多时间尺度HSPF模型参数不确定性研究

模型参数的不确定性是水文模型应用研究领域的重点与难点.本研究以密云水库东北部的潮河流域为例,构建了潮河流域HSPF水文模型,并采用1998~2010年逐月地表径流量数据对模型参数进行校准与验证,并结合GLUE算法分析了模型参数的敏感性和不确定性.结果表明:(1)经过参数调整,HSPF模型径流模拟取得了较好的效果,率定期和验证期的纳什系数分别为0.84和0.55;(2)可将影响HSPF模型的参数分为3类,即全局敏感性参数(LZSN、INFILT、IRC和AGWRC)、局部敏感性参数(UZSN)和不敏感参数(DEEPFR、BASETP、AGWEPT、INTFW和CEPSC);(3)不同敏感性参数间存在复杂的相关关系,参数组合(LZSN与INFILT)、(INFILT与UZSN)和(UZSN与AGWRC)间均呈极显著负相关关系;(LZSN与UZSN)和(UZSN与AGWRC)呈极显著正相关;(4)HSPF模型参数存在大量复杂的"异参同效"现象,证实影响模拟结果优劣的是参数组合而非某一参数值;(5)模型不确定性发现,模型预测的不确定性范围与降雨量密切相关,即降雨量越大,模型预报的不确定性就越大,反之亦然;(6)不同时间尺度下HSPF模型的模拟效果总体较好,但是也存在一定差异性,年尺度、季节尺度和月尺度下不确定性范围分别包含了81.80%、78.70%和80.56%的观测值,即年尺度效果略优于月尺度和季节尺度;该研究结果可为HSPF模型在相似区域应用与参数本土化提供科学参考和借鉴.     

HSPF径流模拟参数敏感性分析与模型适用性研究

选择太湖丘陵地区典型小流域,在分析径流模拟关键参数敏感性的基础上,对HSPF模型进行了率定与验证,并评价了该模型在太湖丘陵地区的适用性.采用基于扰动分析法的相对灵敏度方法,分析了影响水文过程的AGWRC、UZSN、INFILT、LZSN、DEEPFR这5个关键参数的敏感性,进而通过参数调整对模型率定与验证,模拟估算了2005～2010年的径流量.其中率定期径流模拟的偏差百分比均控制在10%以内,分别为-6.39%、-8.76%、9.66%,模拟精度很好;验证期偏差百分比分别为-13.31%、5.22%,模拟结果在良好范围内.在率定期和验证期,模型的效率系数(Ens)分别达到了0.87、0.69,相对误差(RE)分别为1.63%、4.14%,精度满足模拟要求,模拟结果能反映中田河流域年径流量变化规律.研究结果表明,HSPF模型在太湖丘陵地区模拟流域径流量具有较好的适用性,对该地区水文过程模拟具有科学指导意义,也为HSPF模型在国内不同地区的应用和推广提供借鉴.     

基于HSPF模型的大阁河流域径流量模拟

文章应用HSPF模型对潮河支流大阁河流域进行径流量模拟,采用大阁水文站1972～1975年逐日流量观测数据,通过参数灵敏度分析和校正,使模拟的流量和实测的数据拟合,对模型进行校正。在此基础上采用1982～1985年逐日流量观测数据对模型进行验证。采用相对误差(RE)以及Nash-Suttcliffe效率系数(Ens)作为模型适用性的评价系数,模拟结果得出流量多年相对误差为0.17、Ens为0.87,表明HSPF模型对研究区流域长期的连续径流量模拟具有较好的适用性。     

城市降雨径流模拟的参数不确定性分析

以厦门城市小流域为例,基于蒙特卡洛随机采样和区域灵敏度分析(RSA)方法,从参数的可识别性和灵敏度分析2个方面来分析城市降雨径流SWMM模型参数的不确定性.结果表明,水文水力模块中汇水单元不透水区贮水深度(Dstore-Imperv)、汇水单元透水区贮水深度(Dstore-Perv)和CN特征曲线(Curve Number)这3个参数可识别性较好,区域灵敏度高;水文水力模块的区域灵敏度的排序为:Dstore-ImpervCNDstore-Perv汇水单元透水区曼宁糙率(N-Perv)传导系数(Conductivity)管道曼宁糙率(Con-Mann)汇水单元不透水区曼宁糙率(N-Imperv).水质模块冲刷函数中地表冲刷系数(Coefficient)和地表径流幂指数(Exponent)这2个参数以及累积函数中的地表最大可累积的污染物量(Max.Buildup)的识别性较高,区域灵敏度较大.而从区域灵敏度的排序来看,3种用地类型的地表累积速率(Rate Constant)参数K-S距离最小,Max.Buildup、Coefficient和Exponent参数的K-S距离相对较大.     

