垄沟集雨系统Laio土壤水分动态随机模型参数敏感性分析及优化

水文模型参数的敏感性分析、优化和验证对提高模型计算精度和效率具有重要意义。为探讨Laio土壤水分动态随机模型(Laio模型)各参数在垄沟集雨系统的敏感性,同时,确定参数优化和模型验证的最佳方案,本文结合多因素敏感性分析法以及改进单纯形法(ISM)、粒子群优化算法(PSO)和混合粒子群优化算法(HPSO),利用中国气象局定西干旱气象与生态环境试验基地2012—2013年垄沟集雨燕麦生长季降雨、径流和土壤水分等实测数据,对垄沟集雨系统Laio模型的13个参数进行敏感性分析、优化和验证。结果表明,平均降水量α和凋萎系数s_w对土壤水分概率密度函数p(s)最敏感,p(s)对参数α的敏感性在低土壤含水率下更明显,对参数s_w的敏感性在高土壤含水率下更明显;3种算法(ISM、PSO和HPSO)的优化参数值均能对垄沟集雨系统土壤水分概率密度函数进行较好模拟,峰值(CPV)、峰值位置(PP)和95%置信区间(CI95%)实测值与模拟值的相对误差均小于10%,CM指数均大于0.5;同时,HPSO算法优化参数的模拟效果和收敛速度均显著优于PSO算法和ISM算法,能较显著克服ISM算法和PSO算法存在的缺陷。HPSO算法可作为垄沟集雨系统土壤水分动态随机模型参数优化的待选方案。