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水文模型中不同目标函数的影响分析比较

· · —— — 观测流量 莓MSSE 流量 -· — MSRSE 流量 … … 高水分界线 -· MLSE 流量 ——
MSRSE = N-1
姨 Σ 姨O - 姨 P 2

i=1 i i
N

2
式中 :i ,O ,P ,N 意义同前 。 由开方函数曲线可知 , 将流量值开方 后 , 在低水部分 , 流 量 误 差 有 一 定 的 放 大 。 但 是 总 体 上 , 开 方 对 流量误差的影响不是很大 。 因此 , 理论上 , 这个目标函数在整体 模拟效果较好 。 水文预报方案和据此发布的预报值 , 其可靠性如何 , 精度怎 样 , 误差是否超越了允许范围 , 都需要由评定或检验给予解答 [9]。 本文采用以下三个指标进行精度评定 : (1 ) 确定性系数 R2。 计算式为 :
WM WUM/WM WLM/WM B IMP K C SM
50.0 0.0 0.1 0.1 0.0 0.2 0.01 0.01
300.0 0.5 0.9 2.0 0.5 2.0 0.3 40.0
KSS KG EX KKG KKSS N K’
0.01 0.01 0 0.95 0.5 0.01 0.01
0
1986-7-14 1986-7-24
1986-8-3
1986-8-13
1986-8-23 1986-9-2
时间 (d )
定性系数可知 , 在高水期 , 以 MSSE 为目标函数的准确性系数最 大 ; 在低水期 , 以 MLSE 为目标函数的准确性系数最大 。
0
300 250 200 150 100
0
200
400
600
800
1000
1200
1400
实测流量 (m3/s )
流 量 (m3/s )
图5
以 MSRSE 为目标函数的实测与模拟流量相关分析图
4.3
不同目标函数的精度指标计算结果
由模拟和实测流量值 , 将流量分为高水 、 低水来分别进行精
50
度指标计算 , 然后比较分析不同目标函数在不同流量范围内的 模拟精度 。 (1 ) 确定性系数 。 由表 2 不同目标函数在不同流量时期的确
1980 年至 1987 年共 8 年的实测日平均 降雨 、 蒸发和径流资料 。
率定期采用 1980~1984 年连续 5 年的资料 ; 检验期采用 1985~
1987 年连续 3 年的资料 。
根据流量值的特征 , 在本文中划定 : 将大于最大和最小流量 平 均 值 的 流 量 定 为 高 水 , 将 小 于 最 大 流 量 0.5% 的 流 量 定 为 低 (2 ) 水 , 介于高水和低水之间的流量定为中水 。 用三个不同的目标 函数进行参数率定 , 最后用三个精度指标来评定不同目标函数 在不同流量范围内的模拟效果 。
第 29 卷第 3 期
水 文
Vol.29 No.3 Jun., 200 9
2009 年 6 月
JOURNAL OF CHINA HYDROLOGY
水文模型中不同目标函数的影响分析比较
董磊华 , 熊立华
( 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 430072 )
摘 要 : 在水文模型中 , 目标函数的选择对参数率定至关重要 , 不同的目标函数可以得到不同的模拟结果 。 本文以三水
Σ
i=1
Oi -Pi Oi
(6 )
式中 :O 为实测流量平均值 , 其余符号意义同前 。
4 实例应用分析
汉江上游的牧马河流域 , 属凉亚热带 , 气候温和 , 雨量充沛 , 面积为 1 224 km2。 该流域是陕西省水资源最丰富的地区 , 多 年 年 平 均 降 雨 量 为 1 203 mm , 多 年 年 平 均 流 量 为 40.96 m3/s , 多 年 年平均径流深为 320 mm 。 年内降雨量主要集中在 4~8 月 , 一次 洪水历时可达 7~8 d 。 森林覆盖率 33% , 此 外 还 有 大 面 积 的 竹 林 , 流域内植被良好 。 该流域符合蓄满产流模型的应用条件 , 产 汇流计算可采用新安江 ( 三水源 ) 模型 。 本文采用牧马河流域
收稿日期 :2008-10-24
基金项目 : 国家自然科学基金重点项目 (40730632 ), 教育部新世纪优秀人才支持计划 (NCET-05-0624 ) 和霍英东青年教师基金 (101077 ) 作者简介 : 董磊华 (1985- ), 女 , 湖北黄冈人 , 武汉大学水利水电学院 2008 级硕士研究生 , 主要研究方向为水文预报 。
