为了改进水文建模过程中的不确定性处理,采用一种融合全局优化和数据同化(Simultaneous Optimization and Data Assimilation,SODA)的混合框架,对Hy MOD模型进行了不确定性分析,并与经典SCEM-UA方法进行了比较。SODA方法具有如下特点:(1...为了改进水文建模过程中的不确定性处理,采用一种融合全局优化和数据同化(Simultaneous Optimization and Data Assimilation,SODA)的混合框架,对Hy MOD模型进行了不确定性分析,并与经典SCEM-UA方法进行了比较。SODA方法具有如下特点:(1)具备较高的参数搜索效率和寻优能力;(2)明确考虑包括输入、输出、参数以及模型结构在内的重要不确定性来源。SODA方法在渭河流域的实例应用结果表明:与SCEM-UA方法相比,SODA方法不仅显著提高了预报精度,而且推求出了性质更为优良的预报区间。SODA方法的成功应用,有助于模型概念的改进及对水文系统功能的理解。展开更多
文摘为了改进水文建模过程中的不确定性处理,采用一种融合全局优化和数据同化(Simultaneous Optimization and Data Assimilation,SODA)的混合框架,对Hy MOD模型进行了不确定性分析,并与经典SCEM-UA方法进行了比较。SODA方法具有如下特点:(1)具备较高的参数搜索效率和寻优能力;(2)明确考虑包括输入、输出、参数以及模型结构在内的重要不确定性来源。SODA方法在渭河流域的实例应用结果表明:与SCEM-UA方法相比,SODA方法不仅显著提高了预报精度,而且推求出了性质更为优良的预报区间。SODA方法的成功应用,有助于模型概念的改进及对水文系统功能的理解。
