数调整策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．246.3 算法改进效果验证．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26七、结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．277.1 研究结论总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．277.2 研究局限性与不足．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．287.3 未来研究方向建议．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29一、内容概览1.研究背景与意义新安江模型作为水文预报和水资源管理中的关键工具，其参数率定的准确性直接影响到预报结果的可靠性。

水文模拟的相关认识水文模拟是通过水文模型对自然系统的动态描述，进而揭示复杂的水文现象实质。

水文模型可以分为随机模型、确定模型、随机—耦合模型；也可以分为集总式模型、分布式模型；还可以分为物理模型、数学模型等。

现今，数学模型是目前最简单、应用最为广泛、发展速度最快的模型。

水文模拟可追溯到1858年Mulvany建立的推理公式方法、1932年Sherman的单位线、1933年Horton的入渗方程、1948年Penman 的蒸发公式等,这些标志着水循环各种过程模拟的进展。

随后,水文模拟经历了三次“革命”。

第一次革命发生在19世纪60年代，当时的计算机数字革命给予了水文模拟更加方便使用。

第一类是研制的用于洪水预报的概念性模型，如SAC模型、日本的水箱模型、中国的新安江模型、瑞典的包夫顿模型。

第二类是基于物理基础的分布式水文模型。

Freeze和Harlan提出了分布式水文模型的构造框架。

第二次革命是建立在卫星和雷达的是大量信息的提供，水文模拟所需的数据精度大大提高，并且逐渐迈向实用领域。

21世纪，第三次革命的到来。

随着人们需求的不断增长，水文模拟不单单只是研究产汇流机制，也注重水文循环和大气圈、植被、土地利用等之间的相互作用。

此时，GIS和数据库技术向水文模拟注入了新的血液。

水文模型是水循环研究、水文机理研究、水资源管理、水环境保护的基本工具。

但是在我们建立水文模型和水文模拟过程中存在很多问题：1.模型问题。

如今我们大多数情况下使用的SWAT模型、MIKE模型、AGNPS模型、Stanford模型等，都是从国外引进的。

尽管在我国某些区域，相应的模型与当地实际情况拟合比较好，但是由于这些模型内部结构是以国外的环境情况为基础做的。

所以，我们需要从模型内部结构、其方案、算法上出发建立出适合我国国情的模型2.数据瓶颈。

无论是哪种模型，其对数据要求精度及数量特别高，一般涉及水文数据、土地利用、土壤类型、地形、植被等。

应用正交试验设计进行数值模型参数的敏感性分析徐 超,叶观宝(同济大学地下建筑与工程系,上海 200092)摘要:结合深基坑重力式挡土墙侧向变形的有限元分析,提出了采用正交试验设计及其统计分析方法研究数值模拟结果对岩土参数敏感性的步骤。

该方法能够区分影响计算结果的主要参数和次要参数,并对参数的敏感程度进行量化。

实例分析表明,模拟结果只对个别参数的变化比较敏感,而其它参数对模拟结果影响较小。

敏感性分析结果符合工程实践经验,表明该方法是可行的。

关键词:正交试验设计;数值模拟;模型参数;敏感性分析中图分类号:TU433 文献标识码:A 文章编号:1000-3665(2004)01-0095-03收稿日期:2003-05-19;修订日期:2003-06-13基金项目:上海市重点学科建设项目资助(沪教委科[2001]44号)作者简介:徐超(1965-),男,博士,副教授,从事岩土治理和测试技术的教学、科研工作和工程实践。

在对岩土工程问题进行数值模拟分析时,研究和工程设计人员所面临的两大难点是研究对象本构关系的建立和数值模型所需参数的确定。

关于岩土参数的确定,目前有三类方法,即室内试验法、现场试验法和反分析方法。

各类方法各有优势,也各有局限性,不仅机理不同、精度不同,而且确定参数的成本也有很大差别。

但是数值分析所需要的许多参数并不是同等重要的,有的比较敏感,有的相对次要一些或不敏感。

因此,应该采用不同的试验技术手段来确定数值分析所需的各个参数。

本文将结合深基坑重力式挡墙变形的有限元分析,在岩土本构关系确立以后,将模型参数看作随机变量,并将一次数值模拟看作一次试验,采用正交试验设计及其统计分析方法研究数值模拟结果对岩土参数的敏感性,进而区分影响计算结果的主要参数和次要参数。

进而探讨通过提高主要岩土参数的准确性来改善数值模拟精度的可能性。

1 正交试验设计及其统计分析方法在室内外试验工作中,当遇到影响因素较多的试验时,如果要进行全面分析,其工作量很大。

第1章SWAT模型1.1SWAT模型参数1.1.1DEM数据DEM大部分是比较光滑的地形表面模型，但是由于误差及某些特殊地形的存在，造成DEM表面会有一些凹陷的地区存在，导致得到精度不高的水流方向结果，使得原始DEM数据不能满足研究的需要。

因此，在进行绝大多数模拟实验之前，都会将原始DEM数据通过ArcGIS软件的水文分析模型进行洼地填充，最终得到满足研究需求的无洼地DEM数据。

1.1.2土地利用数据通过对洱海流域高分辨遥感影像监督分类取得研究区的土地利用空间分布图后，首先查看分布图的投影坐标体系，如果与研究中设定的不相同，则需要利用ArcToolbox的投影模块Projections 对其进行投影转换；第二步需要建立图中分类编码与模型中土地分类编码之间的联系，以供模型模拟使用。

