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        基于互信息的SWMM模型參數(shù)全局敏感性分析

        2017-05-30 10:48:04王漢明李傳奇熊劍智宋蘇林
        人民黃河 2017年10期
        關(guān)鍵詞:互信息信息熵

        王漢明 李傳奇 熊劍智 宋蘇林

        摘要:采用互信息方法對(duì)SWMM模型輸入?yún)?shù)與輸出結(jié)果之間的非線(xiàn)性關(guān)系進(jìn)行了全局敏感性分析。以山東大學(xué)千佛山校區(qū)降雨徑流模擬為例,采用拉丁超立方體抽樣,研究了SWMM模型模型參數(shù)對(duì)輸出結(jié)果的影響程度。結(jié)果表明:峰值流量最敏感的參數(shù)為透水區(qū)曼寧糙率系數(shù);峰現(xiàn)時(shí)間最敏感的參數(shù)為管道曼寧糙率系數(shù),其次為最小滲透率;總產(chǎn)流最敏感的參數(shù)為最小滲透率。

        關(guān)鍵詞:信息熵;互信息;全局敏感性分析;參數(shù)選擇;SWMM模型

        隨著城市化進(jìn)程的不斷加快,城區(qū)不透水區(qū)比例增大,城市下墊面條件的改變使得暴雨時(shí)產(chǎn)生洪澇災(zāi)害的概率顯著增大。SWMM(Storm Water Management Model)模型是美國(guó)環(huán)保局開(kāi)發(fā)的城市暴雨管理模型,該模型可以對(duì)區(qū)域內(nèi)降雨及產(chǎn)生的徑流輸送過(guò)程進(jìn)行模擬,目前已被廣泛地應(yīng)用到城市暴雨洪水管理中。

        參數(shù)率定是降雨徑流模型研究中的重要步驟,通過(guò)率定后的參數(shù)值可以使模型的結(jié)果更加接近實(shí)測(cè)值,從而使模擬結(jié)果更加可靠。與眾多的水文模型類(lèi)似,SWMM模型參數(shù)較多,難以率定。若盲目地對(duì)全部參數(shù)進(jìn)行調(diào)節(jié),則不僅費(fèi)時(shí)費(fèi)力,而且會(huì)出現(xiàn)不同的參數(shù)組合產(chǎn)生相同結(jié)果的情況,降低模型的可靠性。如何快速、準(zhǔn)確地調(diào)整參數(shù),使模擬結(jié)果更加接近實(shí)測(cè)值,是水文模型研究的難題。

        參數(shù)敏感性分析是模型參數(shù)率定的輔助方法。通過(guò)研究模型參數(shù)對(duì)模型輸出結(jié)果的影響,識(shí)別關(guān)鍵參數(shù),可為模型的參數(shù)率定提供重要的參考。參數(shù)敏感性分析方法可分為局部敏感性分析和全局敏感性分析。局部敏感性分析通過(guò)控制其他參數(shù)取值不變,反映單個(gè)參數(shù)對(duì)模型輸出結(jié)果的影響:全局敏感性分析則可以反映所有參數(shù)對(duì)輸出結(jié)果的影響,適合存在“異參同效”現(xiàn)象的水文模型。常用的敏感性分析方法有多元回歸法、Sobol法、Morris法、Glue法、互信息法等,其中互信息法可以表示兩個(gè)變量或多個(gè)變量之間共享的信息量,能夠很好地刻畫(huà)變量問(wèn)的非線(xiàn)性相關(guān)關(guān)系,適合處理非線(xiàn)性動(dòng)力學(xué)問(wèn)題。Srikanta Mishra等用互信息法分析了不同參數(shù)對(duì)地下水模型輸入輸出的影響,結(jié)果表明互信息法可快速、有效地識(shí)別模型中的敏感參數(shù)。

        本研究以山東大學(xué)千佛山校區(qū)為例,利用拉丁超立方體抽樣(LHS)方法對(duì)SWMM模型的輸入?yún)?shù)進(jìn)行隨機(jī)抽樣,并采用互信息法對(duì)輸入?yún)?shù)進(jìn)行敏感性分析,量化模型參數(shù)對(duì)模型結(jié)果產(chǎn)生的影響,找出對(duì)模型結(jié)果不確定性影響較大的模型參數(shù),以期為有效提高模型模擬精度提供可靠的依據(jù)。

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