【作者】 张发斌； 宋星原； 朱良山；

【Author】 Zhang Fabin;Song Xingyuan;Zhu Liangshan;School of Water Resources and Hydropower,Wuhan University;Shandong Electric Power Engineering Consulting Corp.;

【机构】 武汉大学水资源与水电工程国家重点实验室； 山东电力工程咨询院有限公司；

【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。更多还原

【Abstract】 The great uncertainty which exists in model calibration period becomes the large resistance to applications of hydrological models.In order to improve the practicability of hydrological models,we use the half-space depth function to analyze geometric characteristics and the sensitivity of model parameters vector of Xin anjiang model.The result shows that the higher the depth of date is,the better the model efficiency coefficient is,and the parameters vector of the greater depth of date is insensitivity.Therefore,the half-space depth function is fit for the analysis of hydrological model parameters and can be widely used for gaining and evaluating the parameters.更多还原