陈洋波，徐会军，李计

(1. 中山大学地理科学与规划学院，广东 广州 510275； 2.福建省水文水资源勘测局，福建 福州350001)

流域洪水预报分布式模型参数自动优选*

陈洋波1，徐会军2，李计1

(1. 中山大学地理科学与规划学院，广东 广州 510275； 2.福建省水文水资源勘测局，福建 福州350001)

总结归纳了分布式模型参数自动优选的理论，提出了基于粒子群算法的流域洪水预报流溪河模型参数自动优选方法。以武江坪石水文站以上流域为研究对象，构建了流域洪水预报流溪河模型，采用一场实测洪水，优选了模型参数,参数优选进化次数为48次。对13场实测洪水过程进行了模拟，确定性系数平均达89%，相关系数达96%，洪峰误差为2.4%，采用粒子群算法自动优选的流溪河模型参数洪水模拟的效果比采用流溪河模型半自动优选方法得到的参数的模拟效果好。

洪水预报；分布式模型；流溪河模型；参数优选；粒子群算法

分布式物理水文模型(以下简称分布式模型)可以精细化刻画流域下垫面特性，Ambroise等[1]认为分布式模型具有提高流域水文过程模拟和预报精度的潜力。目前国内外已提出了一批分布式模型，代表性的如SHE模型[2]、VIC模型[3]、Vflo模型[4]、LL模型[5]、流溪河模型[6-9]、EasyDHM模型[10-11]等。分布式模型根据流域下垫面特性，如土壤、植被、地形等直接推求模型参数，理论上来说不需要进行模型参数优选。但在实际应用中，目前还缺乏科学的、定量的参数推求方法，主要参数的确定主要依赖于有限的实验室实验数据和当地经验，实际确定的模型参数的不确定性较高。……