LH-OAT法下SWAP-EPIC模型参数全球敏感性深度剖析

本文主要探讨了"基于LH-OAT方法的SWAP-EPIC模型参数敏感性分析"这一主题，由能锋田、姜瑶、徐旭和黄权中四位作者合作完成，发表在《中国科技论文在线》上。LH-OAT方法，即Latin Hypercube Sampling (拉丁超立方抽样) 和 Optimum Attribute Transformation (最优属性变换) 的组合，是一种常用的技术，用于评估模型参数对系统输出的影响程度，特别是在农业水文学领域。 研究的核心是将LH-OAT方法应用于农业水文模型SWAP-EPIC（ Soil and Water Assessment Tool - Ecosystems and Production Interface for Climate）的参数敏感性分析。通过对黑河中游盈科灌区2012年春玉米田间试验的数据进行实例分析，作者选择了模型中的26个关键参数进行全局敏感性测试。通过计算，这些参数被分类为极敏感、敏感、次敏感和不敏感四个等级，揭示了不同参数对于模型输出变量的响应程度差异。 研究发现，土壤水力参数大多表现出极高的敏感性，而水分胁迫相关的参数则显示出较低的敏感性。这说明在模型校准时，着重关注那些具有极高敏感性的参数可以显著提高效率。通过选择敏感性较强的10个参数进行调整，作者成功实现了模型的高效校准，并证实了该方法在实际农田应用中的有效性。 这篇综述性文章为农业水文学模型SWAP-EPIC的参数优化提供了科学依据，不仅有助于模型精度的提升，还节省了校准时间和资源，具有很高的实用价值。对于从事农业水资源管理和模型模拟的科研人员来说，理解和应用这种全局敏感性分析方法是提升模型性能的关键步骤。