基于VIC模型的淮河流域径流模拟不确定性分析

摘要

我国的淮河流域在地理位置、经济、交通等各方面都起着很重要的作用,然而淮河流域经常出现水文灾害,因此对于淮河流域的水文模拟有着很重要的意义.本文在淮河流域构建大尺度分布式水文模型VIC(Variable Infiltration Capacity),利用GLUE(Generalized Likelihood Uncertainty Estimation)方法对VIC模型的参数进行率定并分析模型参数的不确定性,并讨论了不同似然函数对于参数敏感性的影响,以及分析了径流模拟的不确定性.结果表明,所选需要率定六个的VIC模型参数中,饱和容量曲线形状参数(B),第二层土壤厚度(d2)是敏感的,其中d2最为敏感.而选取不同似然函数时,第三层土壤厚度(d3)的敏感性发生了变化,当利用Nash系数作为似然函数时,d3是敏感的,而当利用相对误差作为似然函数时,d3不敏感.选取95％置信区间时,模型模拟的径流量对观测径流量的覆盖率都比较小,不确定性较大.选取似然函数为相对误差时的覆盖率要大于选取似然函数为Nash系数时的覆盖率.