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基于人工神经网络的雅砻江流域水文过程多模型集合模拟

         

摘要

为降低水文模型的不确定性对流域水文过程模拟的影响,优化模型的实际应用效果,选取四种常见的水文模型:SWAT模型、BTOPMC模型、VIC模型和DTVG模型在中国西南的雅砻江流域分别建模,采用一套统一的模型输入数据与模拟时间范围,再次运用四个水文模型进行径流计算,并运用北京师范大学水科学研究院自主开发的基于人工神经网络方法的多模型输出集合系统对四个模型的模拟结果进行集合计算,得到集合计算的流量过程线及误差水平,与各水文模型计算结果相比较。研究结果表明,多模型集合计算的确定性系数和纳什效率系数均达到了0.90,相比单一水文模型的计算精度有大幅提高,且计算结果较稳定,与实际径流过程具有很好的一致性,说明多模型集合模拟在该流域具有很好的适用性。

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