水文变量高维非线性相关分析与水文模型结构不确定性评估

本文提出了采用互信息度量水文模型不确定性的基本方法。首先,采用互信息来描述水文变量之间的高维非线性相关关系,估计在现有水文数据条件下可能达到的最优模拟效果;然后,根据模拟结果与实测结果对比,估计模型结构的不确定性。由于互信息的估计方法独立于模型结构,可以作为模型结构不确定性评估指标。本文基于熵图法计算互信息,该方法基于严密的数学推理,对高维、非正态、非线性相关性有较强的识别能力;计算了中国滁洲流域和美国Leaf River流域的水文数据的互信息,并对比分析了HyMod模型和SVM模型对逐日径流的模拟效果,表明本文所提出的方法具有潜在的广泛应用前景。