基于HSPF模型的滇池流域非点源污染模拟

介绍HSPF模型的主要结构和功能,通过对该模型参数的灵敏度分析和参数调整,利用滇池流域各入湖河流1988,1989年的水质监测数据及相关统计资料,分别对该流域的水文、水质过程进行了模拟.结果表明,SS是滇池流域非点源污染的首要污染物,大约80%的入湖SS来自非点源.在枯水年(1988年),非点源贡献了约1/3的TN、TP入湖负荷量.而BOD的主要贡献者则是点源污染.     

大型浅水湖泊磷模型参数不确定性及敏感性分析

以太湖作为大型浅水湖泊的代表,以EFDC模型为基础建立关于磷的沉积成岩模型,运用拉丁超立方抽样方法、普适似然不确定性分析方法和区域敏感性分析方法,对成岩模块中与磷迁移转化有关的16个参数进行敏感性分析.结果表明,太湖全湖区磷酸盐和总磷的时间空间分布都极不均匀,成岩模块参数的不确定性在磷酸盐和总磷的模拟方面都存在强烈影响.以上覆水磷酸盐为输出目标,"沉积物-水"界面遭受的风浪扰动在水深相对更浅的湖区更为直接,湖湾区水的流通性较差,利于沉积物中溶解态磷释放.以上覆水总磷为输出目标,湖心区颗粒态磷和溶解态有机磷的质量浓度受成岩模块参数不确定性的影响较大.敏感参数主要是动力特性与和氧相关的两类参数.对于大型浅水湖泊,底泥沉积成岩模块敏感参数的重要性不弱于水动力、水质模块,针对不同水质、底泥分布的水域,模拟磷元素时应注重敏感参数的取值率定.     

基于HSPF及回归模型的淡水河流域非点源负荷计算

应用分布式水文模型HSPF结合回归模型,对广东省东江流域中淡水河流域的非点源负荷进行计算.研究结果显示,模型较好地再现了悬浮泥沙(SS)、CODCr、NO3--N及TP在2010年内的通量随时间的变化过程.统计结果表明,淡水河流域的SS、CODCr、NO3--N及TP在汛期的通量对年通量的贡献十分显著,分别占年通量的86.81%、77.56%、69.83%和73.08%;NH4+-N和TN的计算结果与实测值之间拟合程度较弱,可能是由于这两类污染物与人类活动的点源排放关系密切,而本研究中所用回归方程只考虑了径流量与污染物通量之间的关系,并没有更多地考虑与人类活动相关的因素.     

基于PEST的HSPF水文模型多目标自动校准研究

参数校准是流域水文模型构建的关键步骤之一。针对HSPF水文模型,系统梳理并形成PEST-HSPF多目标自动校准的输入、输出、交互、迭代和终止等流程,以滇池流域中和子流域为研究对象（数据为1999—2010 年日流量）,与人工校准（HSPEXP）和单目标校准做对比分析。结果表明：①提出的以日流量、月流量和流量频率的偏差最小化为目标函数、各目标初始偏差的倒数为权重的校准思路,可实现相对人工、单目标更好的模拟精度、变化趋势和一致性;②人工校准擅长于把握径流总量和年际变化趋势,但对于日径流过程（精度和变异性）改进效果有限;③多目标自动校准不仅平衡了3 类目标函数的偏差贡献,还能一定程度上继承各目标函数的优势,在捕捉日月总径流量、整体变化趋势、局部变异性、不同保证率特征值上表现出可靠的特征。     

优化、RSA和GLUE方法在非线性环境模型参数识别中的比较

参数识别是数学模型应用的前提,本文对非线性环境模型常用的3种参数识别方法进行了比较分析.优化方法是出现最早、应用最广泛的参数识别方法之一.但在观测误差存在的情况下,采用优化方法识别的最优参数进行模型预测,存在很大的决策风险.考虑到这种不足,RSA方法和GLUE方法摒弃了识别单一最优参数的传统思维,而把识别参数扩大到多点组成的参数集.RSA方法与GLUE方法不同的是,RSA方法把可行的参数点看成是同等接受的,而GLUE方法则根据模拟值与实测值的差别,确定其似然度,代表参数的可信度水平.除参数识别以外,RSA方法和GLUE方法也是全局灵敏度分析的重要工具.     

