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摘要
为探究SWAT模型参数优化过程与方法，降低参数估计不确定性，采用敏感性分析方法遴选关键参数，针对关键参数采用拉丁超立方抽样构建参数样本集，进而结合各组关键参数组合下的模拟精度指标构建聚类指标集，采用SOM聚类算法进行聚类，并基于模拟精度较高且波动较小类别识别各关键参数取值范围，形成一种SWAT模型关键参数优化系统方法。以石头口门水库流域为例，选取1980—2016年(1980—1986年为预热期，1987—2009年为率定期，2010—2016年为验证期)的月径流实测资料，建立流域SWAT模型，引入SOM聚类算法进行参数优化，不断缩小模型关键参数合理取值区间，并应用SUFI-2算法进行模拟结果对比。结果表明：SWAT模型适用于石头口门水库流域，且参数优化前验证期的决定系数R2为0.79，纳什效率系数ENS为0.74,P-factor为0.65,R-factor为0.56；参数优化后验证期R2为0.88,ENS为0.83,P-factor为0.70,R-factor为0.50，模拟效果较好。故应用SOM算法进行SWAT模型参数优化可以降低模型不确定性，提高径流模拟精度，为水文模型参数优化算法的选择提供思路，对水资源管理政策制定与水库优化调度具有重要意义。
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