条件非线性最优参数扰动方法在colm中的应用

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1、关于学位论文独创声明和学术诚信承诺本人向河南大学提出硕士学位申请．本人郑重声明：所呈交的学位论文是本人在导师的指导下独立完成的，对所研究的课题有新的见解．据我所知，除文中特别加以说明、标注和致谢的地方外，论文中不包括其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包括其他人为获得任何教育、科研机构的学位或证书而使用过的材料．与我一同工作的同事对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意．在此本人郑重承诺：所呈交的学位论文不存在舞弊作伪行为，文责自负．学位申请人（学位论文作者）签名：201年月日关于学位论文著作权使用授权书本人经河南大学审核批准授

2、予硕士学位．作为学位论文的作者，本人完全了解并同意河南大学有关保留、使用学位论文的要求，即河南大学有权向国家图书馆、科研信息机构、数据收集机构和本校图书馆等提供学位论文（纸质文本和电子文本）以供公众检索、查阅．本人授权河南大学出于宣扬、展览学校学术发展和进行学术交流等目的，可以采取影印、缩印、扫描和拷贝等复制手段保存、汇编学位论文（纸质文本和电子文本）．（涉及保密内容的学位论文在解密后适用本授权书）学位获得者（学位论文作者）签名：201年月日学位论文指导教师签名：201年月日摘要通用陆面模式（CommonLandModel,CoLM）是目前国际上应用

3、广泛、较为先进的陆面模式，该模式考虑了陆面的生态、水文等过程，对土壤、植被、积雪、大气之间能量与水分的传输进行了较好的描述．大量的试验表明CoLM在中国地区有较好的模拟能力．条件非线性最优参数扰动方法用来求解非线性动力系统中在满足一定的参数约束条件下，在预报时刻使得目标函数取得最优值的参数扰动．本文选取CoLM中的砂土比例和粘土比例作为优化参数，使用扩展的条件非线性最00优参数扰动方法对CoLM进行参数优化．本文选取华北平原35.2375N,118.125E处和00内蒙古48.5705N,120E处作为试验区域，利用NCEP/NCAR中心NM

4、CReanalysis6小时陆面通量资料（资料Ⅰ）和NCEP/DOEAMIP-ⅡReanalysis6小时陆面通量资料（资料Ⅱ），探讨CoLM参数中的砂土比例、粘土比例对浅层土壤湿度模拟能力的影响．为此，本文分别设计了试验Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ和Ⅳ来对CoLM中的参数进行优化，并利用得到的优化参数对优化阶段之后一个月的浅层土壤湿度进行模拟预报．数值试验结果如下：（1）无论在华北平原，还是在内蒙古，利用扩展的CNOP-P方法得到的优化参数，在优化阶段能使得CoLM更好地模拟该地区的浅层土壤湿度，并且与单参数优化相比，双参数优化后得到的优化参数使得CoLM更好地模拟

5、浅层土壤湿度；使用在优化阶段得到的优化参数，对预报阶段的浅层土壤湿度进行预报，结果表明在预报阶段，优化阶段得到的优化参数显著地改善了CoLM对该地区浅层土壤湿度的预报效果．（2）对本文使用的两个资料集对应的数值试验结果加以比较，结果表明：使用资料Ⅱ的优化结果要比使用资料Ⅰ的结果更合理，前者在预报阶段仍保持双参数优化后的模拟效果优于单参数优化，而后者则不然．由于资料Ⅱ比资料Ⅰ更准确，可以推测，模式的驱动数据集和观测资料的准确与否将对优化结果产生很大的影响，资料越准确，优化结果越合理．关键词：条件非线性最优参数扰动，CoLM，DE算法，浅层土壤湿度III

6、ABSTRACTCommonLandModel(CoLM)isthewidelyappliedandadvancedlandmodelinthecurrentworld.Itcarefullyconsidersthelandecologicalprocessandthehydrologicalprocessandpreferablydescribesthesoil,thevegetation,thesnow,thetransmissionofenergyandmoisturebetweentheatmosphere.Alargeamountofexp

7、erimentsshowthatCoLMhasagoodsimulatingabilityintheareasofChina.Theextensionofconditionalnonlinearoptimalparameterperturbationmethodisusedinanonlineardynamicalsystemtoobtaintheparameterperturbation,whichcouldmaketheobjectivefunctiongettheoptimalvalueattheforecastmomentwiththegiv

8、enparameterperturbationrestraint.Inthispaper,wechooses