基于SWAT模型的挠力河流域地表径流数值模拟与不确定性分析

为探究水文模型参数敏感性及模型不确定性对径流模拟的影响,运用SWAT模型对挠力河流域地表径流过程进行了数值模拟,利用SUFI-2方法评价模型参数敏感性及不确定性对模拟结果的影响,选取决定系数（R2）与Nash-Sutcliffe效率系数（E_NS）对模型精度进行评价。敏感性分析结果表明:对挠力河流域径流模拟影响最大的4个参数是CN2（SCS径流曲线数）、SLSUBBSN （平均坡长）、SOL_BD （土壤湿密度）和SOL_K （土壤饱和导水率）,表明SCS径流曲线数、土壤与地形地貌是影响挠力河流域地表径流最重要的因素。月径流模拟过程与实测水文过程拟合较好,率定期和验证期R2与E_NS分别为0.68、0.67和0.76、0.44,均达到令人满意的结果。不确定性分析结果表明:p因子为0.78,r因子为0.94,模型不确定性较小,进一步验证了模型的适用性。研究结果可为其他相似流域SWAT模型的应用及参数的率定提供参考。     

降雨径流连续模拟参数全局灵敏性分析

长期连续模拟是客观评价城市排水系统性能、雨洪控制措施效果的重要方法之一.运用普适似然度法(Generalized Likelihood Uncertainty Estimation,简称GLUE),综合分析了暴雨管理模型(Storm Water Management Model,简称SWMM)在不同间隔降雨情景下的水量...     

考虑参数和边界条件不确定性的地下水污染随机模拟

为了分析模型参数的随机变化和边界条件的随机变化对地下水溶质运移模型输出结果的不确定性影响,采用蒙特卡洛模拟对一假想算例展开研究,并结合风险评估阐述不确定性分析结果.首先,建立研究区地下水溶质运移数值模拟模型,并综合利用局部灵敏度分析和全局灵敏度分析方法筛选出对模型输出结果影响较大的参数,连同模型的边界条件(第一类边界条件-水头值)一起作为随机变量.然后,利用优化超参数的高斯过程回归(GPR)方法建立模拟模型的替代模型,代替模拟模型完成蒙特卡洛随机模拟.最后,对随机模拟的结果进行统计分析和区间估计,并利用污染物浓度的概率分布函数对1、2、3号观测井进行地下水污染风险评价.结果表明:置信水平>80%时,1,2,3号观测井污染物浓度值的置信区间分别为34.77~35.03,57.74~58.04,100.07~100.69mg/L.此外,1,2,3号观测井为轻度污染的风险分别为6%,100%,100%;为中度污染的风险分别为0%,0%,99.6%;为重度污染的风险分别为0%,0%,0.5%,藉此为地下水污染修复防治和地下水的合理利用提供可靠参考依据.     

SWMM 模型在城市不透水区地表径流模拟中的参数识别与验证

为了研究城市不透水下垫面的降雨径流过程和污染负荷,以屋面为例,选择径流管理模型SWMM,采用独立场次实测数据,应用基于不确定性分析的HSY算法和Monte Carlo采样方法对模型中的水文水力和水质参数进行识别和验证.结果表明,地表不透水区径流模型中主要包含6个关键参数,分别为不透水区初损填洼深度(S-imperv)、不透水区曼宁系数(N-imperv),指数累积方程中的最大可能累积值(max buildup)、累积常数(rate constant),指数冲刷方程中的冲刷系数(coefficient)和冲刷指数 (exponent).水文水力参数的识别可以最小二乘法偏差作为目标函数,水质参数的识别可以场次污染负荷和污染物峰值浓度作为目标函数.参数识别结果为N-imperv0.012～0.025, S-imperv 0～0.7, max buildup 15～30, rate constant0.2～0.8, coefficient0.01～ 0.05, exponent1.0～1.2.参数的区域灵敏度由大到小排序为 coefficient、S-imperv、N-imperv、max buildup、exponent、rate constant.识别后的参数可以通过模型验证,但是在模拟一些雨型特殊的降雨径流污染物浓度曲线时,仍然存在一定的困难.     

地下水DNAPLs污染多相流的随机模拟及其不确定性分析

水文地质参数本身存在不确定性,为分析水文地质参数不确定性对地下水DNAPLs污染多相流数值模拟模型输出结果的影响,本文针对假想算例展开研究,首先建立了研究区地下水DNAPLs污染多相流数值模拟模型;然后,运用灵敏度分析法筛选对模型输出结果影响较大的参数作为随机变量;为减少反复调用多相流模拟模型产生的计算负荷,运用克里格方法建立多相流模拟模型的替代模型,利用替代模型完成蒙特卡洛随机模拟;最后,对随机模拟的结果进行统计分析并完成地下水污染风险评价.结果表明,利用污染物浓度分布函数可以估算单井遭受污染的风险;利用地下水污染风险图可以对全区地下水遭受不同程度污染的风险大小进行分区,为地下水污染防治提供更加科学、丰富的参考依据.     

