文章摘要
林凯荣,陈晓宏.基于FCM-SCEMUA的水文模型参数不确定性估计方法[J].水利学报,2010,41(10):
基于FCM-SCEMUA的水文模型参数不确定性估计方法
Uncertainty estimation of the hydrological model based on FCM and SCEMUA
  
DOI：
中文关键词: 水文模型  不确定性  FCM-SCEMUA  区间宽度
英文关键词: Hydrological model  uncertainty  FCM-SCEMUA  interval width
基金项目:
作者单位
林凯荣 中山大学 水资源与环境研究中心 华南地区水循环与水安全 广东省普通高校重点实验室，广东，广州 510275 
陈晓宏 中山大学 水资源与环境研究中心 华南地区水循环与水安全 广东省普通高校重点实验室，广东，广州 510275 
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中文摘要:
      引入模糊C-均值聚类 （FCM） 方法对水文过程进行分类，结合SCEMUA方法，建立了基于FCM-SCEMUA的水文模型参数不确定性分析方法。选择南水北调水源区所在的汉江上游的江口流域，以新安江模型为例进行了实例研究。结果表明，FCM-SCEMUA方法通过对不同分类的似然函数分别设置阈值，在阈值同样为70%的情况下，所得到的有效参数组比通过SCEMUA方法得到的减少了64.8%的不合理参数组。所推求的参数后验分布更能够朝着高概率密度区进化，推导出更加合理的水文模型参数的后验分布，从而得到更加合理的预测区间，有效地减少了水文模拟与预测的不确定性。
英文摘要:
      An uncertainty estimation approach for hydrological model based on the（FCM Fuzzy C-Means Clustering Algorithm） and SCEMUA（Shuffled Complex Evolution Metropolis Algorithm） methods is pro? posed, in which the FCM method is used to classify the hydrological processes. The Jiangkou Catchment lo?cated in the upper Hanjiang River Basin is adopted as a typical basin，and the Xinanjiang model is used as a typical model, to carryout the case study. The results show that for the number of behavioral parameter sets，unreasonable parameter sets obtained by FCM-SCEMUA method，which sets the thresholds of likelihood function for different classes，decreases 64.8% as compared with that obtained by SCEMUA method under the same threshold 70%. The parameter posterior distribution obtained by FCM-SCEMUA method is found to evolve efficiently to a higher probability density （HPD） region，so as to obtain more reasonable parameter posterior distribution of the hydrological model. The FCM-SCEMUA method can be used to derive more accurate prediction bounds and to effectively reduce the uncertainty in hydrological modeling and forecasting.
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