【水文模型】07 《流域水文模型参数不确定性量化理论方法与应用》宋晓猛 阅读笔记

2021/9/27-10/13，阅读《流域水文模型参数不确定性量化理论方法与应用》宋晓猛，笔记如下。

第1章 绪论

深入浅出地讲解了模型不确定性的研究进展。

第2章 分布式水文模型理论与方法

分布式水文模型的主要特点是与DEM结合，以GIS和RS集成，揭示流域水循环规律。模型验证阶段可以采用纳什效率系数、水量平衡系数、误差百分比、均方根误差等不同的评判指标，关注效果的拟合程度、高（低）峰值的差异、模拟整体的误差评判等，根据模型应用需要选择。

第3章 代理模型技术理论与方法

在理论上创新要求有很高的数理基础，而在方法上创新可能较为简单，主要是结合交叉学科改进原有方法，提高模拟精度，减少计算消耗。试验设计方法采用拉丁超立方抽样和Sobol序列抽样都较好，近似方法选择多元自适应回归样条（MARS）较好，可以克服神经网络的长时间训练样本过程。

第4章 参数识别与敏感性分析方法

没有具体看方法理论，很复杂。

第5章 参数不确定性分析方法

各种方法的核心是贝叶斯理论。

第6章 参数优化分析方法

介绍了作者结合代理模型和智能搜索优化算法进行参数优化的例子。模型的非线性和参数不可识别性造成“异参同效”；目标函数的选择比较困难，单一目标不能满足应用要求，多目标权重的的选择成为问题。水文模型的参数优化问题还与模型结构、资料质量等有关。

第7章 淮河流域分布式水文模拟系统

这里的分布式指利用DEM提取子流域，再对部分很小的子流域进行合并，最容易实现的是合并到它流入的那个子流域。

第8章 分布式时变增益模型参数不确定性研究

如何分析参数筛选的不确定性信息，全局敏感性分析的一阶、二阶和总敏感度，参数优选。还看不太懂。

第9章 新安江模型参数不确定性研究

对参数定性筛选、代理模型到参数定量敏感性评估再到参数不确定性分析和参数优化估计整个水文模型的不确定性研究过程有了大致的了解。但对部分图表的含义理解不清。

下一步计划

尝试利用Dakota实现新安江模型的参数不确定性研究。