1.1.3气象数据气象数据主要包括流域的气温数据（日平均、最高和最低）、太阳辐射、风速、相对湿度、降水数据（包括降雨强度、月均降雨量、月均降雨量标准偏差、降雨的偏度系数、月内干日数、月内湿日数、平均降雨天数等参数）。

在数据类型上，这些数据可以是统计数据，也可以通过SWAT模型的天气发生器模拟生成，或者是统计和模拟数据的结合；在数据格式上，这些气象数据需要以DBF格式保存在ArcGIS自带的属性数据库中；在时间尺度上，模型的模拟时间步长可以为年、月、日。

1.1.4土壤数据SWAT 模型需要将各类土壤的水文、水传导属性作为输入值, 并将其分为按土壤类型和按土壤层输入的两类参数。

按土壤类型输入的参数包括：(1)每类土壤所属的水文单元组；(2)植被根系最大深度；(3)土壤表面到最底层深度；(4)土壤空隙比等。

按土壤层分层输入的数据有；(5)土壤表面到各土壤层深度；(6)土壤容重；(7)有效田间持水量；(8)饱和导水率；(9)每层土壤中的粘粒、粉沙、沙粒、砾石含量；(10)USLE方程中的土壤可蚀性K；(11)田间土壤反照率；(12)土壤电导率。

模型参数率定：即参数调试、参数估计或参数优化，使模型的模拟输出值与实际观测值误差最小。

水文模型参数分为两类：一类具有明确的物理含义，可以根据实际情况进行确定；另一类是没有或者物理含义不明确的参数，这些参数需要根据以往观测数据进行率定。

集总式模型时代：最小二乘法(Least-Square Method，简称LSM)率定方法分类：遗传算法(Genetic Algorithm)、SCE-UA算法(Shuffled Complex Evolution)、贝斯方法(Bayesian Method)、RSA方法(Regionalized Sensitivity Analysis)、GLUE方法(Generalized Likelihood Uncertainty Estimation)其中，RSA和GLUE方法还是一种比较实用的参数敏感性分析方法。

另：扰动分析法启发式算法（80年代）：遗传算法(Genetic Algorithm, 简称GA)、模拟退火算法(Simulated Annealing, 简称SA) 、人工神经网络(Artificial Neural Network, 简称ANN)遗传算法优点：直接随机寻优、内在并行性和全局寻优能力、概率化寻优（自动获取寻优空间）问题：高度复杂的非线性问题及多参数优化问题（多目标优化）SCE-UA（综合了遗传算法、Nelder 算法与最速下降算法）SCE-UA算法的提出基于以下4种概念:①确定性和概率论方法结合;②在全局优化及改善方向上, 覆盖参数空间的复合形点的系统演化; ③竞争演化; ④混合复合形(complex shuffling)特点：①在多个吸引域内获得全局收敛点；②能够避免陷入局部最小点；③能有效地表达不同参数的敏感性与参数间的相关性；④能够处理具有不连续响应表面的目标函数, 即不要求目标函数与导数的清晰表达；⑤能够处理高维参数问题应用于SWAT，TOPMODEL贝叶斯方法（总体信息，样本信息，先验信息）特点：1、获得后验分布后, 即使丢失了总体信息和样本信息, 也不影响对未知参数的统计推断。

龙源期刊网 http://www.qikan.com.cn 基于Morris—Sobol的临界雨量参数敏感性分析 作者：原文林 高倩雨 张晓蕾 郝鹏 来源：《人民黄河》2018年第07期 龙源期刊网 http://www.qikan.com.cn 龙源期刊网 http://www.qikan.com.cn 龙源期刊网 http://www.qikan.com.cn 龙源期刊网 http://www.qikan.com.cn 龙源期刊网 http://www.qikan.com.cn

摘要：山洪灾害临界雨量计算参数众多，部分取值受主观因素影响较大。对此，应用敏感性分析理论，建立基于Morris-Sobol的临界雨量计算参数敏感性分析二层模型。该模型首先利用修正的Morris筛选法对参数进行定性分析，以定性分析结果为基础，选取中等灵敏度以上龙源期刊网 http://www.qikan.com.cn 参数作为定量分析的参数，再通过Sobol指数法对选取参数进行定量敏感性分析。通过定性分析与定量计算相结合的分层递进，分析计算各参数对临界雨量的影响程度。以河南省安阳县都里乡都里前街小流域为研究对象，对其临界雨量计算过程中的参数敏感性进行分析，结果表明：最大th点雨量均值H1的敏感性最大，说明在临界雨量计算中，短历时暴雨对计算结果的影响较大。不论是利用设计暴雨还是实测降雨进行临界雨量计算，均应注意短歷时暴雨的资料精度。

关键词：山洪灾害；临界雨量；参数敏感性分析；Moms-Sobol二层模型：水位流量反推法

中图分类号：TV121+.1 文献标志码：A doi： 10. 3969/j.issn.1000-1379.2018.07.008 1引言 山洪灾害是具有成灾迅速、破坏力强、危害严重等特点的一种自然灾害，国内外一般选取临界雨量作为山洪灾害预警预报的重要指标。临界雨量是指导致一个流域或区域发生山溪洪水可能致灾时，降雨量达到或超过的量级和强度