基于数据深度的水文模型参数分析

摘要：

　　流域水文模型在参数优选过程中存在很大的不确定性，其在一定程度上影响了模型的实际应用。为提高模型的应用价值，本文采用半空间深度函数分析了新安江模型参数向量的空间几何特征和敏感性。结果表明：数据深度高的参数向量有较优的模型效率系数；同时，在相同扰动的情况下，更大数据深度的参数向量有不敏感性的特点。因此，数据深度函数适用于水文模型参数分析，并可被广泛运用于评价和获取模型参数。

关键词： 水文预报 半空间深度函数 参数向量 水文模型

作者: Zhang Fabin 张发斌 Song Xingyuan 宋星原 Zhu Liangshan 朱良山

作者单位: School of Water Resources and Hydropower , Wuhan University, Wuhan 430072 武汉大学水资源与水电工程国家重点实验室 武汉 430072 Shandong Electric Power Engineering Consulting Corp., Jinan 250013 山东电力工程咨询院有限公司 济南 250013

会议类型: 国内会议

会议名称: 第七届中国水论坛

会议地点: 北京

会议语种:中文

页码: 390-393

在线出版日期: 2009-09-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）