第10讲 SWAT模型参数率定和验证..pptx
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第10讲 SWAT模型参数率定和验证..pptx
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第十讲SWAT模型参数敏感性分析与参数率定,主要内容,1、参数敏感性分析与校核原理2、利用界面进行参数率定3、swat-cup参数率定和验证4、应用实例,参数敏感性分析,问题:
SWAT是一个涉及多个参数的综合水文/水循环模拟模型,针对具体的一个应用过程,各个参数对模型影响程度如何?
哪些参数对模拟结果的影响最大?
敏感性分析的作用:
通过合理的抽样多次试算并统计,对各参数的影响等级进行评价并排序,使用户清楚地知道影响模型模拟结果的主要参数,有利于进一步的模型调算工作,参数敏感性分析,模型通过自带的LH-OAT(LatinHypercubeOne-,factor-At-a-Time)敏感性分析方法和SCE-UA(ShuffledComplexEvolutionAlgorithm)自动校准分析方法来率定敏感性参数的取值Latin-Hypercube基于蒙特卡洛模型,但基于统计抽样方法,把每个参数分布划为N个空间,随即抽样,每个空间,的被抽到的概率为1/N,参数随机组合,模型运行N次;如对于土壤Ks值,其取值范围为0100cm/hr.Latin-Hypercube随机采样过程中Ks值将被分为(0-10)、(10-20)、(20-30)、(90-100)共10个取值区间,模型结果利用多参数线性回归或相关分析方法分析,不足:
多元回归分析的前提假设为线性变化,可能导,致偏差,输出结果的变化并不总能明确地归因于某一特定输入,参数值的变化,参数敏感性分析,One-factor-At-a-Time抽样运行一次只改变一个参数每次模拟仅改变1个参数的值,这样便于将模拟结果的变化无偏差地归因到该参数的变化上某一特定输入参数值的变化引起的输出结果的灵敏度大小依赖于模型其他参数值的选取LH-OAT分析采用LH-OAT法可确保所有参数在取值范围内均被取样两者优点,弥补不足,参数敏感性分析,LH-OAT分析每次仅对1个参数进行敏感性分析,将其按固定比例调整大小(如取值范围的5%)其他参数按Latin-ypercube采样方法随机变化,模拟m次并统计分析对模拟结果的影响,m为取值区间的个数如对n个参数进行敏感性分析,把参数划分为m个空间,模型共需m*(n+1)次模拟,参数敏感性分析,敏感性分析对象为进行敏感性评判的数据对象:
流量
(1)产沙量
(2)有机氮(3)有机磷(4),最优化方法,参数自动率定采用SCE-UA:
对于非线性复杂的分布式水文模型,采用随机搜索方法寻优,最为成功的方法之一全局优化算法基于以下4种概念:
确定性和概率论方法结合在全局优化及改善方向上,覆盖参数空间的复合形点的系统演化竞争演化混合复合形,最优化方法,SCE-UA优化算法步骤:
第1步,运用随机抽样模型,在模型需要率定的参数的可行空间随机产生pm个点作为初始群体;该可行空间为由changepar.dat文件指定的参数及其变化范围第2步,按目标函数增序将这pm个点分成p个种群,每个种群包含m个成员第3步,每个种群进行若干代独立竞争进化后,种群之间定期进行交叉形成新的种群,如此,种群之间可以共享信息第4步,检查是否满足收敛要求,如果不满足回到第2步该算法可以搜索全部参数的可行空间,找到全局最优参数的成功率是100%,最优化方法,SCE-UA算法的特点:
结合了单纯形法、受控随机搜索、生物竞争进化和种群交叉等方法的优点在多个吸引域内获得全局收敛点能够避免陷入局部最小点能有效地表达不同参数的敏感性与参数间的相关性能够处理具有不连续响应表面的目标函数,即不要求目标函数与导数的清晰表达能够处理高维参数问题,最优化方法,粒子群优化算法(ParticleSwarmOptimization,简称PSO算法)该法将系统初始化为一组随机粒子(Particle),通过迭代搜寻最优值,每次迭代过程中,粒子在解空间追随最优的粒子进行搜索PSO算法中,所有的粒子都有一个由被优化的函数(目标函数)决定的适应值(fitnessvalue),每个粒子还有一个矢量速度决定他们飞翔的方向和距离在每一次迭代中,粒子通过跟踪两个“极值”来更新自己:
