【摘 要】
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参数的合理取值决定着模型的模拟效果,因此确定研究区域的模型结构后,需要对模型的参数进行优化。湖泊水质模型(Simulation by means of an Analytical Lake Model,SALMO)利
【机 构】
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中国科学院生态环境研究中心环境水质学国家重点实验室,三峡大学
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(50920105907);国家重点基础研究发展计划(973计划)(2008CB418106);中国科学院百人计划(A1049)
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参数的合理取值决定着模型的模拟效果,因此确定研究区域的模型结构后,需要对模型的参数进行优化。湖泊水质模型(Simulation by means of an Analytical Lake Model,SALMO)利用常微分方程描述湖泊的营养物质循环和食物链动态,考虑了多个生态过程,包含104个参数。由于参数较多,不适宜采用传统参数优化方法进行优化。利用太湖梅梁湾2005年数据,采用实码遗传算法优化了SALMO模型中相对敏感的参数,运用优化后的模型,模拟了梅梁湾2006年的水质。对比分析参数优化前后模型的效果表明遗传算法能高效地对SALMO进行参数优化,优化后的模拟精度得到了显著提高,能更好地模拟梅梁湾的水质变化。
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