一种基于并行计算的分布式水文模型参数多目标率定方法技术

本发明专利技术公开一种基于并行计算的分布式水文模型参数多目标率定方法，以提升分布式水文模型在流域模拟过程中参数敏感性分析和多目标率定的效率和准确性。其包括:1)ANOVA和Sobol’s两步敏感性分析；2)基于并行语言MPI编写敏感性分析和多目标率定程序，耦合分布式水文模型的开源程序；3)根据全局敏感性分析法得到的敏感参数，用于模型参数多目标率定，获得最优解。本发明专利技术的有益效果是：两步敏感性分析法提高了参数敏感性分析的准确性和可信度，多目标率定可以有效减小参数的异参同效性或不确定性，同时确保多项模型输出的模拟精度要求；并行计算的运用很大地提高了分布式水文模型的敏感性分析和参数率定效率，其耗费时间约为非并行的1/40～1/30。

【技术实现步骤摘要】
一种基于并行计算的分布式水文模型参数多目标率定方法
本专利技术属于流域水文模型
，涉及一种基于并行计算的分布式水文模型参数多目标率定方法，尤其是敏感性分析和参数率定过程。
技术介绍
随着全球经济的快速发展和人口数量增长，以全球平均气温上升为主的气候变化对水文循环影响显著，导致干旱和洪水等极端灾害发生的频率、强度和历时不断加剧。提高水文模型对水文过程的模拟精度，有利于提高对极端灾害的模拟和预报准确性，以达到减小极端灾害对人民生命和生产等方面的危害。水文模型可以概化或抽象的表述复杂的水循环过程，是水文科学中不可或缺的研究手段。水文模型在水资源管理、水库调度、干旱洪水预报等诸多方面得到广泛应用。水文模型分为集总式水文模型和分布式水文模型，后者具有明确的物理意义，具备更加准确描述水文过程的能力，但参数众多，其敏感性分析和参数率定过程复杂且耗时长。局部敏感性分析方法所需样本较少，仅分析参数对模型模拟的单一敏感性；全局敏感性分析方法样本数量大，分析准确，可以分析参数对模型模拟的单独敏感性和不同参数之间的相互作用。分布式水文模型参数手动率定效率低，耗时长，并且难以找到最优解；基于敏感性分析结本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于并行计算的分布式水文模型参数多目标率定方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)准备分布式水文模型所需的输入文件，并初步确定相关参数的变化范围；(2)并行化耦合敏感性分析方法与分布式水文模型，输入相关文件，构建目标流域模型参数敏感性分析框架，获得参数对水文模型的单独敏感性和不同参数之间的相互作用；(3)根据研究或实际需要，选取目标及目标函数；(4)并行化耦合多目标率定算法与分布式水文模型，运用步骤2)所确定的敏感参数参与模型率定，输入相关文件，构建目标流域模型参数多目标率定框架。

【技术特征摘要】
1.一种基于并行计算的分布式水文模型参数多目标率定方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)准备分布式水文模型所需的输入文件，并初步确定相关参数的变化范围；(2)并行化耦合敏感性分析方法与分布式水文模型，输入相关文件，构建目标流域模型参数敏感性分析框架，获得参数对水文模型的单独敏感性和不同参数之间的相互作用；(3)根据研究或实际需要，选取目标及目标函数；(4)并行化耦合多目标率定算法与分布式水文模型，运用步骤2)所确定的敏感参数参与模型率定，输入相关文件，构建目标流域模型参数多目标率定框架。2.根据权利要求1所述的一种基于并行计算的分布式水文模型参数多目标率定方法，其特征在于，步骤(2)分为两步，第一步将ANOVA敏感性分析方法和水文模型源程序进行并行化耦合，输入模型所需的相关文件，进行第一步敏感性分析；第二步将Sobol’s敏感性分析方法和水文模型源程序并行化耦合，输入模型所需的相关文件，针对第一步敏感性分析结果确定的参数进行更深入的敏感性分析，得到参数对水文模型的单独敏感性和不同参数之间的相互作用。3.根据权利要求1所述的一种基于并行计算的分布式...

【专利技术属性】
技术研发人员：泮苏莉，许月萍，高超，
申请(专利权)人：浙江大学，
类型：发明
国别省市：浙江,33