Hydrologiska modeller är nödvändiga verktyg för att simulera vattencykeln och för att förstå förändringar i vattenresurserna. För att uppnå realistiska modellsimuleringsresultat används verkliga observationer för att bestämma modellparametrar inom ett "kalibreringsförfarande". Optimeringstekniker används vanligen i modellkalibreringssteget, vilket garanterar en maximal likhet mellan modellutgångar och observationer. Praktiska erfarenheter av hydrologisk modellkalibrering har visat att enskilda objektiva metoder kanske inte är tillräckliga för att anpassa olika aspekter av modellsimuleringar. Dessa begränsningar kan vara ett resultat av i) med hjälp av observationer som inte i tillräcklig utsträckning representerar dynamiken i vattencykeln och/eller ii) på grund av begränsad effektivitet hos de tillämpade kalibreringsteknikerna. För att ta itu med (i) bedömer vi hur man lägger till dagliga förändringar av Total Water Storage (dTWS) som härrör från Gravity Recovery and Climate Experiment (GRACE) som en extra observation, förutom de traditionellt använda avrinningsdata, förbättrar kalibreringen av en enkel 4-parameters konceptuell hydrologisk modell (GR4J, på franska: modèle du Génie Ruralà 4 paramètres Journalier) inom Donaubäckenet. Eftersom valet av en korrekt kalibreringsmetod (i ii) är en utmanande uppgift och kan ha betydande inflytande på kvaliteten på modellsimuleringar, för första gången, fyra evolutionära optimeringstekniker, inklusive den icke-dominerade sorteringsgenetiska algoritmen II (NSGA-II), den multiobjektiva partikelsvamoptimeringen (MPSO), Pareto Envelope-Based Selection Algorithm II (PSA-II) och styrkan Pareto Evolutionary Algorithm II (SPEA-II) tillsammans med den kombinerade objektiva funktionen och den genetiska Algorithm (CGA) testas för att kalibrera modellen i (i). Ett antal kvalitetsåtgärder tillämpas för att bedöma kardinalitet, noggrannhet och mångfald av lösningar, som inkluderar antalet Pareto Solutions (NPS), Generation Distance (GD), Spacing (SP) och Maximum Spread (MS). Våra resultat indikerar att NSGA-II enligt MS och SP presterar bättre än andra tekniker för kalibrering av GR4J med GRACE dTWS och in situ avrinningsdata. Med GD som ett mått på effektivitet, MPSO anses vara den bästa tekniken. CGA anses vara en effektiv metod, samtidigt som statistiken över GR4J: s 4 kalibrerade parametrar för att rangordna optimeringstekniker. Modelleffektivitetskoefficienten Nash-Sutcliffe används också för att bedöma den prediktiva effekten hos de kalibrerade hydrologiska modellerna, för vilka våra resultat indikerar tillfredsställande prestanda hos de bedömda kalibreringsförsöken.
En annan relaterad studie finns i Reference Ref, där författarna analyserade hur man lägger till daglig Total Water Storage (dTWS) från Gravity Recovery and Climate Experiment (GRACE) som extra observationer, förutom de traditionellt använda avrinningsdata, förbättrade kalibreringen av en konceptuell hydrologisk modell inom Donaubäckenet.
Comparing multi-objective optimization techniques to calibrate a conceptual hydrological model using in situ runoff and daily GRACE data
{'venue': 'Computational Geosciences', 'journal': 'Computational Geosciences', 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}