二维城市洪水建模中高分辨率(HR)分类地形数据使用的空间全局敏感性分析
应用统计
2016-03-24 v1 数值分析
摘要
本文提出了一种基于二维浅水方程的高分辨率(HR)洪水模型中的空间全局敏感性分析(GSA)方法。空间GSA的目标是生成基于Sobol指数估计的敏感性地图。该方法能够对不确定的HR地形数据输入参数对洪水模型输出的影响进行排序。研究了以下三个参数的影响：测量误差、地上要素表示的详细程度以及空间离散化分辨率。为引入不确定性，应用概率密度函数和离散空间方法生成了2000个数字高程模型(DEM)。基于一个二维城市洪水河道事件建模，生成的敏感性地图突显了在使用HR地形数据时，相较于HR测量误差，建模者选择的主要影响，以及排序的空间变异性。亮点 空间GSA实现了Sobol指数地图的生成，增强了每个不确定参数对关注的计算输出参数可变性的相对权重。 1 Sobol指数地图说明了在二维水力模型中使用HR地形数据时，相较于HR数据集精度的影响，建模者选择的主要影响。 其附加价值在于使建模者更好地理解其模型的局限性。 该方法的必要性与局限性涉及选择的主观性和计算成本。
引用
@article{arxiv.1603.07279,
title = {Spatial Global Sensitivity Analysis of High Resolution classified topographic data use in 2D urban flood modelling},
author = {M Abily and N. Bertrand and O Delestre and P Gourbesville and C. -M. Duluc},
journal= {arXiv preprint arXiv:1603.07279},
year = {2016}
}