信息量对SAC模型次洪参数率定的影响.pdf

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1、兰Q!Z生簋!Q塑f篁篁至!!塑】江亘建堑工猩管理信息量对SAC模型次洪参数率定的影响■赖善证糍福州市规划设计研究院,福建福州350108摘要:对资料信息的有效利用是模型参数率定得以顺利进行的关键,而资料的数量和质量对模型的参数率定结果影响很大。基于函数曲面直接率定方法,采用无误差的理想模型论证率定SAC次洪模型相关参数所需要的信息量。分别采用从少至多的连续的逐场洪水资料,用函数曲面直接率定方法对SAC模型次洪的相关参数进行优选,判断对于不同的参数初值,是否均能收敛到真值。结果表明当采用两场洪水资料用于率定六

2、个个敏感性产汇流参数REXP、CS、CI、CG、KE、XE时,率定结果稳定。关键词:SAC模型参数率定信息量函数曲面直接率定方法参数率定,即依据特定的目标函数,确定一套固定的参数寻找法则⋯。对资料信息的有效利用是水文模型参数率定得以顺利进行的关键,而资料的数量和质量对模型的参数率定结果影响很大。关于流域资料长度会影响到模型参数的优选结果方面,相关学者已经具有一定的研究。例如,Perrin等176]研究表明,当采用350个逐日流量数据时,足以获得降雨径流模型参数的稳定估计结果。此外,在我国很多流域都缺少实测资料

3、,在这些流域应用水文模型时,其模型参数率定是一个难点,也是水文学研究的一个重点。如果采用少量的、短时间序列的资料能够获得较佳的模型参数率定效果,那对于缺资料地区的水文预报具有重要意义。SAC模型是成熟的水文模型,但目前在国内应用相对较少,研究其相关参数的率定具有重要的意义。其中次洪模型中,相对较敏感的参数分别为下渗指数REXP、地面径流消退系数cs、壤中流消退系数cI、地下径流消退系数CG、槽蓄曲线的坡度KE、流量比重系数XE这六个参数。目前,国内外采用较多的参数率定方法主要有传统优化算法和现代优化算法,文章

4、采用近年来应用比较多的函数曲面直接率定方法13J研究信息量对SAC模型次洪参数率定的影响。1信息利用分析思路采用无误差的理想模型论证率定SAC模型相关参数所需要的信息量。在研究不同长度序列的资料对次洪率定结果的影响时,将分别采用从少至多的连续的逐场洪水资料,用函数曲面直接率定方法对次洪的相关参数进行优选,判断对于不同的参数初值,是否均能收敛到真值,如果能,说明相应长度序列的资料可为该参数率定方法提供足够的参数估计信息。2SAC模型次洪参数率定信息量分析21建阳流域概况及资料分析建阳流域是闽江的一个子流域,建阳

5、站位于福建省建阳市崇阳溪和麻阳溪汇合口下游约680米处,其所在河流属闽江上游建溪水系.该站集雨面积4848km2。在研究率定SAC模型次洪参数所需要的资料长度时,先采用较少资料率定次洪参数,然后慢慢增多资料,直至率定结果稳定。考虑到径流系数可能对参数率定结果造成不同的影响,因此,首先对所采用的资料进行分析。分析建阳流域17场洪水资料信息表明,不同的洪水,其降水量、径流系数以及洪水历时均不相同。因此,在选取洪水资料用于率定次洪参数时,应综合考虑各方面因素,选取有代表性的洪水。2.2理想模型构建本文应用理想模型验

6、证率定SAC模型次洪相关参数所需要的信息量,所构建的理想模型中,模型的输入为建阳流域实测的降水、蒸发数据,模型的参数为给定的一组参数值,即为参数真值;将给定的参数真值以及实测的降水、蒸发数据代人SAC模型计算得到的流量数据为模型的输出,此理想模型为无误差的理想模型。其中REXP、CS、CI、CG、KE、XE参数真值分别为1.7、0.45、0.7、0.99、1、O.3。·244·2.3采用一场洪水资料时次洪率定情况选取建阳站1990年9月8日发生的洪水,该洪水的特征是:径流系数较小、洪水历时较长。对于REXP、

7、CS、CI、CG、KE、XE这六个参数,任意选取10组不同的初值,通过该方法优选后,六个参数的率定结果均方差分别为3.54X10~、2.60×10~、8.59X10~、7.10×10~、1.32X10。和6.61X10~,均较小,表明率定出来的优值比较稳定。但仔细观察发现,每次率定结果与真值还存在一定的偏差,比如XE的最大值为0,3102、最小值为0.2865,与真值O.3相比,存在较大的偏差。由此,考虑选择两场洪水资料优选次洪参数。2.4采用两场洪水资料时次洪率定情况选取洪号为1990年9月8日和1999年

8、4月1513发生的洪水,两场洪水的径流系数均较小。对于这六个参数,任意选取10组不同的初值,通过该方法优选后,六个参数的率定结果均方差分别为2.78×10~、7.70×10~、3.07×10、3.02X10一、8.62X10—4和9.53X10~,均很小,说明优选结果比较稳定。因此,该两场洪水用于率定次洪参数,可得到稳定、合理的率定结果。所选取两场洪水的资料径流系数均比较小,不具备足够的代表性,无法

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