蒙特卡洛算法在水动力水质模型_DYRESM_CAEDYM_参数优选中的应用.docx

翟海涛,罗潋葱,李慧赟,等.蒙特卡洛算法在水动力水质模型(DYRESM-CAEDYM)参数优选中的应用[J].生态科学,2014,33(1):38?45.ZHAIHaitao,LUOLiancong,LIHuiyun,etal.ApplicationofMonte-CarloMethodinparameteroptimizationofhydrodynamc–waterqualitymodel(DYRESM-CAEDYM)[J].EcologicalScience,2014,33(1):38?45.蒙特卡洛算法在水动力水质模型(DYRESM-CAEDYM)参数优选中的应用翟海涛1,罗潋葱1,2,4,*,3,4,李凤欢1,孙莹蓓1李慧赟1.暨南大学水生生物研究中心,广州5106322.暨南大学资源环境与可持续发展研究所,广州5106323.水体富营养化与赤潮防治广东普通高校重点实验室,广州5106324.南京地理与湖泊研究所,广州210008【摘要】针对以往生态动力学模型DYRESM-CAEDYM在应用中,多采用手动方法确定参数值时较为费时费力的缺点,引入蒙特卡洛随机抽样算法对模型参数进行自动率定。以广东省大沙河水库为例,选择率定期为2011年11月至2012年2月,利用2012年7月至2012年11月实测水质数据对模型进行验证。结果表明,在率定阶段模型对水温的模拟结果非常好,表层和底层温度的均方根误差(RMSE)分别为3.53℃和2.00℃,相对误差(RE)值均小于0.15;模型对溶氧的模拟结果良好,表层和底层的RMSE值分别为1.23mg?L??和1.85mg?L??,RE值分别为0.08和0.20。在验证阶段,温度表层和底层的RMSE分别为2.49℃和1.67℃,RE值均小于0.1;溶氧在表层和底层的RMSE分别为2.15mg?L??和0.79mg?L??,RE分别为0.17和0.11。因此,经采用蒙特卡洛方法率定后得到的大沙河水库DYRESM-CAEDYM模型参数值较为可靠。关键词：DYRESM-CAEDYM模型;蒙特卡洛算法;自动率定;大沙河水库中图分类号：Q141文献标识码：A文章编号：1008-8873(2014)01-038-08doi:10.3969/j.issn.1008-8873.2014.01.007ApplicationofMonte-CarloMethodinparameteroptimizationofhydrodynamc–waterqualitymodel(DYRESM-CAEDYM)ZHAIHaitao1,LUOLiancong1,2,4*,LIHuiyun3,4,LIFenghuan1,SUNYingbei11.InstituteofHydrobiology,JinanUniversity,Guangzhou510632,China2.KeyLaboratoryofAquaticEutrophicationandControlofHarmfulAlgalBloomsofGuangdongHigherEducationInstitutes,Guangzhou510632,China3.ResourcesEnvironmentandSustainableDevelopmentResearchInstituteofJinanUniversity,Guangzhou510632,China4.NanjingInstituteofGeographyandLimnology,ChineseAcademyofSciences,Nanjing210008,ChinaAbstract：Inthepreviousapplicationsofhydrodynamic-ecologicalmodel(DYRESM-CAEDYM),theparametervalueswerearbitrarilydecidedbymodelusers.Inordertoimprovetheprecisionofmodelprediction,theMonte-Carlosamplingmethodwasintroducedintoauto-calibrationprocessofDYRESM-CAEDYM.Theauto-calibrationwasconductedwithmonthlywaterqualitymeasurements(temperatureanddissolvedoxygen)duringNovember,2011-February,2012atDashaheReservoirinGuangdongProvince.Thecalibratedmodelwasvalidatedwiththewaterquality