SCE-UA算法优化TOPMODEL参数：江西修水流域案例分析

"SCE-UA算法在TOPMODEL参数优化中的应用" SCE-UA算法是一种用于全局优化的模拟退火复合进化算法（Simulated Annealing and Genetic Algorithm），在水文学领域，它被用来优化水文模型的参数，以提高模型的模拟精度。在本研究中，该算法被应用于TOPMODEL（Topography-based Hydrological Model）这一半分布式水文模型的参数率定。TOPMODEL是基于地形特征的水文模型，它可以考虑地形对径流形成的影响，用于模拟流域的水分循环过程。 文章通过江西修水万家埠流域的实例，展示了SCE-UA算法的有效性。在参数优化过程中，首先需要确定TOPMODEL各参数的上下界，这些边界应该依据参数的物理意义和研究流域的特性来设定。然后，建立一个目标函数，该函数反映了模型模拟结果与实测数据的偏差，如在次洪模拟时，目标函数应强调高水过程和洪峰的匹配程度。 在SCE-UA算法中，参数的选择和调整是关键。虽然大部分参数可以参考已有的研究默认值，但复合型个数p需要根据具体问题来定制，因为它直接影响算法的搜索范围和效率。此外，优化过程还包括了设置中止准则，即何时停止算法的运行，通常是在达到预设的精度或者迭代次数后结束。 参数率定是水文模型应用中的重要环节，它可以分为人工率定和自动率定。人工率定依赖于专家经验，而自动率定则利用优化算法，如SCE-UA，更高效地寻找最优参数组合。局部搜索法虽速度快，但易陷入局部最优，不适合多峰问题；而全局搜索法则能跳出局部最优，SCE-UA作为混合算法，兼顾了全局搜索的能力，尤其适用于水文模型参数的优化问题。 文献还提到，随着优化技术的进步，各种水文模型参数自动率定方法不断涌现。这些方法通常包括目标函数的构建、选择优化算法、设定终止条件以及收集率定数据。优化算法的选择直接影响到率定的成功与否，因此，选择适合的全局搜索法，如SCE-UA，对于解决非线性、多极值的水文模型参数优化问题至关重要。