【摘要】：水文模型致力于通過(guò)經(jīng)驗(yàn)公式或基于物理機(jī)制的數(shù)學(xué)方程來(lái)表征水量、能量和植被間的相互作用,被廣泛應(yīng)用于水資源開(kāi)發(fā)利用、生態(tài)水文學(xué)研究等眾多領(lǐng)域。水文模型中包含著眾多參數(shù),這些參數(shù)是模型模擬不確定性的主要來(lái)源之一。另外,“無(wú)資料地區(qū)預(yù)測(cè)”水文全球計(jì)劃中提到流域資料缺乏也是水文模型模擬的不確定性重要來(lái)源。普適似然不確定性估計(jì)方法(Generalized likelihood uncertainty estimation:GLUE)方法作為模型不確定性分析的主要方法,被廣泛應(yīng)用于不確定性的研究中�；诙嗄繕�(biāo)函數(shù)的GLUE方法是近年來(lái)的研究熱點(diǎn)。本文選取遼河流域作為研究區(qū),結(jié)合HEQM(Hydrological,Ecological and water Quality Model)模型,以唐馬寨站為例,應(yīng)用模糊函數(shù)理論多目標(biāo)GLUE方法和Pareto策略多目標(biāo)GLUE方法,選取納西效率系數(shù)(NSCE)、水量平衡系數(shù)(WB)、均方根誤差(RMSE)和確定性系數(shù)(R~2)四個(gè)目標(biāo)函數(shù),將這四個(gè)目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行組合形成不同似然函數(shù),考慮不同似然函數(shù)以及不同似然函數(shù)閾值對(duì)多目標(biāo)GLUE評(píng)價(jià)參數(shù)不確定性的影響。通過(guò)比較模型不確定性區(qū)間評(píng)價(jià)結(jié)果(覆蓋率和延展度),判別出最優(yōu)然函數(shù)和閾值;在此基礎(chǔ)上,通過(guò)參數(shù)移植方法填補(bǔ)遼河流域無(wú)資料地區(qū)的水文參數(shù),進(jìn)而應(yīng)用多目標(biāo)GLUE方法分析遼河流域無(wú)資料地區(qū)參數(shù)移植的適用性和準(zhǔn)確性。研究結(jié)果表明:基于模糊函數(shù)理論的GLUE方法,似然函數(shù)并非越多越好,兩個(gè)似然函數(shù)的結(jié)果優(yōu)于三個(gè)似然函數(shù)的結(jié)果;最好的組合是閾值為0.35和0.75的|WB|與R~2;閾值不同的情況下,NSCE和R~2的閾值要求越低,多目標(biāo)GLUE評(píng)價(jià)參數(shù)的不確定性越準(zhǔn)確,而WB與之相反;模糊理論中權(quán)重分配很重要,在閾值和似然函數(shù)條件相同的情況下,非等權(quán)重均優(yōu)于等權(quán)重結(jié)果。同時(shí),不受閾值影響的四個(gè)目標(biāo)函數(shù)的Pareto策略GLUE方法,結(jié)果優(yōu)于兩個(gè)目標(biāo)函數(shù)的模糊函數(shù)理論GLUE方法,說(shuō)明閾值對(duì)GLUE分析參數(shù)的不確定性影響很大,RMSE是敏感的目標(biāo)函數(shù)。屬性相似法依據(jù)流域?qū)傩院退奶卣鬟x取了7個(gè)屬性,進(jìn)行遼河流域無(wú)資料區(qū)徑流模擬,應(yīng)用多目標(biāo)GLUE方法驗(yàn)證了屬性相似法適用于遼河流域。
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)地質(zhì)大學(xué)(北京)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：P333
【圖文】：

本文技術(shù)路線圖

HEQM模型框架圖

HEQM模型結(jié)構(gòu)圖（張永勇，2016）

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本文編號(hào)：2785341