密云水库WASP模型敏感性分析:Morris法应用
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更新于2024-09-05
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"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。
2013-02-03 上传
2018-08-28 上传
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