一个极值就是粒子本身所找到的最优解,这个解叫做个体极值pbest;另一个极值是整个种群目前找到的最优解,这个极值是全局极值pbest-gbest,最优化方法,PSO算法模型参数率定过程,最优化方法,目标函数:
误差平方和SSQ:
排序后误差平方和SSQR:
多目标优化:
依据贝叶斯理论参数优化选项:
增加(减少)百分率(乘法)增加(减少)一定值(加法)采用某一值替换,不确定性分析,目的由于参数有不确定性因素,因此给出某一置信区间内(如90%、95%、97.5%)模拟结果的分布范围,供用户参考,不确定性分析,模型的不确定性:
模型本身模型的基本假设输入数据的误差分辨率等不确定性分析方法:
SCE-UA:
2-统计和贝叶斯方法GLUE方法(同时也是一种全局参数灵敏度分析的方法)2-统计:
置信空间单目标参数极好值:
多目标参数极好值:
贝叶斯法:
最大可能空间,模型率定,基于统计方法分离抽样方法:
分为率定期和验证期采用分离抽样评价整个模型预测的不确定性Parasol(ParameterSolutionsmethod):
以上提及的参数最优化和不确定分析方法模型参数的不确定性SUNGLASSES(SourcesofUncertaintyGLobalAssessmentusingSplit-SamlpES):
基于分离抽样的不确定性来源全局分析评价模型预测期的不确定性不仅包含参数的不确定性建立参数系列,根据不确定阈值建立评价标准,模型率定,自动率定(参数寻优)目的:
在模型各参数可行的取值范围内,寻找一套确定的参数,使得模拟值与实测值的整体差别最小目标函数:
SWAT自带的参数寻优/不确定性分析方法SCE-UA算法,模型率定,参数自动率定结果的优劣指标Nash-Suttcliffe效率系数:
相关系数:
相对误差:
模拟和实测数据的平均误差和标准差斜率、截距、回归系数等,水量校核,检查水量平衡sub.dbf文件中的PET、ET、SNOMELT、SW、GWQ、SURQ、WLYD、rch.dbf文件中的FLOW_IN、FLOW_OUT径流:
地表径流和地下径流调整CN2(.mgt)若地表径流仍然不符合要求,则调整SOL_AWC(.sol)或ESCO(.bsnor.hru)基流值太高:
增加GW_REVAP(.gw),减小REVAPMN(.gw),增加GWQMN(.gw),蒸发:
土壤蒸发、植被蒸发EPCO、ESCO(.bsnor.hru文件中),水量校核,校核流量过程峰值衰减期值降得太快:
检查传输损失河道水力传导率CH_K(.rte)在融雪季节里,峰值会很高而衰退值很低,降低最大和最小积雪融化速率SMFMX和SMFMN(.bsn)另外一个会影响积雪融化的参数是气温下降速率TLAPS(.sub),增加这些值修改基流系数ALPHA_BF(.gw)径流空间上的校准先上游后下游先支流后干流已校准好的子流域参数不要再变径流时间上的校核年月日,泥沙校核,泥沙有2个来源HRU/子流域负荷河道冲刷/沉积检查水库/池塘模拟水库和池塘对泥沙负荷有很大的影响如果流域模拟的泥沙负荷量相差很大,首先核实流域中的水库和池塘校准子流域负荷耕作对泥沙输移具有很大的影响USLE方程水土保持因子USLE_P(.mgt)、坡长因子SLSUBBSN(.hru)、坡度SLOPE(.hru)、耕作管理因子USLE_C(crop.dat),泥沙校核,校准河道冲刷/沉积河道冲刷在极端暴风雨天气期间和不稳定的子流域中会非常显著不稳定是指土地利用类型有着显著的变化影响河道冲刷/沉积的参数包括:
泥沙被重新携带的线性指数和幂指数SPCON和SPEXP(.bsn)。
河道可侵蚀性因子CH_EROD(.rte)。
河道植被覆盖因子CH_COV(.rte)。
泥沙校核,调整HRU/子流域负荷:
调整USLE方程中的作物管理因子USLE_P(.sub文件中)调整USLE方程中的坡长因子SLSUBBSN(.sub文件中)调整HRU的坡度(.sub文件中)调整土地利用作物因子USLE_C(crop.dat文件中)调整耕作措施(*.mgt文件中)、作物残留系数RSDCO和作物混合有效系数(.bsn文件中)调整河道冲刷/沉积:
