基于建模框架的生态-水文模型构建与参数模拟

数据、模型、参数优化、计算模拟和可视化分析，是黑河流域生态-水文研究的重要途径。快速建模，参数优化、模型不确定和参数敏感性分析，是国际流域科学研究的热点和难点。本项目拟通过收集流域生态-水文研究模型、参数、方法，制备模型所需数据，建立包含数据库、参数库、方法库、模型库、知识库等的集成建模框架，实现利用已有模型的模块化分解与基于物理过程模块流的重构来建立新模型，改进模型。开展模型不确定性、参数敏感性分析、不可测参数模拟和参数优化，通过对复杂问题和海量数据的快速分析与关键参数模拟，来提高生态-水文模型的模拟精度和效率，实现模型的管理、应用、分解、耦合和集成，数据-模型-计算的紧密结合。建立参数模拟与估计方法体系，开展SWAT耦合气候模型WRF、耦合冻土和融雪融冰模型，CLM、JSBACH、SWAT、EPIC模型等不确定性分析，通过模拟精度提高示范，推动集成建模框架应用，形成流域决策支持的基础。

背景：黑河流域研究重大计划，涉及数据、模型、参数优化、计算模拟和可视化分析等重要研究方法，如何快速建模、参数优化、模型不确定和参数敏感性分析是研究的热点和难点，如何实现利用已有模型的模块化分解与基于物理过程的模块流重构来建立新模型或改进模型，如何实现进行新开发模块或模型的测试、运行和验证，实现模型的管理、应用、分解、耦合和集成是流域研究需要解决的问题。.目标：收集流域重大计划研究的模型、参数、方法和数据，开发一套包含数据库、参数库、方法库、模型库的集成建模框架HOME（Heihe river basin Open Modeling Environment），提供已有模型模块化分解与基于物理过程的模块耦合建立新模型的技术与环境；提供模型驱动数据处理与分析，模型导入、运行与检验，统计分析、可视化表达及参数优化的环境；形成流域生态—水文模型集成和应用的基础平台。.内容：开展收集整理黑河流域已用模型和引进模型，建立面向流域生态—水文过程的模型库、参数库和专题数据库，参数估计与优化方法；生态—水文过程模型基于独立物理意义的模块化分解方法与不同粒度模块的耦合机制，开展模型性能评估、参数敏感性分析、参数优化和不可观测参数的模拟，并建立外部模型及模块导入接口，实现外部模型运行、检验和测试研究；形成生态—水文模拟研究的建模框架HOME并基于HOME的模型构建应用示范研究。.结果：定义了一套HOME的标准规范及关键技术包括：变量、模块、容器、模型、建模语言，形成了HOME集成建模环境架构、软件架构、应用方式和模型构建思路，形成以模块为基本单元的模型管理、构建、耦合与模型集成流程，开发了HOME核心、HOME桌面图形化建模应用、HOME Web应用系统，建立了模型元数据、数据池、数据交换机制、读写I/O接口、Java模块和Fortran模块编译封装运行的关键技术，形成了工程管理、模块管理、图形化建模、模型模拟、可视化和参数优化功能和基于命令行、图形化拖拽构建模型的集成建模环境HOME。在HOME中提供模型导入、运行、检验和测试分析，重新开发了Thornthwaite、SWAT、GBHM、新安江等模型，构建了混合蛙跳（SFLA）、遗传（GA）和人工蜂群（RABCO）算法的水文模型参数优化方法，开展了PRMS和ModFLOW耦合研究，将GBHM水文模型应用于青海湖流域获得10%精度模拟