【摘 要】
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【目的】优化PSEB蒸散发模型参数,提高模型性能。【方法】利用兰州大学半干旱区流域地表过程与环境变化野外科学观测站的数据,研究PSEB模型优化问题。采用差分进化自适应算法,其核心思想为贝叶斯理论,在PSEB模型中引入能量不平衡修正项(αRn),通过构造多条马尔科夫链来估计参数的后验信息。运用传统评价指标包括决定系数(R~2)、线性回归斜率(Slope)、一致性系数(IA)、模型效率(EF)、平均偏
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(41471023);
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【目的】优化PSEB蒸散发模型参数,提高模型性能。【方法】利用兰州大学半干旱区流域地表过程与环境变化野外科学观测站的数据,研究PSEB模型优化问题。采用差分进化自适应算法,其核心思想为贝叶斯理论,在PSEB模型中引入能量不平衡修正项(αRn),通过构造多条马尔科夫链来估计参数的后验信息。运用传统评价指标包括决定系数(R~2)、线性回归斜率(Slope)、一致性系数(IA)、模型效率(EF)、平均偏倚误差(MBE)、均方根误差(RMSE),对优化后的PSEB模型性能进行评价。【结果】运用DREAM算法之后,模型的部分参数和能量不平衡修正项(αRn)得到了很好的约束。2种方案在模型校准期线性回归斜率分别为0.76、0.91,均方根误差(RMSE)值分别为91.24、78.33,方案二的斜率相比方案一更接近于1,且方案二的RMSE值相比方案一降低14%,2种方案的一致性指数(IA)均为0.93。在验证期,2种方案的线性回归斜率分别为0.51、0.54,均方根误差分别为73.14和67.02,比方案一,方案二的斜率更接近于1,且均方根误差(RMSE)降低了8%,一致性指数(IA)分别为0.87和0.88。【结论】DREAM算法降低了PSEB模型中部分参数和能量不平衡修正项的不确定性,提高了模型性能。
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