Multiple-response Bayesian calibration of watershed water quality models with significant input and model structure errors
Multiple-response Bayesian calibration of watershed water quality models with significant input and model structure errors
复制标题
具有显着输入和模型结构误差的流域水质模型的多响应贝叶斯校准
DOI：
10.1016/j.advwatres.2015.12.007
复制
发表时间：
2016-02
影响因子：
4.7
通讯作者：
Yi Zheng
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Feng Han;Yi Zheng
虽然流域水质（WWQ）模型已广泛用于支持水质管理，但其深刻的建模不确定性仍然是一个尚未解决的问题。通过贝叶斯校准进行数据同化是解决不确定性的一种有前途的解决方案，但很少用于 WWQ 建模。本研究以纽波特湾流域（美国南加州）的硝酸盐污染为研究案例，将多重响应贝叶斯校准（MRBC）应用于经典WWQ模型SWAT。通过综合和真实情况建模案例，系统地研究了典型的输入和模型结构错误如何影响建模不确定性、参数识别和管理决策。主要研究结果包括：（1）MRBC采用有效的抽样方案，适用于WWQ模型来表征其参数和预测不确定性； (2) 纳入水文响应，与水质响应相比，更不容易受到输入和模型结构误差的影响，可以改善贝叶斯校准结果，并有利于潜在的基于建模的管理决策； (3) MRBC对于基于模型的决策的价值本质上取决于污染严重程度、管理目标和决策者的风险承受能力。
While watershed water quality (WWQ) models have been widely used to support water quality management, their profound modeling uncertainty remains an unaddressed issue. Data assimilation via Bayesian calibration is a promising solution to the uncertainty, but has been rarely practiced for WWQ modeling. This study applied multiple-response Bayesian calibration (MRBC) to SWAT, a classic WWQ model, using the nitrate pollution in the Newport Bay Watershed (southern California, USA) as the study case. How typical input and model structure errors would impact modeling uncertainty, parameter identification and management decision-making was systematically investigated through both synthetic and real-situation modeling cases. The main study findings include: (1) with an efficient sampling scheme, MRBC is applicable to WWQ modeling in characterizing its parametric and predictive uncertainties; (2) incorporating hydrology responses, which are less susceptible to input and model structure errors than water quality responses, can improve the Bayesian calibration results and benefit potential modeling-based management decisions; and (3) the value of MRBC to modeling-based decision-making essentially depends on pollution severity, management objective and decision maker's risk tolerance.
登录
查看更多内容
用于流域水质建模和管理的马尔可夫链蒙特卡罗 (MCMC) 不确定性分析
影响因子：
4.2
作者：
Yi Zheng;Feng Han
通讯作者：
Feng Han
DOI：
10.2166/wst.2006.007
发表时间：
2006
期刊：
Water science and technology : a journal of the International Association on Water Pollution Research
影响因子：
--
作者：
A. Griensven;Thomas Meixner
通讯作者：
A. Griensven;Thomas Meixner
影响因子：
6.4
作者：
Jing Yang;P. Reichert;K. Abbaspour;Hong Yang
通讯作者：
Jing Yang;P. Reichert;K. Abbaspour;Hong Yang
DOI：
--
发表时间：
2011-09
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
S. Neitsch;J. Arnold;J. Kiniry;John R. Williams
通讯作者：
S. Neitsch;J. Arnold;J. Kiniry;John R. Williams
DOI：
10.1111/j.1752-1688.2008.00232.x
发表时间：
2008-12
期刊：
JAWRA Journal of the American Water Resources Association
影响因子：
--
作者：
Yi Zheng;A. Keller
通讯作者：
Yi Zheng;A. Keller