基于不確定性分析的IMPULSE模型預測能力評價
論文類型 | 基礎研究 | 發表日期 | 2014-10-14 |
來源 | 清華大學學報( 自然科學版)2009 年第49 卷第6 期 | ||
作者 | 何煒琪,, 陳吉寧,, 曾思育,, 劉 毅 | ||
關鍵詞 | 非點源污染; 分布式參數; 不確定性分析; Sobol序列 | ||
摘要 | 為解決分布式參數非點源污染(IMPULSE) 模型不確定性分析中采樣量和計算量過大的問題,在Bayes概率理論基礎上,構建了基于Sobol 序列的GLUE算法,用來描述多種擾動因素共同作用下的全局參數不確定性, 從而對模型預測能力進行全面評價。將該方法應用于IMPULSE 模型,對分布式參數的全局進行不確定性分析。結果表明: 該模型結構優良, 具有良好的預測能力, 對空間不確定性有較高的預測穩定性和魯棒性, 可以滿足實際流域污染模擬需要。 |
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