大数据驱动的区域水文模型参数优化与不确定性分析
张昊

河北昊禹工程技术咨询有限公司，天津，301700；

摘要：大数据驱动的区域水文模型参数优化与不确定性分析本研究对大数据技术于区域水文模型参数优化以及不确定性分析的应用加以探讨，由于气候变化和人类活动对水循环的影响日益加重，所以提升水文模型的精度与可靠性相当关键，传统水文模型参数率定存在观测数据缺乏、空间异质性显著、计算成本高昂等难题，而大数据技术给解决这些问题带来了新想法，本文先是系统梳理区域水文模型参数优化方法的发展脉络并对比传统优化法和数据驱动法的长处短处，接着构建基于多源数据融合的区域水文参数优化框架以整合遥感观测、地面监测、再分析数据和社会经济数据，然后开发可适应高维参数空间的智能优化算法从而把贝叶斯推理、深度学习和进化算法相结合来高效搜索参数，第四提出依照集合模拟对不确定性进行定量评估的方法以剖析参数、输入数据和模型结构对预测结果的影响，最后在气候和地形特征不一样的三个流域开展案例研究以证实所提方法有用且适用，结果显示，大数据驱动的参数优化方法跟传统方法比起来能使模型预测误差平均减少23.5%且能更精准地量化预测的不确定性范围，这一研究结果让水资源管理、洪水预报和干旱评估有了更靠谱的科学依据。

关键词：大数据；水文模型；参数优化；不确定性分析；多源数据融合

参考文献

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