一种用于校准水文模型的历史匹配方法
应用统计
2019-03-26 v3 统计计算
摘要
水文时间序列模型的校准是一项具有挑战性的任务，因为这些模型给出广泛的输出序列，且校准过程需要大量时间。从统计角度来看，该模型参数估计问题简化为寻找一个计算机模型的反解，该模型生成预先指定的时间序列输出（即真实输出序列）。在本文中，我们提出一种改进的历史匹配方法，用于根据从美国佐治亚州收集的真实数据校准时间序列降雨-径流模型。我们展示了方法论，并通过进行模拟研究和两个案例研究说明了算法的应用。计算了若干拟合优度统计量以评估模型性能。结果表明，所提出的历史匹配算法对于两个案例研究分别使用Matlab-Simulink和SWAT模型，导致了显著改进，在均方根误差方面分别为30%和14%，在峰值百分比阈值统计量方面分别为26%和118%。
引用
@article{arxiv.1709.02907,
title = {A History Matching Approach for Calibrating Hydrological Models},
author = {Natalia V. Bhattacharjee and Pritam Ranjan and Abhyuday Mandal and Ernest W. Tollner},
journal= {arXiv preprint arXiv:1709.02907},
year = {2019}
}