Abstrakt. Processorienterade nederbördsavrinningsmodeller är utformade för att approximera de komplexa hydrologiska processerna inom ett visst avrinningsområde och i synnerhet för att simulera utsläppet vid avrinningsområdet. De flesta av dessa modeller uppvisar en hög grad av komplexitet och kräver bestämning av olika parametrar genom kalibrering. Nyligen blev automatiska kalibreringsmetoder populära för att identifiera parametervektorer med hög motsvarande modellprestanda. Modellens prestanda bedöms ofta med hjälp av en målinriktad objektiv funktion. Praktisk erfarenhet tyder på att en enda objektiv funktion i många situationer inte på ett tillfredsställande sätt kan beskriva modellens förmåga att representera någon aspekt av avrinningsområdets beteende. Detta gäller oavsett om målet är aggregerat av flera kriterier som mäter olika (eventuellt motsatta) aspekter av systemets beteende. En strategi för att kringgå detta problem är att definiera flera objektiva funktioner och att tillämpa en multiobjektiv optimeringsalgoritm för att identifiera uppsättningen av Pareto optimala eller icke-dominerade lösningar. Icke desto mindre finns det en stor nackdel med automatiska kalibreringsförfaranden som förstår problemet med modellkalibrering precis som lösningen på ett optimeringsproblem: på grund av den komplexa reaktionsytan kan den uppskattade lösningen på optimeringsproblemet resultera i olika nästan optimala parametervektorer som kan leda till en mycket annorlunda prestanda på valideringsdata. Bárdossy och Singh (2008) undersökte detta problem för enstaka kalibreringsproblem med hjälp av exemplet med hydrologiska modeller och föreslog en geometrisk provtagningsmetod kallad Robust Parameter Estimation (ROPE). Detta tillvägagångssätt tillämpar begreppet datadjup för att åtgärda bristerna i automatiska kalibreringsförfaranden och hitta en uppsättning robusta parametervektorer. Nyligen genomförda studier bekräftade effektiviteten av denna metod. Alla ROPE-strategier som hittills publicerats identifierar dock bara robusta modellparametervektorer med avseende på ett enda mål. Övervägandet av flera mål är bara möjligt genom aggregering. I detta dokument presenterar vi en strategi som kombinerar principerna för multi-objektiv optimering och djupbaserad provtagning, med titeln Multi-mål Robust Parameter Estimation (MOROPE). Den tillämpar en multiobjektiv optimeringsalgoritm för att identifiera icke-dominerade robusta modellparametervektorer. Därefter prover parametervektorer med högt datadjup med hjälp av en ytterligare utvecklad provtagningsalgoritm som presenteras i Krauße och Cullmann (2012a). Vi studerar effektiviteten hos den föreslagna metoden med hjälp av syntetiska testfunktioner och för kalibrering av en distribuerad hydrologisk modell med fokus på översvämningshändelser i en liten, prealpin, och snabb respons avrinningsområde i Schweiz.
I referensreferensreferensdokumentet presenterades en strategi som kombinerade principerna för multi-objektiv optimering och djupbaserad provtagning med titeln Multi-mål Robust Parameter Estimation (MOROPE).
Robust multi-objective calibration strategies – possibilities for improving flood forecasting
{'venue': None, 'journal': 'Hydrology and Earth System Sciences', 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}