基于特征和敏感性的分布式水文模型的多准则变分校准在地中海洪水中的应用
摘要：流域水文学中的经典校准方法通常依赖于对长期径流系列计算的单一成本函数。即使水文模型在NSE和KGE方面取得了可接受的分数，整体模型性能与其模拟洪水事件的能力之间仍可能存在不平衡，特别是特大洪水。多尺度特征，指的是在不同时间和/或空间尺度上计算的水文特征，以及分布式洪水建模，考虑了输入变量和模型参数的空间变异性，是水文模拟中重要的概念。本研究探索了利用多尺度特征增强空间分布式洪水建模的多标准校准方法的潜力，这仍然是一个相当大的挑战。我们提出了一个新颖的基于特征和敏感性的校准方法，将其实施到能够处理高维空间分布水文优化问题的变分数据同化算法中。该方法在法国地中海地区的大多数易发生特大洪水的流域中进行了测试。我们的方法涉及使用自动洪水分割算法计算多个特征，包括洪水事件特征。我们通过全局特征敏感性分析（GSSA）选择适用于约束模型的适当特征。然后，我们使用所选特征执行两种多标准校准策略，包括将多标准问题转换为单一目标函数的单目标优化方法，以及使用简单加权法从帕累托集合中选择最佳解决方案的多目标优化方法。我们的结果显示，在校准和时间验证指标方面都取得了显著改进，特别是对于洪水特征，证明了我们基于特征的校准框架在改进特大洪水预测系统方面的鲁棒性和灵敏性。
作者：Ngo Nghi Truyen Huynh (RECOVER), Pierre-Andr''e Garambois (RECOVER), Franc{c}ois Colleoni (RECOVER), Pierre Javelle (RECOVER)
论文ID：2305.19307
分类：Optimization and Control
分类简称：math.OC
提交时间：2023-08-23