半干旱地区典型POPs硫丹环境多介质迁移归趋模拟研究——以兰州河谷盆地为例

以硫丹为研究对象,利用三级多介质逸度模型,对硫丹在半干旱的兰州河谷盆地大气、水体、土壤、沉积物和植物相中的浓度分布进行模拟研究;对硫丹在研究区环境多介质问的迁移通量进行分析,确定其在环境中的主要迁移过程;并结合实际监测数据,对模型的可靠性进行验证;此外,还对除常数之外的20个模型参数进行灵敏度分析,并对较高的模型灵敏度影响因素进行不确定性分析.研究结果表明:土壤、植物和沉积物相是硫丹在兰州河谷盆地环境污染的主要储库;大气平流输入和农药施用是研究区硫丹的主要输入源,沉积物降解和大气平流输出为研究区的主要消耗和输出途径;亨利常数、辛醇-水分配系数等化合物理化性质参数,以及沉积物、土壤有机碳含量等环境参数对模型的灵敏度影响比较显著;模拟浓度与实测浓度相差在一个数量级之内,吻合较好,表明建立的三级多介质逸度模型适用于半干旱的兰州河谷盆地α-硫丹和β-硫丹的环境多介质迁移及归趋行为模拟.     

基于仿真的新建污水处理厂工艺参数调试

基于ASM2D模型建立了上海某新建污水厂倒置AAO流程的数学模型,并采用该厂进、出水设计数据对模型进行校正,其中,ASM2D各组分浓度分布参考文献值.同时,通过仿真计算研究了不同温度下进水流量、污泥回流比、混合液回流比及进水流量分配比对出水总化学需氧量（TCOD）、氨氮（SNH3）、总氮（TN）、总磷（TP）及总悬浮颗粒物（TSS）的影响.结果表明,研究获得的定性和定量两方面结果可供该厂在工艺参数调试中作参考.计算机仿真技术在新建污水厂工艺参数调试中的应用可以减少调试时间,降低调试费用,取得良好的经济效益与环境效益.     

典型耦合优化算法在源项反演中的对比研究

突发大气污染事故中,污染源的快速、准确确定是应急处置的基础.为研究有效的源项评估方法,本文基于美国草原外场SO₂释放实验,利用GA-PSO、GA-NM、PSO-NM 3种耦合算法,分别与高斯点源烟羽扩散模型结合,对源强和位置等污染源参数进行反演与对比,并从算法结构与大气扩散条件方面进行反演效果差异分析.结果表明,从源强反演角度看,PSO-NM反演结果的准确性最高、稳定性最强,平均误差（11.3%）与平均标准偏差（0.7g/s）明显低于GA-NM（16.4%、13.3g/s）与GA-PSO（29.0%、26.6g/s）.从位置反演角度看,PSO-NM的反演结果最为稳定,反演的平均标准偏差（0.29m）明显低于GA-NM（3.20m）与GA-PSO（3.03m）算法;在不稳定和中性扩散条件下,PSO-NM算法的位置反演准确性最高,误差为4.97m;但在稳定扩散条件下,GA-NM的位置反演误差（7.69m）最小.从反演效率角度看,PSO-NM与GA-NM反演时间最短,更适用于污染源的快速确定.     

城市地表径流污染物浓度数学模型的建立及验证

针对目前描述城市地表径流污染物排放过程的数学模型不能完全适用于不同降雨过程的情况,本研究建立了一个全新的P/r模型.P/r模型以地表沉积物量(P)与降雨强度(r)的比值为主要参数,描述了降雨过程产生的地表径流中污染物的排放规律.基于对发生在陕西省西安市的3场降雨事件的实测数据的模拟,本研究建立的P/r模型的预测值与实测值的归一化目标函数、相关系数和相关指数均优于Sartor-Boyd冲刷模型.根据对P/r模型进行的不确定性分析,当Nash-Sutcliffe效率系数为0.46时,采用P/r模型对陕西省西安市地表径流中的污染物浓度进行模拟时应采用的最大比浓度常数(Km)和径流冲刷能力半饱和常数(KS)的取值范围分别为0.65~1.35 kg·min·L-1和0.16~0.22kg·min·mm-1·L-1.P/r模型的预测带平均相对宽度(ARIL)为1.21,预测带对实测值的覆盖度为67%.Sartor-Boyd冲刷模型对具有地表径流初期冲刷效应且降雨强度波动较小的降雨事件的模拟结果较好,但对于不具有地表径流初期冲刷效应的降雨事件、间歇性降雨事件及降雨强度波动较大的降雨事件并不适用.本研究建立的P/r模型的适用范围广泛,对于上述Sartor-Boyd冲刷模型不能适用的降雨事件均可适用.与Sartor-Boyd冲刷模型相比,P/r模型能够更好的描述城市地表径流的污染物排放规律.P/r模型的提出能够进一步推动地表径流排污过程数学模型的发展.