SWAT模型参数敏感性分析与率定方法

该资源主要涉及SWAT模型的参数敏感性分析、参数率定方法以及应用实例。SWAT（Soil and Water Assessment Tool）模型是一个广泛用于流域管理和水文模拟的工具，它需要通过参数调整来提高模拟精度。 1. 参数敏感性分析与校核原理： 参数敏感性分析是评估模型输出对输入参数变化的敏感程度的过程。SWAT模型提供了两种方法：LH-OAT（拉丁超立方体一因素每次）和SCE-UA（洗牌复杂演化算法）。LH-OAT基于统计抽样，将参数分布划分为多个空间并随机抽取，然后用多参数线性回归或相关分析来理解模型结果。然而，这种方法可能因线性假设导致偏差。另一方面，One-factor-At-a-Time sampling方法每次只改变一个参数，但结果受其他参数值的影响。LH-OAT结合了两者的优点，以更全面的方式探索参数空间。 2. 利用界面进行参数率定： 参数率定是确定模型参数最佳值的过程，以使模型预测与实测数据最匹配。用户可以通过图形用户界面进行这一过程，调整参数值并观察模型响应。 3. SWAT-CUP参数率定和验证： SWAT-CUP是一个辅助工具，专门用于SWAT模型的参数率定和验证。它采用了SCE-UA算法，这是一种全局优化算法，适用于非线性的复杂问题。SCE-UA算法通过随机搜索在参数空间中寻找最优解，通过种群进化和信息共享来逐步优化参数。该过程包括随机生成初始种群，按目标函数排序，种群间的独立进化和交叉形成新种群，直到满足收敛条件。 4. 应用实例： 这部分内容可能涵盖实际的流域管理案例，展示如何应用上述方法来解决具体问题，比如洪水预警、水质模拟、水资源管理等。 这份资料详细介绍了SWAT模型参数敏感性分析的理论与实践，提供了参数率定的实用工具和算法，并通过应用实例展示了这些方法的实际效用，对于理解和运用SWAT模型进行流域模拟和管理非常有价值。