第九講 SWAT模型參數(shù)率定與驗(yàn)證

SWAT模型參數(shù)敏感性分析與參數(shù)率定主要內(nèi)容1、參數(shù)敏感性分析與校核原理2、利用界面進(jìn)行參數(shù)率定3、swat-cup參數(shù)率定和驗(yàn)證4、應(yīng)用實(shí)例參數(shù)敏感性分析模型通過(guò)自帶的LH-OAT（LatinHypercubeOne-factor-At-a-Time）敏感性分析方法和SCE-UA（ShuffledComplexEvolution）自動(dòng)校準(zhǔn)分析方法來(lái)率定敏感性參數(shù)的取值Latin-Hypercube基于蒙特卡洛模型，但基于統(tǒng)計(jì)抽樣方法把每個(gè)參數(shù)分布劃為N個(gè)空間，隨即抽樣，每個(gè)空間的被抽到的概率為1/N，參數(shù)隨機(jī)組合，模型運(yùn)行N次模型結(jié)果利用多參數(shù)線性回歸或相關(guān)分析方法分析不足：多元回歸分析的前提假設(shè)為線性變化，可能導(dǎo)致偏差輸出結(jié)果的變化并不總能明確地歸因于某一特定輸入?yún)?shù)值的變化參數(shù)敏感性分析One-factor-At-a-Timesampling運(yùn)行一次只改變一個(gè)參數(shù)某一特定輸入?yún)?shù)值的變化引起的輸出結(jié)果的靈敏度大小依賴于模型其他參數(shù)值的選取LH-OATsensitivity分析采用LH-OAT法可確保所有參數(shù)在取值范圍內(nèi)均被取樣兩者優(yōu)點(diǎn)，彌補(bǔ)不足把參數(shù)劃分為m個(gè)空間（包含p個(gè)參數(shù)的集合），p次參數(shù)變化，模型運(yùn)行m*(p+1)次最優(yōu)化方法參數(shù)自動(dòng)率定采用SCE-UA（Shuffledcomplexevolutionalgorithm）：對(duì)于非線性復(fù)雜的分布式水文模型，采用隨機(jī)搜索方法尋優(yōu)，最為成功的方法之一全局優(yōu)化算法基于以下4種概念:確定性和概率論方法結(jié)合;在全局優(yōu)化及改善方向上,覆蓋參數(shù)空間的復(fù)合形點(diǎn)的系統(tǒng)演化競(jìng)爭(zhēng)演化混合復(fù)合形最優(yōu)化方法SCE-UA優(yōu)化算法步驟：算法第1步在模型需要率定的參數(shù)的可行空間隨機(jī)產(chǎn)生p×m個(gè)點(diǎn)作為初始群體第2步，按目標(biāo)函數(shù)增序?qū)⑦@p×m個(gè)點(diǎn)分成p個(gè)種群，每個(gè)種群包含m個(gè)成員第3步，每個(gè)種群進(jìn)行若干代獨(dú)立競(jìng)爭(zhēng)進(jìn)化后，種群之間定期進(jìn)行交叉形成新的種群，如此，種群之間可以共享信息第4步，檢查是否滿足收斂要求，如果不滿足回到第2步最優(yōu)化方法SCE-UA算法的特點(diǎn):在多個(gè)吸引域內(nèi)獲得全局收斂點(diǎn)能夠避免陷入局部最小點(diǎn)能有效地表達(dá)不同參數(shù)的敏感性與參數(shù)間的相關(guān)性能夠處理具有不連續(xù)響應(yīng)表面的目標(biāo)函數(shù),即不要求目標(biāo)函數(shù)與導(dǎo)數(shù)的清晰表達(dá)能夠處理高維參數(shù)問(wèn)題最優(yōu)化方法粒子群優(yōu)化算法（ParticleSwarmOptimi?zation，簡(jiǎn)稱PSO算法）該法將系統(tǒng)初始化為一組隨機(jī)粒子（Particle），通過(guò)迭代搜尋最優(yōu)值，每次迭代過(guò)程