【摘要】：水文模型致力于通過經驗公式或基于物理機制的數(shù)學方程來表征水量、能量和植被間的相互作用,被廣泛應用于水資源開發(fā)利用、生態(tài)水文學研究等眾多領域。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源之一。另外,“無資料地區(qū)預測”水文全球計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源。普適似然不確定性估計方法(Generalized likelihood uncertainty estimation:GLUE)方法作為模型不確定性分析的主要方法,被廣泛應用于不確定性的研究中�；诙嗄繕撕瘮�(shù)的GLUE方法是近年來的研究熱點。本文選取遼河流域作為研究區(qū),結合HEQM(Hydrological,Ecological and water Quality Model)模型,以唐馬寨站為例,應用模糊函數(shù)理論多目標GLUE方法和Pareto策略多目標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)四個目標函數(shù),將這四個目標函數(shù)進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)閾值對多目標GLUE評價參數(shù)不確定性的影響。通過比較模型不確定性區(qū)間評價結果(覆蓋率和延展度),判別出最優(yōu)然函數(shù)和閾值;在此基礎上,通過參數(shù)移植方法填補遼河流域無資料地區(qū)的水文參數(shù),進而應用多目標GLUE方法分析遼河流域無資料地區(qū)參數(shù)移植的適用性和準確性。研究結果表明:基于模糊函數(shù)理論的GLUE方法,似然函數(shù)并非越多越好,兩個似然函數(shù)的結果優(yōu)于三個似然函數(shù)的結果;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GLUE評價參數(shù)的不確定性越準確,而WB與之相反;模糊理論中權重分配很重要,在閾值和似然函數(shù)條件相同的情況下,非等權重均優(yōu)于等權重結果。同時,不受閾值影響的四個目標函數(shù)的Pareto策略GLUE方法,結果優(yōu)于兩個目標函數(shù)的模糊函數(shù)理論GLUE方法,說明閾值對GLUE分析參數(shù)的不確定性影響很大,RMSE是敏感的目標函數(shù)。屬性相似法依據(jù)流域屬性和水文特征選取了7個屬性,進行遼河流域無資料區(qū)徑流模擬,應用多目標GLUE方法驗證了屬性相似法適用于遼河流域。
【學位授予單位】：中國地質大學(北京)
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：P333
【圖文】：

本文技術路線圖

HEQM模型框架圖

HEQM模型結構圖（張永勇，2016）

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本文編號：2785341