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基于FCM-SCEMUA的水文模型参数不确定性估计方法

期刊名称：水利学报
时间：0
页码：1186-1192
语言：中文
分类：P331[天文地球—水文科学;水利工程—水文学及水资源;天文地球—地球物理学]
作者机构：[1]中山大学水资源与环境研究中心华南地区水循环与水安全广东省普通高校重点实验室,广东广州510275
相关基金：国家自然科学基金重点项目（50839005）;国家自然科学基金青年科学项目（50809078）; 中国水利水电科学研究院开放基金项目（IWHR02009003）; 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目（3161395）
相关项目：水文模拟与预报不确定性驱动因素贡献分解与对策研究

关键词：水文模型, 不确定性, FCM-SCEMUA, 区间宽度, Hydrological model, uncertainty, FCM-SCEMUA, interval width

中文摘要：

引入模糊C-均值聚类（FCM）方法对水文过程进行分类,结合SCEMUA方法,建立了基于FCM-SCEMUA的水文模型参数不确定性分析方法。选择南水北调水源区所在的汉江上游的江口流域,以新安江模型为例进行了实例研究。结果表明,FCM-SCEMUA方法通过对不同分类的似然函数分别设置阈值,在阈值同样为70%的情况下,所得到的有效参数组比通过SCEMUA方法得到的减少了64.8%的不合理参数组。所推求的参数后验分布更能够朝着高概率密度区进化,推导出更加合理的水文模型参数的后验分布,从而得到更加合理的预测区间,有效地减少了水文模拟与预测的不确定性。

英文摘要：

An uncertainty estimation approach for hydrological model based on the （FCM Fuzzy C-Means Clustering Algorithm） and SCEMUA （Shuffled Complex Evolution Metropolis Algorithm） methods is proposed,in which the FCM method is used to classify the hydrological processes.The Jiangkou Catchment located in the upper Hanjiang River Basin is adopted as a typical basin,and the Xinanjiang model is used as a typical model,to carryout the case study.The results show that for the number of behavioral parameter sets,unreasonable parameter sets obtained by FCM-SCEMUA method,which sets the thresholds of likelihood function for different classes,decreases 64.8% as compared with that obtained by SCEMUA method under the same threshold 70%.The parameter posterior distribution obtained by FCM-SCEMUA method is found to evolve efficiently to a higher probability density （HPD） region,so as to obtain more reasonable parameter posterior distribution of the hydrological model.The FCM-SCEMUA method can be used to derive more accurate prediction bounds and to effectively reduce the uncertainty in hydrological modeling and forecasting.

关于林凯荣：