基于信息熵对新安江水文模型参数及预报结果不确定性的量化分析
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Ab ta t T i p p rd s rb st e a ay i o e u c r it ft e XA y r lgc lmo e a a t r n rc s e ut y GL E sr c : h s a e e ci e h n lss ft n et n y o h J h d oo ia d l r mee a d f e a tr s l b U h a p s o s
e o e a t e u t i g a u l e ra e i h n r a e o a u e aa lfr c s s l s rd a y d ce s d w t t e i ce s fme r d d t. r s l h s
不 确 定 , 的 量 化 分 析 l 生
刘 任立良 娜 ,
(. 1 中国水电顾 问集团西北勘测设计研 究院, 西安 706 ; . 105 2 河海大学水文水资源学院, 南京 20 9 ) 10 8
摘 要: GU 将 L E方法与信息熵结合 , 分析新 安江水文模 型参 数及预报 结果 的不 确定性。首先用信 息熵公式初 步 判断参数的敏感程度 , 根据 G U L E方法求 出 9 %置信度下流量 的不确定范 围; 0 其次应用信息熵和 U不确定公式共 同量化分析模 型预报结果的不确定性 。以资水水系的新宁站集 水 区为研 究 区域 , 出结论 : G U 得 ① L E方法能够用
GL E meh b an t eu c r it c p f o t 0 c e i i t t e u e te i o ai n e t p n h u c r it r ua U to o t i h n e an y s o eo w a % r db l y, h n, s h r t nr y a d t e U- n e t n yf m l d t l f 9 i f n m o o a o t u t a iey a ay e t e u c rany o r c s e u t f m h d 1 a i g t e w trh d c nr l d b i — ig sain i e o q a i t l n lz h n e i t ff e a t s l r t e mo e .T k n ae e o t l y X n n n t t n t n t v t o r s o h s oe o h
m to n fr ao n oy it uetei o a o nr y o uat it l detesnivt o aa t ,adb e ehdadi om tnet p .Fr , s r t net p r l o n il j g esi y f r e n i r s h nm i f o fm ia y u h t i p me r n yt s h
L U Na , N L — in I RE i l g a
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8 8
刘娜 . 立 良. 于信 息熵对新 安江 水文模型 参数及预 报 结果不 确定性 的量化 分析 任 基
文 章 编 号 : 0- 2 1 (0 0 O —0 8 — o 1 6 6 0 2 1 )3 0 8 4 0
基 于 信 息 熵 对 新 安 江 水 文 模 型 参 数 及 预 报 结 果
来分析新安江水文模型参数 的不确定性 ; 信息熵公式能够初 步判 断模型参数的敏感程度 ; 模型预报结果的不 ② ③
确定性随着实测资料的增加而降低 。 关键词 : 信息熵 ; 不确定性 ; L E ; G U 水文模型 ; 新安江
中图 分 类 号 :V 1 T 21 文 献 标识 码c ,h sl o ① teG U e o a e sdt aa z eucr it o eX Jhdo g a i i a r yt reerh t r uts w: h L Em t dcnb e n ye h ne an fh A yrl cl h es e or e e sh h u o l t t y t o i
Qu ni t ea ay i o h n etit ft eXA y r lgc l d l a a tr n a tai n ls ft eu c rany o h J h d oo i t v s a mo e r meesa d p
f e a tr s l a e n t e i f r a o n r p or c s e u t b s d o h n o m t n e to y s i
m dl ② tei o t nE t p r l cn rl nry sma e ereo snivyo r e r; t ne a t o m - oe; h r i nr yfmua a emi i t t t g sii f aa t ③ h u cr i y f o f n mao o o p i ale i eh d e fe t t p m e s e t n d