新安江模型线性化参数率定提升精度与稳定性

本文主要探讨了"新安江模型参数的线性化率定"这一主题，针对一般概念性水文模型参数率定结果易受波动影响的问题，作者赵丽平、包为民和张坤提出了一种创新的方法。他们以新安江模型的日模式参数作为研究对象，针对SCE-UA方法和单纯形方法进行了对比分析。通过理想模型实验，线性化率定方法显示出显著的优势：其平均目标函数值显著降低，分别为0.02、0.10和8.39 m3/s，而平均循环次数分别为8、637和327，这表明线性化方法在找到参数真值方面更为精准且效率更高。相较于其他两种方法，线性化率定方法得到的参数值方差明显较小，体现出更高的稳定性。 在实际应用中，作者选取建阳和长滩河两个流域的实测数据来验证线性化率定方法。结果表明，这种方法能快速得到稳定的模型参数优化值，如建阳流域的10组率定结果，目标函数值均保持在100.35 mVs，循环次数少于8次。同时，两个流域的径流深度相对误差控制在9.68%以内，确定性系数超过0.819，进一步证实了线性化参数率定方法的有效性和可靠性。 总结来说，这项工作不仅解决了非线性模型参数率定的不稳定问题，还避免了局部最优解依赖于初始参数值的情况，提高了计算精度和效率。因此，线性化参数率定方法被推荐为一种全局优化的参数选择策略，适用于水文模型的参数估计，具有重要的理论和实践意义。关键词包括参数优化、线性化参数率定方法、新安江模型以及日模，其研究结果对于提升水文模型的准确性和实用性具有重要价值。