单目标和多目标优化在SWAT模型率定中的对比

作者：毛西耶子; 孙若辰^*; 段青云

来源：南水北调与水利科技（中英文）, 2023, 21(02): 289-300.

DOI：10.13476/j.cnki.nsbdqk.2023.0029

• 水文模型
• 参数率定
• 多目标优化
• 代理模型
• SWAT模型

为评估不同优化方法在分布式水文模型参数率定中的效率和效果，分别使用基于代理模型的多目标优化方法(multi-objective adaptive surrogate modeling-based optimization,MO-ASMO)、NSGA-Ⅱ和SCE-UA对SWAT模型进行参数率定。基于四湖流域2008—2021年的实测流量数据以及高程、土地利用、土壤类型等数据，构建SWAT模型，并针对3种不同优化方法的参数率定结果，采用相对误差百分比(PBIAS)、Nash-Sutcliffe效率系数(ENS)、均方根误差(ERMS)和Kling-Gupta效率指标(EKG)4种评价指标对比不同优化算法的优化效果，此外还创新性地量化不同统计指标的不确定性，以更全面地评估不同算法优化结果的稳健性与可靠性。结果表明，与单目标优化方法 SCE-UA相比，多目标优化方法的参数率定结果表现出更好的可靠性和稳健性，在多目标优化方法中，MO-ASMO方法能以显著更少的模型运行次数达到与NSGA-Ⅱ相似的优化效果。

• 单位
  水文水资源与水利工程科学国家重点实验室; 河海大学