中，粒子在解空間追隨最優(yōu)的粒子進(jìn)行搜索PSO算法中，所有的粒子都有一個(gè)由被優(yōu)化的函數(shù)（目標(biāo)函數(shù)）決定的適應(yīng)值（fitnessvalue），每個(gè)粒子還有一個(gè)矢量速度決定他們飛翔的方向和距離在每一次迭代中，粒子通過(guò)跟蹤兩個(gè)“極值”來(lái)更新自己：一個(gè)極值就是粒子本身所找到的最優(yōu)解，這個(gè)解叫做個(gè)體極值pbest；另一個(gè)極值是整個(gè)種群目前找到的最優(yōu)解，這個(gè)極值是全局極值pbest-gbest最優(yōu)化方法PSO算法模型參數(shù)率定過(guò)程最優(yōu)化方法目標(biāo)函數(shù)：誤差平方和SSQ：排序后誤差平方和SSQR：多目標(biāo)優(yōu)化：依據(jù)貝葉斯理論參數(shù)優(yōu)化選項(xiàng)：增加（減少）百分率（乘法）增加（減少）一定值（加法）采用某一值替換不確定性分析模型的不確定性：模型本身模型的基本假設(shè)輸入數(shù)據(jù)的誤差分辨率等不確定性分析方法：SCE-UA：χ2-統(tǒng)計(jì)和貝葉斯方法GLUE方法（同時(shí)也是一種全局參數(shù)靈敏度分析的方法）χ2-統(tǒng)計(jì)：置信空間單目標(biāo)參數(shù)極好值：多目標(biāo)參數(shù)極好值：貝葉斯法：最大可能空間模型率定基于統(tǒng)計(jì)方法分離抽樣方法：分為率定期和驗(yàn)證期采用分離抽樣評(píng)價(jià)整個(gè)模型預(yù)測(cè)的不確定性Parasol(ParameterSolutionsmethod):以上提及的參數(shù)最優(yōu)化和不確定分析方法模型參數(shù)的不確定性SUNGLASSES(SourcesofUNcertaintyGLobalAssessmentusingSplit-SamlpES):基于分離抽樣的不確定性來(lái)源全局分析評(píng)價(jià)模型預(yù)測(cè)期的不確定性不僅包含參數(shù)的不確定性建立參數(shù)系列，根據(jù)不確定閾值建立評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)模型率定分布式水質(zhì)模型誤差源真實(shí)世界觀測(cè)-模型誤差模型率定參數(shù)自動(dòng)率定結(jié)果的優(yōu)劣指標(biāo)Nash-Suttcliffe效率系數(shù)相關(guān)系數(shù)相對(duì)誤差模擬和實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的平均誤差和標(biāo)準(zhǔn)差斜率、截距、回歸系數(shù)等比較目標(biāo)：利用界面進(jìn)行參數(shù)率定水量校核檢查水量平衡sub.dbf文件中的PET、ET、SNOMELT、SW、GWQ、SURQ、WLYD、

rch.dbf文件中的FLOW_IN、FLOW_OUT徑流：地表徑流和地下徑流調(diào)整CN2(.mgt)若地表徑流仍然不符合要求，則調(diào)整SOL_AWC(.sol)或ESCO(.bsnor.hru)基流值太高：增加GW_REVAP(.gw)，減小REVAPMN(.gw)，增加GWQMN(.gw)，蒸發(fā)：土壤蒸發(fā)、植被蒸發(fā)EPCO、EPSO(.bsnor.hru文件中)水量校核校核流量過(guò)程峰值衰減期值降得太快：檢查傳輸損失—河道水力傳導(dǎo)率CH_K(.rte)在融雪季節(jié)里，峰值會(huì)很高而衰退值很低，降低最大和最小積雪融化速率SMFMX和SMFMN(.bsn)另外一個(gè)會(huì