源新安江模型为例 , 采用 SCE-UA 算法 , 选定三个不同的目标函数 ( 平方均方误 , 对数均方误和平方根均方误 ) 最小 为目标函数分别进行参数优化 , 比较其 优化结果在高 、 低水期的精度 , 最后分析不同目标函数对模拟结果的 影 响 。 研 究发现 : 以 平方均方误为目标函数的时候 , 高水期的模拟效果较好 ; 以对数均方误为目标函数的 时候 , 低水期 的 模 拟 效果较好 ; 以平方根均方误为目标函数的时候 , 在整体上的模拟效果较好 。 关键词 : 新安江模型 ; SCE-UA 算法 ; 目标函数 中图分类号 : P338+.9 文献标识码 : A 文章编号 : 1000-0852 (2009 )03-0024-04
1
引言
在水文模型的参数率定过程中 , 目标函数影响着参数的率
数值域见表 1 。
表1 参数 最小值 新安江模型参数值域表 最大值 参数 最小值 最大值
定 , 从而影响模型 的 模 拟 效 果 。 虽 然 物 理 模 型 应 该 有 理 想 的 参 数值 , 但是在概念模型中 , 必须依靠目标函数来确定参数 。 不同 的实际问题可以采用不同的目标函数 , 因此很多水文学者都研 究过此问题 。 Diskin 和 Simon [1] 专 门 对 该 问 题 作 过 研 究 。 之 后 ,
节的流域水文模型 , 它在国内外都得到了广泛的应用 。 产流采
[5]
用的是三水源新安江模型 ; 地面汇流采用纳希单位线法 , 壤中流 和地下径流分别采用不同的线性调蓄水库 , 分别模拟其汇流过 程 。 新安江模型的 参 数 较 多 , 根 据 各 个 参 数 的 物 理 意 义 和 经 验 总 结 [6], 给 出 了 模 型 15 个 参 数 的 取 值 变 化 范 围 , 新 安 江 模 型 参
2
2.1
新安江模型和 SCE-UA 算法
新安江模型 新安江模型是一种适用于湿润地区与半湿润地区的湿润季
2.2 SCE-UA 算法
由 于 李 致 家 等 人 用 SCE-UA 算 法 优 化 新 安 江 模 型 参 数 得出了比较理想的结果 [7], 本 文 将 采 用 SCE-UA 算 法 , 对 水 文 模 型进行参数优化 。 SCE-UA 算法 , 又叫混合复合形进化算法 , 其 基本思路是将基于确定性的复合型搜索技术和自然界中的生物 竞争进化原理相结合 。 它结合了现有算法 ( 包括基因算法等 ) 中 的一些优点 , 可以解决高维参数的全局优化问题 , 且不需要显式 的目标函数或目标函数的偏导数 [8]。
函数 , 与另两张相 关 分 析 图 相 比 , 在 低 水 期 点 较 靠 近 直 线 一 些 ;
Á ÁÁ
26
水 文
1400 1200 1000
第 29 卷
由图 3 、4 、5 可以看出 , 在牧马河流域 , 以 MSSE 为目标函
模拟流量 (m3/s )
800 600 400 200
· · —— — 观测流量 莓MSSE 流量 -· — MSRSE 流量 … … 低水分界线 -· MLSE 流量 ——
以前的学者选取流量不同的流域进行粗略地对比 , 然而由 于流域之间的差异性 , 这种比较不具有说服力 。 在本文中 , 我们 选定三种目标函数 : 平方均方误 (MSSE ), 对数均方误 (MLSE ) 和 平方根均 方 误 (MSRSE )。 这 三 种 目 标 函 数 分 别 在 高 水 、 低 水 和 整体有较好模拟效果 。 本文将流量划分为三个等级 , 然后采用 三种精度指标 , 来比较这三个目标函数对三个等级流量的影响 。
4.1
不同目标函数的实测与模拟流量过程线 分别用不同目标函数进行参数率定 , 得到模拟流量值 , 然后
按本文的划分标准 , 将流量分为高水和低水 , 最后分别作出不同 目标函数的模拟高水和低水过程线 , 分别见图 1 、 图 2 。 从图 1 、 图 2 可 以 看 出 , 在 牧 马 河 流 域 , 以 MSSE 作 目 标 函 数 , 高 水 部 分 (3 ) 拟合较好 ; 以 MLSE 作目标函数 , 低水部分拟合较 好 ; 以 MSRSE 作为目标函数 , 在高水和低水部分模拟效果都居于前两者之间 。
MSSE = N-1
2 Σ O -P 2

2 i 2 i
N

2
(1 )
i=1
式中 :i 为 时 段 (d );Oi 为 i 时 段 的 实 测 流 量 值 ;Pi 为 i 时 段 的 模 拟流量值 ;N 为总时段 。 理论上 , 将流量平方后 , 会将流量误差值 扩大化 , 尤其是高水部分 [7]。 由平方函数曲线可知 , 随着 x 值的逐 渐增加 ,y 值增加的梯度越大 , 也就是说 , 流量值越大 , 模拟 流 量 与实测流量的误差放大越大 , 那么这个目标函数对高水部分模 拟的精度要求就越高 , 则说明高水部分模拟越好 。 (2 ) 对数均方误 (MLSE )。 计算式为 :
N N
4.2
不同目标函数的实测与模拟流量相关分析图 为了评价模拟效果 , 还可以作实测与模拟流量相关图 。 以实
Wபைடு நூலகம்=ΣPi
i=1
ΣO ×100%
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