汉江流域基于模糊物元评价和数据包络分析的水资源用水效率评价

结合当前水利部在实施最严格水资源管理过程中对用水效率控制的要求,构建了涵盖工业、农业、生活、生态的用水效率评价指标体系和评价标准,采用基于熵权的模糊物元评价法和数据包络分析法(DEA)对汉江流域各行政区2010、2012和2014年的用水效率进行了评价。结果显示:两种方法所得结果一致,即汉江流域各行政区2014年的用水效率均有大幅度提高,主要集中在较高和中等水平;除武汉市用水效率达到最佳水平之外,其他各行政区均为DEA无效,且规模收益均为规模递增,说明汉江流域各地区已经采取措施来提高用水效率,并取得了初步成效,但仍存在很大的节水潜力,需通过节水技术进步和产业结构调整来提高用水效率。此研究结果可为汉江流域水资源利用和节水措施提供参考和依据。     

基于Morris和Sobol的水文模型参数敏感性分析

敏感性分析有助于识别模型相对敏感的重要参数,降低参数维度,为模型参数优化与不确定性分析提供支撑。该文以三水源新安江模型为研究模型,汉江上游高滩流域为研究对象,选用Nash-Sutcliffe效率系数DC和水量平衡系数WB及其线性组合作为目标函数,联合运用Morris筛选法与Sobol方法分析了新安江模型所选13个参数的敏感性。结果表明：流域蒸散发折算系数KC、自由水蓄水容量SM、壤中流出流系数KI/地下水出流系数KG、壤中流消退系数CI、地下水消退系数CG和地表径流消退系数CS属于敏感参数,其中KC为高敏感参数;不同目标函数下模型参数的敏感性分析结果有所差异,水量平衡系数对于KC更加敏感,Nash-Sutcliffe效率系数对于SM、KI/KG、CI、CG、CS更加敏感;部分模型参数（如SM）的交互效应超过其自身敏感度,主要以两两参数组合的二阶敏感性为主,证明参数之间的相关性也是造成参数敏感性的重要原因。Morris筛选法减少敏感性分析的参数数量,Sobol方法准确刻画了模型参数的敏感性特征,两者结合提高了新安江模型参数敏感性分析的可靠性与准确性。