基于pest的rzwqm2模型参数优化与验证

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1、2014年11月农业机械学报第45卷第11期doi:10．6041/j．issn．1000-1298．2014．11．023*基于PEST的ＲZWQM2模型参数优化与验证1121孙美张晓琳冯绍元霍再林(1．中国农业大学水利与土木工程学院，北京100083;2．扬州大学水利科学与工程学院，扬州225009)摘要:根据糯玉米-冬小麦田间喷灌试验不同处理结果，利用独立的自动参数估计软件PEST对ＲZWQM2模型进行参数优化，并分析了24个模型参数的综合敏感度。通过控制不同观测变量(土壤含水率、土壤氮素含量、作物叶面积指数、产量)模拟差异函数值在目标函数中的比重，优化目标方程，确

2、定模型参数，并用田间试验数据对模型进行验证。结果表明，在不同观测变量的模拟差异函数值最接近条件下，冬小麦出叶间隔特性参数、冬小麦春化作用敏感特性参数及糯玉米出叶间隔特性参数等3个参数对模型整体模拟效果影响最大。相比试错法而言，基于PEST优化的ＲZWQM2模型能够更准确地模拟糯玉米-冬小麦轮作系统中水分、氮素及作物生长情况。关键词:糯玉米-冬小麦轮作ＲZWQM2模型PEST敏感度分析参数优化中图分类号:S154.4文献标识码:A文章编号:1000-1298(2014)11-0146-08数估计软件PEST应用于ＲZWQM2模型的率定，估引言计了非饱和带中土壤水分、氮素运移

3、参数，并推导氮［4］土壤水-氮-作物生产模型使用过程中，一般需素质量平衡过程。Fang等利用PEST与拉丁超立要较多的输入参数，但这些参数由于土壤和作物参方体抽样法(Latinhypercubesampling，LHS)率定了数本身的时空变异性再加上不同研究情况和不同背ＲZWQM2模型中的土壤水利参数，并分析休耕条件［16］景下的测量值及率定后的模拟值有较多的随机性及下土壤水分动态情况。房全孝分析了ＲZWQM2［1－2］差异，都给模型的模拟结果带来很大不确定性。模型参数优化不确定性的来源，并对模型中土壤参ＲZWQM2(Ｒootzonewaterqualitymodel)模

4、型已被数和作物遗传参数进行了优化，结果表明PEST优广泛应用于刻画土壤水文循环过程，评价不同气候化模拟结果较传统试错法更准确、高效。朱国威［17］［18］及土壤条件下农业管理实践对作物生产的影等、张芊等采用单参数灵敏度分析法对［3－6］响。然而，传统的参数试错法依赖于模型使用ＲZWQM2模型参数敏感性进行了分析，并对模型在者的专业知识及经验，需要花费较长时间才能达到新乡及禹城试验站的应用进行了参数标定。综上所满意的模拟效果，同时所估计的模型输入参数在系述，PEST用于优化ＲZWQM2模型中参数有着明显［4］统性、可重复性方面也存在不足。近年来，参数的优势和较高的效率，但同

5、时优化ＲZWQM2模型中自动率定方法，如PEST在地下水运动模型、水文模土壤水分、营养、作物遗传参数，并同时分析它们相［7－12］型等中的应用，提供了一种较为客观、系统、自对敏感性的研究则较少。本文利用自动优化程序［13］［14］动的参数估计方法。Iskra等将PEST与SCE-PEST分析3类(土壤水分、营养、作物遗传)共计UA(Shuffledcomplexevolutionmethoddevelopedat24个模型输入参数的相对综合敏感性，并估计它们theUniversityofArizona)以及ＲSM(Ｒandommultiple的数值，验证模型参数优化结果的

6、准确性。searchmethod)方法应用于流域水文模型HSPF1材料与方法(Hydrologicalsimulationprogramfortran)的参数优化中，认为PEST软件采用的Gauss-Marquardt-1.1田间试验Levenberg算法的优化速度很快，只要初始参数选择本文所用田间试验数据来源于糯玉米-冬小麦合适，且优化过程中剔除不敏感参数，其优化结果与田间喷灌试验，该试验在北京市大兴区中国农业科［15］SCE-UA算法一样良好。Nolan等首次将自动参学院农业环境与可持续发展研究所试验站(北纬收稿日期:2013-11-01修回日期:2013-12-31

7、*国家自然科学优秀青年基金资助项目(51322902)和教育部新世纪优秀人才支持计划资助项目(NCET-13-0554)作者简介:孙美，博士生，主要从事农田水循环研究，E-mail:sunmei-0451@163．com通讯作者:霍再林，副教授，主要从事农田水循环与水土环境、作物水盐响应及高效用水研究，E-mail:huozl@cau．edu．cn第11期孙美等:基于PEST的ＲZWQM2模型参数优化与验证14739°48'，东经116°28'，海拔高度31.3m)进行。糯玉肥量变化，各处理喷头工作压力为0.30MPa，东处2