IGSNRR OpenIR
基于统计理论方法的水文模型参数敏感性分析
宋晓猛1; 孔凡哲1; 占车生2; 韩继伟1
2012
Source Publication水科学进展
ISSN1001-6791
Volume023Issue:005Pages:642
Abstract参数敏感性分析是模型不确定性量化的重要环节,有助于有效识别关键参数,减少参数的不确定性影响,进而提高参数优化效率。利用Morris筛选方法定性识别相对重要参数,耦合方差分解的Sobol方法和统计理论的响应曲面模型构建一种新的定量敏感性分析方法———RSMSobol方法。以长江支流沿渡河流域的日降雨径流过程模拟为例,系统分析4种不同目标函数响应条件下新安江模型的参数敏感性。结果表明Morris方法和RSMSobol方法的集成应用极大地提高了全局敏感性分析的效率,Morris定性筛选结果为定量评估减少了模型参数维数,采用代理模型技术的RSMSobol方法减少了模型的计算消耗。
Language英语
Document Type期刊论文
Identifierhttp://ir.igsnrr.ac.cn/handle/311030/79040
Collection中国科学院地理科学与资源研究所
Affiliation1.中国矿业大学
2.中国科学院地理科学与资源研究所
Recommended Citation
GB/T 7714
宋晓猛,孔凡哲,占车生,等. 基于统计理论方法的水文模型参数敏感性分析[J]. 水科学进展,2012,023(005):642.
APA 宋晓猛,孔凡哲,占车生,&韩继伟.(2012).基于统计理论方法的水文模型参数敏感性分析.水科学进展,023(005),642.
MLA 宋晓猛,et al."基于统计理论方法的水文模型参数敏感性分析".水科学进展 023.005(2012):642.
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