调整河道泥沙运移方程中的线性和指数参数SPCON和SPEXP(.bsn文件中)调整河道侵蚀因子CH_EROD(.rte文件中)调整河道覆盖因子CH_COV(.rte文件中),水质校核,主要考虑因素:
营养物来源:
HRUs/子流域、河道内过程营养物分布:
总量、季节性负荷洪水过程后的分布:
地形起伏、浓度峰值子流域内矿物性N校核调整土壤中营养物的初始浓度SOL_NO3(.sol)确定并调整土壤表层的施肥率FRT_LY1(.mgt)确定耕作措施(*.mgt),调整作物残留系数RSDCO和作物混合有效系数BIOMIX(.bsn)调整N渗透系数NPERCO(.bsn)河道内矿物性N运移过程校核调整藻类生物量比率AI1(.wwq),水质校核,有机N校核子流域内有机N校核调整土壤中营养物的初始浓度SOL_ORGN(.sol)确定并调整土壤表层的施肥率FRT_LY1(.mgt)河道内有机N运移过程校核调整藻类生物量比率AI1(.wwq),水质校核,可溶性P校核子流域内可溶性P校核调整土壤中营养物的初始浓度SOL_MINP(.sol)确定并调整土壤表层的施肥率FRT_LY1(.mgt)确定耕作措施(*.mgt),调整作物残留系数RSDCO和作物混合有效系数BIOMIX(.bsn)调整P渗透系数PPERCO(.bsn)调整土壤P比例系数PHOSKD(.bsn)河道内可溶性P运移过程校核调整藻类生物量比率AI2(.wwq),水质校核,有机P校核子流域内有机P校核调整土壤中营养物的初始浓度SOL_ORGP(.sol)确定并调整土壤表层的施肥率FRT_LY1(.mgt)河道内有机P运移过程校核调整藻类生物量比率AI2(.wwq),参数率定步骤,原则:
先支流后干流、先上游后下游、先年月后日、先水量后泥沙和水质,参数敏感性分析,灵敏度分析输入文件,参数敏感性分析,共61个参数可供率定AVSWAT界面自动选取27个固定参数进行敏感性分析(280次模拟),如有特殊要求,需自己手动修改这三个文件,、OAT敏感性分子数小值、模型参,参数控制输入文件Sensin.dat:
包含LH抽样间隔m析参数变化范围、随机抽样种changepar.dat:
参数最大值、最数、校核方法、HRU个数,参数敏感性分析,参数敏感性分析,参数控制输入文件:
changepar.dat,参数敏感性分析,参数控制输入文件responsmet.dat:
敏感性分析对象及评价方法控制。
每行代表一个输出参数,可多个对象分析objmet.dat:
同上,作用为:
误差测定,SMFMXSMFMNALPHA_BFGWQMN,GW_REVAPREVAPMNESCOSLOPE,SLSUBBSNTLAPSCH_K2CN2SOL_AWCsurlagSFTMPSMTMPTIMPGW_DELAY,ch_n,ERODUSLE_PNPERCOPPERCO_LABPSOL_ORGNSOL_ORGPo3,参数敏感性分析,rchrg_dpcanmxsol_ksol_zsol_albepcoblaiBIOMIXUSLE_CSPCONSPEXPCH_COVCH_PHOSKDSOLSOL_NO3gwn针对14子流域水量、泥沙、污染物运行420次,参数敏感性分析,主要输出文件:
参数敏感性分析,Of1代表流量的目标函数ObjectiveFunction(Sum,SquaredErrors)结果Of2代表泥沙的(若没有泥沙实测数据,则无意义),Out1代表的是流量的平均径流输出的灵敏度分析,结果Out2代表的是平均泥沙负荷输出的灵敏度级别,参数敏感性分析,对于径流:
CN2、sol_awc、ESCO最敏感对于泥沙:
CN2、SPCON、BIOMIX最敏感对于氮磷等污染物:
CN2、ESCO、Alpha_Bf、surlag等参数比较敏感,自动校核,单击Tools菜单下的auto-calibrationanduncertainty,弹出下图所示对话框,自动校核,根据敏感性分析结果选择参数选择子流域14进行自动校核,自动校核,文件说明(下图),自动校核,查看结果,不确定性分析,自动校核后出现校核结果可进行不确定性分析,不确定性分析,SCE-UA主要输入文件:
不确定性分析,SCE-UA主要输出文件:
