开展水文模拟不确定性的定量研究,既是当今水文科学研究中的热点问题,又是水文模拟技术向前发展的必经之路。本项目将以流域水文模型SWAT为例,基于贝叶斯理论对SWAT水文模型进行参数估计,在此基础上,讨论SWAT模型参数不确定性问题以及参数不确定性对模型模拟结果的影响;在应用贝叶斯理论过程中,将详细讨论该理论的内在统计假定并对其进行检验。本项目的成功实施不仅能够有效的识别SWAT水文模型参数不确定性的大小,为提高模拟和预报精度提供可靠的科学依据,为水文模拟的不确定性研究奠定基础,同时更为贝叶斯理论与方法的合理使用指明了方向,具有重要的理论价值和现实意义。
parameter uncertainty;SWAT;Bayesian theory;likelihood;
水文模拟不确定性分析工作不仅为探索概率水文预报奠定基础,也为洪水预报、水库调度、流域水资源配置提供更可靠的信息。水文模型参数不确定性是水文模拟不确定性的重要来源之一。本研究基于贝叶斯理论与方法探讨了流域水文模型SWAT参数不确定性以及参数不确定性对模型模拟结果的影响。着重讨论了贝叶斯理论中不同似然函数对应的模型残差内在统计特征的检验,力求寻找到近似满足内在统计假定的模型残差,以确保模型模拟结果的有效性;同时探讨了模型参数不确定性对模型模拟和预测结果的影响。研究表明,Box-Cox变换虽然没能完全解决模型残差非正态性问题,但很大程度上使得模型残差更趋向于呈现正态分布;对模型残差进行连续时间自回归拟合,显著降低了模型残差的自相关性,且很好地解决了模型残差异方差性质;比较模型参数的先验分布,参数的边际后验分布非常狭窄;模型参数对模拟结果的不确定性有一定的贡献,但不能用来解释模拟过程中的所有不确定性;在不同气候情景下,随着降水变化幅度的增加,模型参数不确定性对流量预测值的影响幅度减小;随着温度的上升,模型参数不确定性对流量预测值的影响增大。本项目研究结果不仅基于贝叶斯理论有效识别了SWAT水文模型的参数不确定性,同时也为当代气候条件和未来气候变化情景下模型参数不确定性对水文模拟和预测不确定的影响研究提供了思路和方法。