闞光遠(yuǎn)

1. 中國(guó)水利水電科學(xué)研究院，北京100038； 2. 清華大學(xué)，北京100084； 3. 河海大學(xué)，南京 210098

數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)與半數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型在降雨徑流模擬中的應(yīng)用與比較研究

闞光遠(yuǎn)1,2,3

1. 中國(guó)水利水電科學(xué)研究院，北京100038； 2. 清華大學(xué)，北京100084； 3. 河海大學(xué)，南京 210098

為了使數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型能夠?qū)崿F(xiàn)降雨徑流過(guò)程的高精度連續(xù)模擬，本文提出了新型耦合數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型(基于偏互信息的輸入變量選擇、基于新型集成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的出流量預(yù)測(cè)和基于K最近鄰算法的出流量誤差預(yù)測(cè)——PBK模型)。PBK模型有以下4個(gè)特點(diǎn)。

(1) 提出了基于滑窗累積雨量的降雨量候選輸入向量及輸入變量的分離式選擇策略，并與基于偏互信息的輸入變量選擇方法聯(lián)合使用，確保了輸入信息的充足性和無(wú)冗余性。

(2) 提出了新型集成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型——EBPNN模型及其率定方法。通過(guò)NSGA-Ⅱ多目標(biāo)優(yōu)化算法和早停止Levenberg-Marquardt算法確定全局最優(yōu)個(gè)體網(wǎng)絡(luò)個(gè)數(shù)、各個(gè)體網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和網(wǎng)絡(luò)參數(shù)。個(gè)體網(wǎng)絡(luò)權(quán)重由基于AIC信息準(zhǔn)則的權(quán)重確定方法確定。EBPNN模型在模擬精度和網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜度間取得了良好折中，精度高、泛化能力強(qiáng)、率定結(jié)果客觀、受人為因素影響小。

(3) PBK模型不需要實(shí)時(shí)信息(如：預(yù)報(bào)時(shí)刻之前的實(shí)測(cè)出流量)，能夠進(jìn)行多步外推預(yù)報(bào)，實(shí)現(xiàn)了非實(shí)時(shí)校正模式下的高精度連續(xù)模擬，增長(zhǎng)了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型的預(yù)見(jiàn)期。

(4) PBK模型不需要進(jìn)行流域狀態(tài)變量(如土壤濕度等)的計(jì)算，僅需初始出流量就可進(jìn)行出流量的連續(xù)模擬。敏感性分析結(jié)果表明，PBK模型對(duì)初始出流量不敏感，減小了初始出流量估計(jì)不當(dāng)造成的不確定性。

本文在分析總結(jié)以往文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，歸納出兩個(gè)傳統(tǒng)非實(shí)時(shí)校正數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型(PB_R和PB_DR模型)，將半數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型IHACRES模型應(yīng)用于次洪降雨徑流模擬，并對(duì)IHACRES模型的匯流模塊進(jìn)行了改進(jìn)，本文還將新安江模型產(chǎn)流模塊與PBK匯流模塊耦合起來(lái)，建立了半數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型——XPBK模型。本文在3個(gè)典型研究流域?qū)?個(gè)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型(PB_R、PB_DR和PBK模型)、3個(gè)半數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型(CLS、IHACRES和XPBK模型)及一個(gè)概念性模型(新安江模型)進(jìn)行了應(yīng)用、比較及敏感性分析。

模擬結(jié)果和敏感性分析結(jié)果表明PBK模型實(shí)現(xiàn)了多步外推的高精度連續(xù)模擬，增長(zhǎng)了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型的預(yù)見(jiàn)期，使非實(shí)時(shí)校正數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型與概念性模型的耦合成為可能。盡管PBK模型能夠取得與概念性模型及其他模型類(lèi)似的模擬效果，但其模型結(jié)構(gòu)過(guò)于復(fù)雜，計(jì)算效率不高，如何用更為簡(jiǎn)潔的模型結(jié)構(gòu)和計(jì)算方法來(lái)取得與其他模型類(lèi)似的模擬效果仍是未來(lái)亟待解決的問(wèn)題。

Author： KAN Guangyuan(1985—), male, received his doctoral degree on December 2014 from Hohai University, majors in watershed hydrological simulation and forecasting.

E-mail： kanguangyuan@126.com

Study on Application and Comparison of Data-driven Model and Semi-data-driven Model for Rainfall-runoff Simulation

KAN Guangyuan1,2,3

1. China Institute of Water Resources and Hydropower Research, Beijing 100038, China； 2. Tsinghua University, Beijing 100084, China； 3. Hohai University, Nanjing 210098, China

闞光遠(yuǎn).數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)與半數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型在降雨徑流模擬中的應(yīng)用與比較研究[J].測(cè)繪學(xué)報(bào)，2017,46(2)：265.

10.11947/j.AGCS.2017.20160502. KAN Guangyuan.Study on Application and Comparison of Data-driven Model and Semi-data-driven Model for Rainfall-runoff Simulation[J]. Acta Geodaetica et Cartographica Sinica,2017,46(2):265. DOI:10.11947/j.AGCS.2017.20160502.

P228

D

1001-1595(2017)02-0265-01

國(guó)家自然科學(xué)基金(41601569)；中國(guó)博士后科學(xué)基金(2016M591214)；中國(guó)水科院科研專(zhuān)項(xiàng)(JZ0145B052016)；國(guó)家973計(jì)劃(2013CB036400)；重點(diǎn)國(guó)際(地區(qū))合作研究項(xiàng)目(G0305；7141101024)

2016-10-17

闞光遠(yuǎn)(1985—)，男，2014年12月畢業(yè)于河海大學(xué)，獲工學(xué)博士學(xué)位(指導(dǎo)老師：李致家教授)，研究方向?yàn)榱饔蛩奈锢硪?guī)律模擬與預(yù)報(bào)。

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