关键步骤,观测数据文件的制作注意参数界限ArcSWAT2005中有手动调参的工具,SWAT-CUP参数率定,SWAT-CUP(SWATCalibrationUncertainty,Procedures),一个用于SWAT率定验证的计算机程序,为开源程序,,可以自由使用和拷贝,程序将GLUE、ParaSol,SUFI2,MCMC、PSO等处理过,程与SWAT关联起来功能:
敏感性分析校核验证模型不确定性分析,SWAT-CUP参数率定,特性:
并行处理输出结果的可视化通过参数提取实现多目标函数公式化参数95ppu提取和可视化无观测数据时:
温度数据和降水数据在不确定性中考虑SUFI2中目标函数极值可获得,SWAT-CUP运行过程,安装过程,SWAT-CUP运行过程,建立文档,SWAT-CUP运行过程,选择一次模拟结果选择校准模拟方法,SWAT-CUP运行过程,校准时的模拟方法:
SUFI2(SequentialUncertaintyFittingversion2)连续不确定率定法V2PSO粒子群算法GLUE(GeneralizedLikelihoodUncertaintyEstimation广义最大似然不确定估计ParaSol参数优化方法MCMCprocedures蒙特卡罗过程选择一种运行,SWAT-CUP运行过程,参数个数以及模拟次数,参数个数要和下面的实际个数一样,设置校准参数更改参数并为每个参数设定取值范围参数修改方法有:
v,a,r三种,分别是赋值,加值,乘以某值(百分比浮动)每个参数后面的两个数字别是在下一次模拟中该参数取值的下界和上界,可以根据需要在参数理论取值范围内先赋值,SWAT-CUP运行过程,开始模拟数及模拟次数,注意和par_inf对应,SWAT-CUP运行过程,File.cio文件为swatcup运行的基础参数,可不修改,SWAT-CUP运行过程,Absolute_swat_values:
接受修改的参数的上下界,参考,一般不修改,SWAT-CUP运行过程,观测文件:
1是指观测变量,个数,如果要同时校准多个出口,这里可以更改数字,但此处写几下面就要写几组观测数据,格式一样,Flow_out_29:
29是模拟的出口所在子流域编号,84是此子流域对,应的观测值个数,与下面的观测值对应,SWAT-CUP运行过程,观测数据格式:
校核变量名(FLOW_OUT(或其他)_月(日)_年(空格)观,作多个文件,测值多个出口制参看文档1为出口个数,同时将29修改为出口subbasins的序号,例如,3个出口可以写成:
272829,SWAT-CUP运行过程,将观测数据再输入一遍,修改部分参数:
第二行的Objectivefunctiontype为:
1=mult,2=sum,3=r2,4=chi2,5=NS,6=br2,7=SSQR,SWAT-CUP运行过程,执行文件设置,SWAT-CUP运行过程,前两个不用动,第三个和第四个如下,Calibration按钮,SWAT-CUP运行过程,执行Y,回车确定,率定结果,查看结果95ppu是模拟和实际图,率定结果,参数点状图分析,率定结果,全局敏感性分析,率定结果,率定结果,Bestpar是所给范围以及模拟次数内得到的最好结果对应的参数Bestsim是在以上参数下的模拟结果Newpar是swatcup的建议的下一次使用的参数取值范围Summary_stat是统计结果,r2,NS均有如果结果满意,把bestsim带回到swat中去改参数,模拟,验证如果不满意,那么根据bestpar和newpars参考修改参数取值范围,或者再加减一些参数(参数个数修改),重复calibration直到结果满意,率定结果,泥沙、污染物校核步骤类似swat中的参数并不是所有的都被swatcup支持,注意筛选Cup的参数带回swat模拟结果可能有一些误差如果模拟结果出错,一般95ppu是看不到的,这时候你就要检查名称,变量个数,模拟个数等等多处对应的地方是不是有些地方没对应365和366也常常引发问题,实例应用,模型自带例子水量校核SWAT-CUP水量+泥沙校核SWAT-CUP新疆玛纳斯河上游流域径流验证,玛河流域概况,天山北坡经济开发核,心区内陆河流域地势南高北低,中高山区、低山丘陵,区、平原区及风积沙,漠区,地貌东西向呈条状分,布垂直地带性气候,自然地理,玛河流域概况,气候特征大陆性干旱气候区,四季气温悬殊,干燥少雨;冬夏季长而春秋季短;气温年较差和日较差都很大,并有春季升温快、秋季降温迅速等特点,玛河流域概况,河流水系发源于北天山中段喀拉乌成山和依连哈比尔尕山、比依达克山源头为海拔5000m以上的冰川水文站清水河子、肯斯瓦特、红山嘴红山头、黑山头,玛河流域概况,社会经济流域内有石河子市、农八师及所属的14个大型农牧团场、玛纳斯县及所属8个乡、沙湾县的5个乡、农六师的新湖总场及克拉玛依的小拐乡2005年总人口83.46万人,其中城市人口32.54万人,农村人口50.92万人。
