不同时空尺度下新安江模型参数敏感性分析.doc

Journal of Water Resources Research 水资源研究,2018, 7(6), 541-550Published Online December 2018 in Hans. http://www.hanspub.org/journal/jwrr https://doi.org/10.12677/jwrr.2018.76061Parameters Sen sitivity An alysis of theXin ' anjiang Model under DifferentTemporal and Spatial ScalesSheng Sheng, Hua Chen, Kan gli ng Lin, Chon gyu Xu, Shen glia n GuoState Key Laboratory of Water Resources and Hydropower Engin eeri ng Scie nee, Wuha n Un iversity, Wuha n Hubei Email: shengsheng@Received: Nov. 29 th, 2018; accepted: Dec. 13 th, 2018; published: Dec. 20 th, 2018AbstractThe hydrological process shows different laws and characteristics in different time and space, contri- buti ng to hydrological models which gen eralize hydrological processes also hav ing obvious spatial and temporal heteroge neity. The Xin ' an jia ng model was applied for runoff simulatio n at differe nt time andspatial scales at the Jia nxi in Fujia n Prov in ce. In the bas in, the sen sitivity and variati on were studied and compared based on Monte Carlo and Sobol sen sitivity an alysis methods respectively. The results showthat the simulatio n accuracy of the Xin ' an jia ng model in creases first and the n decreases with time scale.The sen sitive parameters determ ined by qualitative and qua ntitative an alysis mainly in clude KE, KI, CI,CG, N and NK. The parameter sensitivity changes with time and space scale and changes regularly. With the in crease of time scale, the sen sitivity of KE, KG and CI decreases, and the sen sitivity of N and CG increases. With the in crease of spatial scale, the sen sitivity of CG decreases, and the cha nge in time scale has a weaker effect on the sen sitivity of KE and CG.KeywordsXin ' an jia ng Model, Parameter Sen sitivity, Space-Time Scale, Rain fall Runoff不同时空尺度下新安江模型参数敏感性分析盛晟，陈 华，林康聆，许崇育，郭生练武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室，湖北 武汉Email: shengsheng@收稿日期：2018年11月29 日 ;录用日期：2018年12月13日；发布日期：2018年12月20 日作者简介：盛晟(1996-),女，硕士研究生，主要从事流域水文模拟研究。

文章引用：盛晟，陈华，林康聆，许崇育，郭生练.不同时空尺度下新安江模型参数敏感性分析 [J].水资源研究，2018, 7(6):541-550. DOI: 10.12677/jwrr.2018.76061不同时空尺度下新安江模型参数敏感性分析摘要流域水文过程在不同时空下表现岀不同的规律和特征，使得对水文过程进行概化描述的水文模型也具有明显的 时空不均匀性以福建闽江建溪流域为研究对象，在不同时间尺度和空间尺度下应用新安江模型，应用基于Monte Carlo法和Sobol敏感性分析法，比较研究参数的敏感性及变化规律结果表明：新安江模型的模拟精度 随时间尺度增大先增高后降低；通过定性和定量分析确定的敏感参数主要有 KE、KI、CI、CG、N和NK，参数敏感性随时空尺度改变而规律变化；随着时间尺度的增大， KE、KG和CI的敏感度降低，N和CG的敏感度增强；随着空间尺度的增大， CG敏感度降低，时间尺度的改变对 KE、CG的敏感度影响减弱关键词新安江模型，参数敏感性，时空尺度，降雨径流Copyright ? 2018 by authors and Wuhan University.This work is lice nsed un der the Creative Commons Attributi on In ter nati onal Lice nse (CC BY).http://creativecom mon s.org/lice nses/by/4.0/■Hur1. 引言水文现象属于综合性的自然现象，是一个由多种因素相互作用的复杂过程。

水文尺度是指水文过程及其观测或模拟的特征时间或特征长度， 一般包括空间尺度和时间尺度 ［1］ ［2］不同水文尺度下水文过程表现岀的规律和特征也不同［1］作为描述各种尺度中水文特性及其变化的水文模型，它具有尺度特征和高度的时空变异特性［3］在研究同一水文现象时，若采用的时间尺度或空间尺度大小不一致，得岀的结论会有很大的差别因此， 研究不同时空尺度下水文模型参数敏感性程度具有理论和应用价值目前敏感性分析的方法主要分为两大类：局部敏感性分析和全局敏感性分析局部敏感性分析易于操作， 但只能评价单个参数对模型输岀的影响，受“异参同效”现象影响较大；全局敏感性则考虑了参数的相互作用 及共同响应，适用于复杂系统的研究分析 ［4］ ［5］常用的全局分析法有多元回归法、 RSM、LH-OAT、Sobol、Extend FAST、GLUE等方法⑹罗智峰等［7］分析了 DHSVM 模型DEM在多尺度下的洪峰、洪量、地表、地下 径流等水文要素和参数敏感性的响应，发现网格大小对水文过程影响很大，并且模型参数在不同尺度下的敏感 性也不相同常晓栋［8］等运用Sobol法分析不同量级洪水情景及不同预报精度评价标准下 SWMM模型参数的敏感性，发现参数敏感性在不同情况下表现均不同，并且随洪水量级增加，参数相互作用逐渐减小。

