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基于遗传算法优化参数的新安江三水源模型研究.pdf

第 5期 广东水利水电 No.5 2012年5月 GUANGDONGWATER RES0URCESAND HYDROPOWER Mav2012 基于遗传算法优化参数的新安江三水源模型研究 吕志朋 (广东省水文局江门水文分局 ,广东 江门 529000) 摘 要:针对 白盆珠流域地形地貌、气候特征及产流方式,采用新安江三水源模型模拟该流域的降雨产流过程,并引入 遗传算法率定新安江模型的参数,模拟分析表明,遗传算法应用于率定模型参数是非常有效的,洪水流量模拟的效果较 好 ,模型在研究区域应用比较成功。 关键词:新安江模型;三水源;遗传算法;参数率定 中图分类号:P338 文献标识码:B 文章编号:1008—0112(2012)05—0009—05 1 概述 2 新安江模型 自然界的水文现象是一种非常复杂的现象,它受 2.1 模型总结构 到降雨特性 、流域下垫面、人类活动等诸多因素的影 新安江模型是分散性模型,把全流域按泰森多边 响。在难以弄清水文现象的规律之前,通过建立模型 形法(或者其他方法)分块(如以1个雨量站为中心划 1 对水文过程进行模拟 (试验)是一种行之有效的途径 。 块),每 1块成为单元流域。在每 1个单元流域 内,降 由于计算机技术的飞速发展,水文数学模型广泛应用 水经过蒸散发的消耗后,以蓄满产流的方式经产流量 于水文领域,使采用数学方法定量表达流域水文模型 水源划分后对各单元流域进行产汇流计算,得出单元 的研究得以迅速发展。其 中,新安江模型在我 国湿润 流域的出口流量过程 ;再进行出口以下的河道洪水演 性和半湿润性地区的水文预报 中有着 良好 的效果 ,至 算,以求得流域出口的流量过程 。 。把每个单元流 今此模型仍有着非常广泛的应用。 域的出流过程相加 ,就求得了流域出口的总出流过程 。 由于受天文、气候、气象、下垫面、人文等众多 每单元流域 的计算流程见 图 1,其 中方框 内写 的是状 因素的综合影响,水文模型的参数优选常常表现出高 态变量,方框外写的是模型参数。模型主要适应于湿 维、多峰值、非线性、不连续、非凸性及带噪声等复 润与半湿润地区,其主要特点是应用了蓄满产流与马 杂特征,如何对复杂水文模型进行参数优选及用何种 斯京根汇流概念 ,有分单元、分水源、分汇流阶段的 优化方法进行优选,一直是国内外不断探讨的理论课 特点,并且结构简单,参数较少,各参数具有明确的 题。流域模型参数率定的传统方法有试凑法、最速下 物理意义 ”J。新安江模型单元面积水文模拟采用: 降法、步长加速法、模式法等,这些算法通常只对某 ①产流采用蓄满产流概念 ; 一 类特定 的问题才有效 ,对模型的限制条件较强 ,如 ②蒸散发分为3层 :上层、下层和深层 ; 要求模型具有连续 、可导、单峰等特性,而且在寻优 ③水源分为地表、壤中和地下径流3种水源; 过程 中容易陷入局部最优 ,因此用传统方法率定流域 汇流分为坡地 、河网汇流2个阶段。 水文模型的参数往往难 以奏效,而一些新兴优化算法 2.2 模型中的变量 如遗传算法、蚁群算法、多智能体等则显示出其在寻 模型输入是面平均降雨量 P,量测的蒸发器观测 优过程中独特的优势,在流域水文模型的应用也越来 值 EM。模型输出是出流量 ,实际蒸发量 E(分为3 越广泛。本文在 已有的水文模型参数优化研究成果的

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