基于理想资料的Nash模型异参同效性研究

为研究模型异参同效问题产生的原因,基于SCEM-UA算法,选用似然函数L(20)=(σ2ε)-20,在实际资料及理想资料两种情况下,分析了Nash模型参数率定中的异参同效问题。结果表明,在理想资料情况下,采用SCEM-UA算法能得到参数真值,即避免了参数的异参同效性影响,可见模型异参同效的根本原因是参数之间的互补作用或相依性,而精确的输入、输出和模型结构是参数率定的关键影响因素,优化方法只有在模型结构和资料均准确的条件下才能发挥其功效,从而避免了异参同效问题。

理想和实际资料情况下Nash模型参数异参同效性研究

【目的】研究异参同效问题对水文模型参数率定的影响。【方法】以黑龙江农垦红兴隆分局所辖的双鸭山农场和友谊农场为研究区域,在理想资料和实际资料2种情况下,构建了基于SCE-UA算法的模拟优化模型,分别对Nash模型参数进行了优化并分析了参数率定过程中的异参同效现象的表现特征。理想资料排除了水文模型输入资料、模型结构以及模型输出等方面的误差对模型参数率定过程的干扰。【结果】在2种情况下,异参同效现象在Nash模型参数率定过程中的表现特征为对较优似然值对应的参数组取值范围的影响和最优似然值对应的参数组数量的影响。对不同场次洪水而言,2种情况下异参同效的2方面表现特征均与输入洪水的洪量以及洪峰的大小有关,即随着输入洪水的洪量和洪峰的增加,异参同效现象越明显。对同一洪水而言,在理想资料情况下参数率定过程中的异参同效显著程度小于实际资料情况下异参同效显著程度。【结论】在水文模型参数率定过程中,应基于不同输入资料情况下参数异参同效特征分析,选取合理的参数率定方法,尽量避免或消除异参同效对参数率定的不利影响,提高模型预报精度。