一种水环境数学模型水质参数不确定性与敏感性分析方法技术

本发明专利技术公开了一种水环境数学模型水质参数不确定性与敏感性分析方法，通过筛选待分析的水质参数及其先验分布特征、取值范围；利用拉丁超立方抽样法抽取适量的参数组；通过水环境数学模型，计算水质参数的水质模拟结果；再选取特定的置信区间作为判定不确定性区间的上下边界，定义区间覆盖率、不确定性区间宽度、相对不确定性区间宽度，评估水环境数学模型的不确定性；再通过敏感性分析图度量水质参数的敏感性；最后由参数后验分布，优化敏感性水质参数的取值范围。其对水质参数评价更全面，有效化解“异参同效”的问题；对参数敏感性进行量化，得到参数后验分布、缩小敏感参数取值范围，为参数定值提供更优的选择、提高模型的灵敏度提供依据。

A Method of Uncertainty and Sensitivity Analysis for Water Quality Parameters of Water Environment Mathematical Model

The invention discloses an uncertainty and sensitivity analysis method for water quality parameters of a water environment mathematical model, which can select the water quality parameters to be analyzed, their prior distribution characteristics and value range, extract appropriate parameter groups by Latin hypercube sampling method, calculate the water quality simulation results of water quality parameters by water environment mathematical model, and then select a specific confidence interval as a judgment. The upper and lower boundaries of the deterministic interval are defined, including interval coverage, uncertainty interval width and relative uncertainty interval width. The uncertainty of the water environment mathematical model is evaluated. The sensitivity of water quality parameters is measured by sensitivity analysis chart. Finally, the range of sensitive water quality parameters is optimized by posterior distribution of parameters. It can evaluate water quality parameters more comprehensively and effectively solve the problem of \same effect with different parameters\; quantify the sensitivity of parameters, obtain the posterior distribution of parameters, narrow the range of sensitive parameters, and provide the basis for optimizing the selection of parameters and improving the sensitivity of the model.

【技术实现步骤摘要】
一种水环境数学模型水质参数不确定性与敏感性分析方法
本专利技术涉及一种水质参数分析方法，具体涉及一种水环境数学模型水质参数不确定性与敏感性分析方法，属于水环境数学模型参数不确定性分析

技术介绍
不确定性与敏感性分析是数值模型的研究热点，数学模型模拟结果的不确定性主要来自三个方面：参数不确定性、输入数据不确定、模型结构不确定性。其中，参数的不确定性主要由于各参数的实际意义不同，部分参数难以获得精确的取值，而通过经验估计或者实测值率定的参数可能与实际值存在偏差导致。对参数的不确定性与敏感性分析对优化参数的取值范围、提高模型的灵敏度起着重要作用。目前，对模型不确定性的研究中存在着多个不同的参数组合可能计算出近似的模拟结果的情况，又称“异参同效”现象。现有的不确定性或敏感性分析方法不能有效的解决这一问题，且现有研究通常单独分析不确定性结果或参数敏感性，往往得到的是模型结果的不确定性范围、参数敏感性的排列顺序，而实际上不确定性与敏感性之间存在密切关联，不确定性与敏感性分析的结合对于定量分析参数敏感性十分必要。在参数估计方面，参数取值范围和先验分布的获取渠道十分有限，缩小参数的取值范围本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种水环境数学模型水质参数不确定性与敏感性分析方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、参数确定：确定与水质指标对应的水质参数，并确定水质参数的先验分布和取值范围；S2、利用拉丁超立方抽样法，从水质参数的取值范围内抽选一定量的水质参数组；S3、模拟水质指标：将抽样得到的水质参数组输入水环境数学模型中，计算得到每组水质参数对应的水质指标模拟结果；S4、不确定性分析：结合水质指标实测结果，选择Nash‑Sutcilffe确定性系数作为目标似然函数，进行归一化计算得到似然值，并进行排序；选取排序后似然值的特定的置信区间，作为判定不确定性区间的上下边界，定义区间覆盖率、不确定性区间宽度、相对不确定性区...

【技术特征摘要】
1.一种水环境数学模型水质参数不确定性与敏感性分析方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、参数确定：确定与水质指标对应的水质参数，并确定水质参数的先验分布和取值范围；S2、利用拉丁超立方抽样法，从水质参数的取值范围内抽选一定量的水质参数组；S3、模拟水质指标：将抽样得到的水质参数组输入水环境数学模型中，计算得到每组水质参数对应的水质指标模拟结果；S4、不确定性分析：结合水质指标实测结果，选择Nash-Sutcilffe确定性系数作为目标似然函数，进行归一化计算得到似然值，并进行排序；选取排序后似然值的特定的置信区间，作为判定不确定性区间的上下边界，定义区间覆盖率、不确定性区间宽度、相对不确定性区间宽度，并评估水环境数学模型的不确定性；S5、敏感性分析：根据水质参数的取值及取值范围，计算累计频率，并绘制累计频率分布曲线；使用K-S检验进行分析，使用最大垂向偏离度定义敏感性指数，量化不同水质参数对目标指数不确定性的贡献率；S6、参数后验分布：将步骤S5确定的敏感性水质参数的取值区间分为若干组，计算每个小区间内对应的累计确定性系数的概率，则得到参数后验分布；根据参数后验分布，可缩小敏感参数的取值范围。2.根据权利要求1所述的一种水环境数学模型水质参数不确定性与敏感性分析方法，其特征在于，所述步骤S1中的水质参数的确定，由参考文献资料和水质指标的控制方程得到。3.根据权利要求1所述的一种水环境数学模型水质参数不确定性与敏感性分析方法，其特征在于，所述步骤S2中的拉丁超立方抽样法，包括以下步骤：A1、假设：1个水质指标对应K个水质参数(X1，X2，···，Xk)，根据先验分布将各水质参数的取值范围均分为n个小区间，分别从每个小区间内随机取值；预抽取n组数值；A2、将X1的n个取值与X2的n个取值随机配对，依次类推，对K个水质参数共随机组合出n个参数组，可得到(n！)k-1种组合。4.根据权利要求1所述的一种水环境数学模型水质参数不确定性与敏感性分析方法，其特征在于，所述步骤S3中的水环境数学模型包括EFDC模型，表征水质指标模拟结果好坏程度的指标为Nash-Sutcilffe确定性系数。5.根据权利要求1所述的一种水环境数学模型水质参数不确定性与敏感性分析方法，其特征在于，所述步骤S4...

【专利技术属性】
技术研发人员：李一平，程月，施媛媛，姜龙，罗凡，程一鑫，翁晟琳，潘泓哲，
申请(专利权)人：河海大学，
类型：发明
国别省市：江苏,32