水文模型结构不确定性是影响水文预报精度的重要因素,如何量化并降低其影响是当前的研究热点问题.基于动态系统响应曲线方法(dynamic system response curve,DSRC),假设水文模型系统的误差仅来源于模型结构误差,推导模型结构误差与输入...水文模型结构不确定性是影响水文预报精度的重要因素,如何量化并降低其影响是当前的研究热点问题.基于动态系统响应曲线方法(dynamic system response curve,DSRC),假设水文模型系统的误差仅来源于模型结构误差,推导模型结构误差与输入量的变化量之间的数学关系,结合经典概率论,提出了能够分辨模型结构不确定性来源的考虑模型结构不确定性的动态系统响应曲线校正方法(dynamic system response curve method considering the model structure uncertainty,UNDSRC).将该方法应用于大坡岭流域与富水流域检验UNDSRC方法的综合表现,并与DSRC方法进行比较.研究表明:1)在实际流域检验中,UNDSRC方法相较于DSRC方法具有更好的校正效果,校正效果评价系数分别为0.82与0.60;2)DSRC方法在2个实际流域均可以对新安江模型进行有效校正,且校正效果相似;3)UNDSRC方法校正效果优异且稳定,能够适应更复杂的流域下垫面情况,方法对洪峰流量的校正优于对径流深的校正;4)校正精度相同的情况下,UNDSRC方法相较于DSRC方法具有更小的岭系数.展开更多
针对响应曲面构建中模型不确定性问题,在组合建模方法的基础上,通过引入包容性检验,提出了基于包容性检验的稳健性组合建模方法(ensemble of surrogates based on encompassing test,ET-EOS)。首先,根据实际问题及各模型的特点确定子模...针对响应曲面构建中模型不确定性问题,在组合建模方法的基础上,通过引入包容性检验,提出了基于包容性检验的稳健性组合建模方法(ensemble of surrogates based on encompassing test,ET-EOS)。首先,根据实际问题及各模型的特点确定子模型集,进而构建各子模型;其次,采用包容性检验筛选子模型,以消除子模型间存在的冗余信息;然后对筛选出的子模型进行加权组合,以构建ET-EOS模型。基于包容性检验,提出了稳健的组合模型,解决了模型不确定下的响应曲面构建问题。最后,结合实际案例和仿真试验验证提出方法的有效性,结果表明此方法不仅改善了模型的预测性能及其稳健性能,而且通过筛选子模型减少了建模所需的工作量。展开更多
文摘水文模型结构不确定性是影响水文预报精度的重要因素,如何量化并降低其影响是当前的研究热点问题.基于动态系统响应曲线方法(dynamic system response curve,DSRC),假设水文模型系统的误差仅来源于模型结构误差,推导模型结构误差与输入量的变化量之间的数学关系,结合经典概率论,提出了能够分辨模型结构不确定性来源的考虑模型结构不确定性的动态系统响应曲线校正方法(dynamic system response curve method considering the model structure uncertainty,UNDSRC).将该方法应用于大坡岭流域与富水流域检验UNDSRC方法的综合表现,并与DSRC方法进行比较.研究表明:1)在实际流域检验中,UNDSRC方法相较于DSRC方法具有更好的校正效果,校正效果评价系数分别为0.82与0.60;2)DSRC方法在2个实际流域均可以对新安江模型进行有效校正,且校正效果相似;3)UNDSRC方法校正效果优异且稳定,能够适应更复杂的流域下垫面情况,方法对洪峰流量的校正优于对径流深的校正;4)校正精度相同的情况下,UNDSRC方法相较于DSRC方法具有更小的岭系数.
文摘针对响应曲面构建中模型不确定性问题,在组合建模方法的基础上,通过引入包容性检验,提出了基于包容性检验的稳健性组合建模方法(ensemble of surrogates based on encompassing test,ET-EOS)。首先,根据实际问题及各模型的特点确定子模型集,进而构建各子模型;其次,采用包容性检验筛选子模型,以消除子模型间存在的冗余信息;然后对筛选出的子模型进行加权组合,以构建ET-EOS模型。基于包容性检验,提出了稳健的组合模型,解决了模型不确定下的响应曲面构建问题。最后,结合实际案例和仿真试验验证提出方法的有效性,结果表明此方法不仅改善了模型的预测性能及其稳健性能,而且通过筛选子模型减少了建模所需的工作量。