齐伟 ［9］等使用Sobol'方法对TOPMODEL模型单个参数和参数组合对洪水模拟指标影响进行了定量分析，发现参数单独 作用的影响较小，土壤下渗指数衰减速率和下渗滞时组合对纳西效率系数、径流总量相对误差和洪峰相对误差 影响显著本文以建溪流域及子流域为研究对象，对不同时间尺度 （1 h，3 h、6 h、12 h和24 h）和空间尺度（按照河流等级由低到高依次选取武夷山站、建阳站和七里街站 ），先采用 Monte Carlo法定性分析新安江模型的敏感参数，再利用 Sobol敏感性分析法定量表述参数的敏感程度，并研究敏感度在不同时空尺度下的变化 规律2. 研究区域和数据建溪是闽江上游三大溪中最大的溪流，发源于武夷山的仙霞岭，由崇溪、南浦溪和松溪三大水源组成位于北纬26?31'〜28?31'，东经117?31'〜119?00之间，河道全长 635.6 km，整个流域面积为 14,787 km 2，约占闽江流 域总面积的27%该流域处于亚热带季风气候地区 ，空气湿润，降水充沛，年平均降雨量约为 1800〜2200 mm，年径流量为164亿m3，约占闽江总流量的 1/3本研究收集了 2000年至2013年1h时段的降雨、径流和蒸发资料，通过数据处理得到时间间隔 3 h、6 h、12 h、24 h的数据。

建溪流域的水文站点空间分布以及子流域分布如 图1所示，全流域内共有 8个水文站，16个雨量站及3个蒸发站研究所选区的武夷山站、建阳站、七里街站分别位于上游二级支流、上游一级支流和 干流以上所有数据均来源于福建水口水库和福建省水文局的整编资料及水文年鉴，数据来源较为可靠，无明 显质量问题117°30% 东东 东2严列r北17*0* 北27D3llr 北2柯北11尸30■东 11泸『朵 ］1护30"东11网东Figure 1. Geographical distribution of hydrological stations and sub-basins in Jianxi basin图1.建溪流域水文站点及子流域的空间分布图3. 新安江模型和敏感性分析方法3.1. 新安江模型赵人俊等［10］建立了一个降雨径流模型，即新安江模型，其特点是蓄满产流，认为在湿润地区只有当 土壤含水量达到田间持水量时才产生径流新安江模型广泛应用于国内外湿润半湿润地区，实际应用效果 较好新安江模型的计算主要包括蒸散发计算、分水源计算、产流计算、汇流计算，共涉及到 15个参数可依据物理意义将这些参数划分成四类，各类别下的模型参数以及各参数的不同物理定义如 表1所示。

3.2. SCE-UA 算法SCE-UA算法是美国亚利桑那州大学的段青云博士于 1993年提岀的一种全局优化算法 ［11］它结合了随机搜索算法，确定性搜索算法，聚类分析及生物竞争演化等方法的优点，能够迅速高效地搜索到全局最 优解，被广泛应用于水文模型中本研究中将以均方误作为目标函数，采用 SCE-UA全局优化算法进行参数率定33 Sobol敏感性分析方法Sobol法于1993年被首次提岀，是一种基于方差分解的全局敏感性定量分析方法它的关键思想就是通过 分解，将目标函数的总方差分解成单个参数的方差和参数间相互作用产生的方差 ［12］Sobol能够精准地定量描述单个独立变量的敏感性以及参数之间相互作用带来的敏感性，其原则是当参数的一阶敏感度、总敏感度超过0.1即为敏感参数，并且数值越大越敏感 ［13］近年来学者们广泛使用 Sobol法，分析复杂水文模型中参数及参数间相互作用的敏感性问题， Tang等［14］综合比较了四种参数敏感性分析方法，发现 Sobol方法有较强的稳定性和可实现性，能有效分析集总式水文模型的参数敏感性及参数之间相互作用以建溪流域及子流域为研究对象，横向采用不同时间尺度 （1 h。