基于SUFI-2算法和SWAT模型的妫水河流域水文模拟及参数不确定性分析
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李谦(1983-),男,湖南邵阳人,硕士研究生,主要从事 GIS 和遥感在水文方面的应用研究。 E-mail:cnuliqian@gmail.com

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中图分类号:

P333

基金项目:

国家自然科学基金(4127004);北京市科技新星项目(2010B046);北京市自然科学基金(8123041);


Hydrological Simulation and Parameter Uncertainty Analysis Using SWAT Model Based on SUIF-2 Algorithm for Guishuihe River Basin
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    摘要:

    敏感性分析和不确定性分析是分布式水文模型参数校准和模型应用的基础。本文以妫水河流域为例,基于SWAT模型和SUFI-2算法进行模型参数敏感性分析,结合手动调参和自动率定,通过SUFI-2的P因子和R因子进行模型不确定性分析,构建妫水河流域分布式水文模型。本次妫水河流域月尺度模拟中:率定期,确定系数R2=0.59,效率系数NSE=0.56;验证期,确定系数R2=0.82,效率系数NSE=0.80;P因子均大于0.5,R因子均小于0.5。结果表明,妫水河流域SWAT模型水文模拟效果较好。

    Abstract:

    The application of distributed hydrological model is usually made depending on the sensitivity analysis and the uncertainty analysis. In order to simulate monthly hydrograph for the Guishuihe River Basin, a distributed hydrological model was developed with SWAT (soil and water assessment tool), calibrated and validated with SUFI -2 (sequential uncertainty fitting program) manually and automatically. The sensitivity analysis was processed by LH-OAT using both SWAT and SUFI-2 and the uncertainty analysis was evaluated by SUFI-2. The criteria of the uncertainty results are P-factor and the R-factor. In this study, R2 =0.59, NSE=0.56 during the calibration period, and R2 =0.82, NSE=0.80 during the validation period. In the both periods, the P-factor is greater than 0.5 and the R-factor is smaller than 0.5.

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  • 收稿日期:2013-10-10
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  • 在线发布日期: 2022-06-21
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