密云水库WASP模型敏感性分析：Morris法应用

"密云水库WASP模型敏感性分析，王倩，邹志红，基于WASP富营养化模型，运用Morris法分析模型参数的敏感性，有效地识别关键参数，减少模型未知参数的不确定性，提高参数优化的效率。" 在水环境模拟中，WASP（Water Quality Analysis Simulation Program）模型是一种广泛使用的工具，用于预测和分析水体的营养状态，如氨氮、碳生化需氧量(CBOD)和溶解氧(DO)等参数的变化。密云水库作为重要的水源地，其水质管理至关重要。王倩和邹志红的研究专注于利用WASP模型对密云水库的富营养化状况进行建模，并通过敏感性分析来优化模型参数。 敏感性分析是评估模型参数变化对模型输出影响的一种技术，它可以识别哪些参数对模型的结果影响最大，从而帮助研究人员集中精力优化这些关键参数。在这个研究中，研究人员采用了Morris方法，这是一种有效的全局敏感性分析方法，能够处理大量参数的情况，快速识别出对模型输出最敏感的参数。 通过分析2013年的数据，研究人员将模型的目标函数设定为氨氮、CBOD和DO的浓度模拟误差，通过对33个未知参数进行Morris方法的计算，他们成功地将模型的关键参数简化到12个。这12个参数对模拟结果的误差影响显著，特别是浮游植物氮碳比和CBOD降解速率，这两个参数的影响程度在不同季节有明显变化，反映了环境条件对水体营养状态的动态影响。 这项研究的重要性在于，它不仅提高了模型的效率，减少了参数优化的工作量，还为水库管理提供了科学依据。通过识别出关键参数，可以更精确地预测水库水质变化，有助于制定更有效的水质保护策略。同时，对于其他类似水体的管理，该方法也具有一定的参考价值，可以推广应用于全球的水环境模拟和保护工作中。 关键词: 敏感性分析, Morris方法, WASP模型, 密云水库 中图分类号: X26（环境科学技术及管理） 总结来说，这个研究利用WASP模型和Morris方法对密云水库的水体质量进行了深入分析，识别了对模型预测影响最大的参数，为改善水环境管理和预防富营养化提供了科学支持。这种方法的实施有助于减少模型不确定性，提高预测精度，对于水资源保护具有重要意义。