PSO算法优化SWAT模型参数：高效自动率定与应用

本文探讨了一种高效的SWAT模型参数自动率定方法，它结合了 Soil and Water Assessment Tool (SWAT) 模型和粒子群优化(PSO)算法。SWAT模型是一个广泛应用的分布式水文学科工具，它考虑了流域空间异质性和时间连续性，但在实际应用中，众多复杂的参数设定是一个挑战。传统的手工调参方式效率低下且主观性强，容易造成结果的不稳定性。 作者首先回顾了SWAT模型及其参数自动率定的历史，特别提到了早期版本SWAT2005采用的Shuffled Complex Evolution (SCE)算法，尽管其结果稳定，但收敛速度相对较慢，这限制了自动参数调整的效率。为解决这个问题，本文创新性地将PSO算法引入到SWAT模型中，旨在提高参数率定的精度、速度和稳定性。PSO是一种全局优化算法，其优点在于能够有效地搜索解空间，并具有较强的抗局部最优性，对于大规模流域和长期模拟非常适用。 通过在天津蓟运河流域的实际案例研究，作者展示了新引入PSO算法的SWAT模型参数自动率定模块在提升率定精度、缩短收敛时间以及提供更稳定结果方面的优势。与原模型自带的SCE模块相比，该方法表现出显著的性能提升，特别是在Linux平台上，改进后的模块能将自动率定效率提高到现有水平的7倍。这意味着使用这种技术可以大大提高水文模型的实用性和效率，特别适合处理大规模和长期的水文模拟任务。 这篇文章不仅介绍了PSO算法如何优化SWAT模型的参数率定过程，而且还展示了其在实际应用中的优势，以及对提升水文模型在分布式水文学领域中的价值。此外，由于PSO算法的通用性，这项研究成果也为其他水文模型的参数优化提供了新的思路和工具。