基于水文站径流数据的SWAT模型参数率定,尽管在站点处模拟精度较高,但率定参数在空间分布上存在不确定性,尤其当站点稀疏时,参数间补偿作用使模型深受异参同效现象的干扰.利用植被模块多目标率定SWAT模型,可提高总体建模质量.一方面,植被在水文过程中至关重要,对植被模块率定加强了对SWAT中间过程的精度控制;另一方面,植被数据属于面源数据,不同于水文站的点源数据,提高了模型在全空间模拟上的精度控制.以梅川江流域为研究区,考虑径流、作物产量、MODIS LAI等数据对SWAT开展多目标率定,并同径流单目标模拟结果对比分析.结果 表明,本方法可明显减弱异参同效对模型结果的影响,降低参数的不确定性,提高模型的模拟精度和稳健性.
SWAT模型 异参同效 多目标优化 叶面积指数 作物产量