人口组成以汉族为主,少数民族占13.55%;2005年一、二、三产业比重:
39:
30:
31,玛河流域概况,引水工程玛纳斯河红山嘴引水枢纽二级电站引水枢纽蓄水工程5座平原区水库灌排和输水工程水井工程各类可利用的水井2085眼年开采量3.56亿m高新节水工程水资源开发利用量,水资源开发利用,模型资料准备与处理,数字高程模型(DEM)土壤植被/覆盖气象数据水系水文地质水利工程水资源利用.,模型资料准备与处理,土壤图,植被图,模型资料准备与处理,气象数据库水文站:
清水河子、肯斯瓦特、红山嘴、煤窑气象站:
石河子、乌苏、克拉玛依日降水、日最高最低气温、相对湿度、风速等资料长度:
5个站50年以上,煤窑和清水河子站20年左右站点信息,模型资料准备与处理,水资源开发利用模型化技术南北两灌区水力联系南部灌区计算节点为红山嘴渠首北部灌区计算节点在水库库口水库概化为蓄水体灌溉制度南北不同年际间无变化国民经济耗水量,灌区水力联系,模拟过程及结果分析,子流域划分应用渠系分级挖深和预制流域耦合方法进行水系提取和子流域划分,99个子流域,1873个水文响应单元,模拟过程及结果分析,模型校核与验证年尺度敏感性分析19801995年为模拟时段参数的变动范围为0.51.5倍运算历时近70个小时月尺度敏感性分析19851995年为模拟时段参数的变动范围为0.951.05倍运算历时近49个小时,模拟过程及结果分析,模型校核与验证,模拟过程及结果分析,模拟精度,清水河子站校核期模拟精度,肯斯瓦特站校核期模拟精度,模拟过程及结果分析,模拟精度,清水河子站验证期模拟精度,红山嘴站校核期模拟精度,模拟过程及结果分析,模拟精度,红山嘴站验证期模拟精度,肯斯瓦特站验证期模拟精度,模拟过程及结果分析,肯斯瓦特站验证期月过程模拟精度,模拟精度,模拟过程及结果分析,模拟精度,肯斯瓦特站验证期月过程模拟精度,模拟过程及结果分析,红山嘴站月过程总体模拟精度,模拟精度,模拟过程及结果分析,红山嘴站月过程总体模拟精度,模拟过程及结果分析,输出结果模拟流域总面积20263.55km,比实测流域面积约多463km各子流域植被、土壤面积各子流域长系列年过程、月过程模拟结果各控制节点处长系列年过程、月过程模拟结果模拟水文站控制面积,模拟过程及结果分析,流域长系列年尺度部分输出结果,未来情景预测与模拟,年降水量略有增加,1990年后降水量增幅较大,降水情势,未来情景预测与模拟,年均气温显著升高,1990年后气温增幅减小,气温情势,未来情景预测与模拟,蒸发能力,20年均小水面蒸发能力减小,1980-2000年先减小后增加,未来情景预测与模拟,情景模拟结果相对正常状况,增温情景下实际蒸发量和潜在蒸发能力上升径流量、土壤含水量、实际蒸发量和产水量均减少相对正常状况,增雨情境下地表径流、地下径流和土壤含水量减少实际蒸发量和潜在蒸发能力上升产水量略微增加,相关软件下载网站,或者:
SWAT官网:
http:
/swatmodel.tamu.edu/论坛:
SWAT软件:
http:
/swatmodel.tamu.edu/software/AVSWAT、ARCSWAT、SWAT-CUP、AVSWATX下载地址:
ftp:
/ftp.brc.tamus.edu/pub/swat/pc/swatav/avswatx.ziphttp:
/www.brc.tamus.edu/swat/downloads/pc/swatav/avswatx.zipSWAT-cup下载:
http:
/www.eawag.ch/forschung/siam/software/swat/index,
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- 第10讲 SWAT模型参数率定和验证. 10 SWAT 模型 参数 验证