)影響積雪融化的參數(shù)是氣溫下降速率TLAPS(.sub)，增加這些值修改基流α系數(shù)ALPHA_BF(.gw)徑流空間上的校準(zhǔn)先上游后下游先支流后干流已校準(zhǔn)好的子流域參數(shù)不要再變泥沙校核泥沙有2個(gè)來(lái)源HRU/子流域負(fù)荷河道沖刷/沉積檢查水庫(kù)/池塘模擬水庫(kù)和池塘對(duì)泥沙負(fù)荷有很大的影響如果流域模擬的泥沙負(fù)荷量相差很大，首先核實(shí)流域中的水庫(kù)和池塘校準(zhǔn)子流域負(fù)荷耕作對(duì)泥沙輸移具有很大的影響USLE方程水土保持因子USLE_P(.mgt)、坡長(zhǎng)因子SLSUBBSN(.hru)、坡度SLOPE(.hru)、耕作管理因子USLE_C(crop.dat)泥沙校核校準(zhǔn)河道沖刷/沉積河道沖刷在極端暴風(fēng)雨天氣期間和不穩(wěn)定的子流域中會(huì)非常顯著不穩(wěn)定是指土地利用類型有著顯著的變化影響河道沖刷/沉積的參數(shù)包括：泥沙被重新攜帶的線性指數(shù)和冪指數(shù)—SPCON和SPEXP(.bsn)。河道可侵蝕性因子CH_EROD(.rte)。河道植被覆蓋因子CH_COV(.rte)。泥沙校核調(diào)整HRU/子流域負(fù)荷：調(diào)整USLE方程中的作物管理因子USLE_P（.sub文件中)調(diào)整USLE方程中的坡長(zhǎng)因子SLSUBBSN（.sub文件中)調(diào)整HRU的坡度（.sub文件中)調(diào)整土地利用作物因子USLE_C（crop.dat文件中)調(diào)整耕作措施（*.mgt文件中

）、作物殘留系數(shù)RSDCO和作物混合有效系數(shù)（.bsn文件中）調(diào)整河道沖刷/沉積:調(diào)整河道泥沙運(yùn)移方程中的線性和指數(shù)參數(shù)SPCON和SPEXP（.bsn文件中）調(diào)整河道侵蝕因子CH_EROD（.rte文件中）調(diào)整河道覆蓋因子CH_COV（.rte文件中）水質(zhì)校核主要考慮因素：營(yíng)養(yǎng)物來(lái)源：HRUs/子流域、河道內(nèi)過(guò)程營(yíng)養(yǎng)物分布：總量、季節(jié)性負(fù)荷洪水過(guò)程后的分布：地形起伏、濃度峰值子流域內(nèi)礦物性N校核調(diào)整土壤中營(yíng)養(yǎng)物的初始濃度SOL_NO3（.sol）確定并調(diào)整土壤表層的施肥率FRT_LY1（.mgt）確定耕作措施（*.mgt），調(diào)整作物殘留系數(shù)RSDCO和作物混合有效系數(shù)BIOMIX（.bsn）調(diào)整N滲透系數(shù)NPERCO(.bsn)河道內(nèi)礦物性N運(yùn)移過(guò)程校核調(diào)整藻類生物量比率AI1（.wwq）水質(zhì)校核有機(jī)N校核子流域內(nèi)有機(jī)N校核調(diào)整土壤中營(yíng)養(yǎng)物的初始濃度SOL_ORGN（.sol）確定并調(diào)整土壤表層的施肥率FRT_LY1（.mgt）河道內(nèi)有機(jī)N運(yùn)移過(guò)程校核調(diào)整藻類生物量比率AI1（.wwq）水質(zhì)校核可溶性P校核子流域內(nèi)可溶性P校核調(diào)整土壤中營(yíng)養(yǎng)物的初始濃度SOL_MINP（.sol）確定并調(diào)整土壤表層的施肥率FRT_LY1（.mgt）確定耕作措施（*.mgt），調(diào)整作物殘留系數(shù)RSDCO和作物混合有效系數(shù)BIOMIX（.bsn）調(diào)整P滲透系數(shù)PPERCO(.bsn)調(diào)整土壤P比例系數(shù)PHOSKD（.bsn）河道內(nèi)可溶性P運(yùn)移過(guò)程校核調(diào)整藻類生物量比率AI2（.wwq）水質(zhì)校核有機(jī)P校核子流域內(nèi)有機(jī)P校核調(diào)整土壤中營(yíng)養(yǎng)物的初始濃度SOL_ORGP（.sol）確定并調(diào)整土壤表層的施肥率FRT_LY1（.mgt）河道內(nèi)有機(jī)P運(yùn)移過(guò)程校核調(diào)整藻類生物量比率AI2（.wwq）參數(shù)率定步驟原則：先支流后干流、先上游后下游、先年月后日、先水量后泥沙和水質(zhì)參數(shù)敏感性分析靈敏度分析輸入文件參數(shù)敏感性分析參數(shù)控制輸入文件Sensin.dat：包含LH抽樣間隔m、OAT敏感性分析參數(shù)變化范圍、隨機(jī)抽樣種子數(shù)changepar.dat：參數(shù)最大值、最小值、模型參數(shù)、校核方法、HRU個(gè)數(shù)參數(shù)敏感性分析參數(shù)控制輸入文件responsmet.dat：每行代表一個(gè)輸出參數(shù)，每列各有其含義，參看校核文檔objmet.dat：同上，作用為：誤差測(cè)定參數(shù)敏感性分析SMFMXSMFMNALPHA_BFGWQMNGW_REVAPREVAPMNESCOSLOPESLSUBBSNTLAPSCH_K2CN2SOL_AWCsurlagSFTMPSMTMPTIMPGW_DELAYrchrg_dpcanmxsol_ksol_zsol_albepcoch_nblaiBIOMIXUSLE_CSPCONSPEXPCH_COVCH_ERODUSLE_PNPERCOPPERCOPHOSKDSOL_LABPSOL_ORGNSOL_ORGPSOL_NO3gwno3針對(duì)14子流域水量、泥沙、污染物運(yùn)行420次參數(shù)敏感性分析Of1代表流量的目標(biāo)函數(shù)ObjectiveFunction(SumSquaredErrors)結(jié)果Of2代表泥沙的(若沒有泥沙實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，則無(wú)意義)Out1代表的是流量的平均徑流輸出的靈敏度分析結(jié)果Out2代表的是平均泥沙負(fù)荷輸出的靈敏度級(jí)別參數(shù)敏感性分析對(duì)于徑流：CN2、sol_awc、ESCO最敏感對(duì)于泥沙：CN2、SPCON、BIOMIX最敏感對(duì)于氮磷等污染物：CN2、ESCO、Alpha_Bf、surlag等參數(shù)比較敏感Out1Out2Out3Out4Out5Out6Out7Out8Out9參數(shù)6113344345ALPHA_BF356695656ESCO112112211CN2245523563SOL_AWC1667776777surlag491011610101012Sol_IOMIX137195151210SOL_ORGN自動(dòng)校核單擊Tools菜單下的auto-calibrationanduncertainty，彈出下圖所示對(duì)話框自動(dòng)校核根據(jù)敏感性分析結(jié)果選擇參數(shù)選擇子流域14進(jìn)行自動(dòng)校核自動(dòng)校核操作過(guò)程自動(dòng)校核查看結(jié)果不確定性分析自動(dòng)校核后出現(xiàn)校核結(jié)果可進(jìn)行不確定性分析關(guān)鍵步驟觀測(cè)數(shù)據(jù)文件的制作注意參數(shù)界限ArcSWAT2005中有手動(dòng)調(diào)參的工具利用SWAT-CUP進(jìn)行參數(shù)率定SWAT-CUP參數(shù)率定SWAT-CUP(SWATCalibrationUncertaintyProcedures)功能：敏感性分析校核驗(yàn)證模型不確定性分析SWAT-CUP參數(shù)率定特性：并行處理輸出結(jié)果的可視化通過(guò)參數(shù)提取實(shí)現(xiàn)多目標(biāo)函數(shù)公式化參數(shù)95ppu提取和可視化無(wú)觀測(cè)數(shù)據(jù)時(shí)：溫度數(shù)據(jù)和降水?dāng)?shù)據(jù)在不確定性中考慮SUFI2中目標(biāo)函數(shù)極值可獲得SWAT-CUP運(yùn)行過(guò)程安裝過(guò)程SWAT-CUP運(yùn)行過(guò)程建立文檔SWAT-CUP運(yùn)行過(guò)程選擇一次模擬結(jié)果選擇校準(zhǔn)模擬方法SWAT-CUP運(yùn)行過(guò)程校準(zhǔn)時(shí)的模擬方法：SUFI2（SequentialUncertaintyFittingversion2）PSOGLUE(GeneralizedLikelihoodUncertaintyEstimationParaSolMCMCprocedures選擇一種運(yùn)行SWAT-CUP運(yùn)行過(guò)程參數(shù)個(gè)數(shù)以及模擬次數(shù)，參數(shù)個(gè)數(shù)要和下面的實(shí)際個(gè)數(shù)一樣設(shè)置校準(zhǔn)參數(shù)：更改參數(shù)并為每個(gè)參數(shù)設(shè)定取值范圍參數(shù)的修改方法有v__,a__,r__三種，分別是賦值，加值，乘以某值（百分比浮動(dòng)）每個(gè)參數(shù)后面的兩個(gè)數(shù)字別是在下一次模擬中該參數(shù)取值的下界和上界，可以根據(jù)需要隨便賦值，前提是不能超過(guò)理論上的最大范圍SWAT-CUP運(yùn)行過(guò)程開始模擬數(shù)及模擬次數(shù)，注意和par_inf對(duì)應(yīng)SWAT-CUP運(yùn)行過(guò)程File.cio文件為swatcup運(yùn)行的基礎(chǔ)參數(shù)，可不修改SWAT-CUP運(yùn)行過(guò)程Absolute_swat_values:接受修改的參數(shù)的上下界，參考，一般不修改SWAT-CUP運(yùn)行過(guò)程觀測(cè)文件：1是指變量個(gè)數(shù)，如果要同時(shí)校準(zhǔn)多個(gè)出口，這里可以更改數(shù)字，但此處寫幾下面就要寫幾組觀測(cè)數(shù)據(jù)，格式一樣Flow_out_29是命名用的，29是模擬的出口所在subbasin84是觀測(cè)值個(gè)數(shù)，需要和模擬年對(duì)應(yīng)好，一年365或366天SWAT-CUP運(yùn)行過(guò)程觀測(cè)數(shù)據(jù)格式：序號(hào)（空格）FLOW_OUT_月（日）_年（空格）觀測(cè)值多個(gè)出口制作多個(gè)文件參看說(shuō)明1修改為出口個(gè)數(shù)，同時(shí)將29修改為出口subbasins的序號(hào)，例如，3出口可以寫成：272829SWAT-CUP運(yùn)行過(guò)程將觀測(cè)數(shù)據(jù)再輸入一遍，修改部分參數(shù)：第二行的Objectivefunctiontype,1=mult,2=sum,3=r2,4=chi2,5=NS,6=br2,7=ssqrSWAT-CUP運(yùn)行過(guò)程執(zhí)行文件設(shè)置SWAT-CUP運(yùn)行過(guò)程前兩個(gè)不用動(dòng)，第三個(gè)和第四個(gè)如下Calibration按鈕SWAT-CUP運(yùn)行過(guò)