SCE优化法下TOPMODEL在资水上游洪涝模拟中的应用与验证

本篇论文主要探讨了如何在IT领域内将SCE优化方法应用于TOPMODEL，即分布式水文学中的一个常用模型。作者徐静，作为一名副教授，针对资水上游的新宁水文站以上集水区域作为研究对象，利用数字高程模型(DEM)来构建数字流域，这是地理信息系统在水文学中的关键应用，它允许科学家们将实地地形数据转化为数值模型，从而更好地理解水文过程。 首先，研究者通过DEM数据建立了流域的水系空间拓扑关系，这是理解流域内部水流方向和汇流过程的基础。拓扑关系有助于识别流域内的关键汇流区域和分水岭，这对于洪水预测和水资源管理至关重要。 然后，文章的核心部分是应用SCE-UA (Sequential Circuit Emulator - Unconstrained Optimization Algorithm) 方法对TOPMODEL进行参数率定和验证。SCE-UA是一种全局优化算法，常用于求解复杂的非线性问题，特别是在模型参数估计过程中，它可以帮助找到最优参数组合，以提高模型对实际观测数据的拟合程度。在本研究中，通过对18场次洪资料的处理，作者评估了TOPMODEL在模拟次级洪水方面的性能，包括确定性系数、洪峰流量相对误差和径流深相对误差等指标。 结果显示，TOPMODEL在研究区域的应用表现出较高的精度，无论是率定期还是验证期，各项指标均达到令人满意的效果。这表明该模型能够有效捕捉研究区域的产汇流规律，对于预测和管理该地区的水资源具有实用价值。因此，这篇论文不仅展示了SCE优化方法在TOPMODEL中的成功应用，也为水文学研究人员提供了在类似地区进行水文模拟时的一种有效工具。 关键词：TOPMODEL、径流、SCE-UA方法的结合，凸显了本文的核心贡献。通过这些技术的集成，研究者能够提升模型的精准度，进而推动水文学领域对自然现象的深入理解和预测能力的提升。同时，这篇首发论文也为后续学者在这个领域内的研究提供了新的视角和实践参考。