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物理性分布式水文模型参数灵敏度分析在Bukuro流域的应用
随着计算机技术的不断提高和水文数据资料的逐渐增加，分布式水文模型在流域水文学领域中得到了广泛的应用。参数灵敏度分析是分布式水文模型应用的重要组成部分，对于改善模型结果的准确性、提高水文预测能力、优化水资源管理等具有重要意义。本文以Bukuro流域为研究对象，探讨了物理性分布式水文模型参数灵敏度分析的应用。
一、Bukuro流域概况
Bukuro流域位于东非坦桑尼亚，流域面积为540平方千米，年平均降水量在1000-1500毫米之间，主要河流为Lugufu河，河流长度为60公里。流域以农业为主要经济活动，农业用水占据了绝大多数的水资源利用。由于地形起伏大、岩石储水能力较低等特点，水资源开发利用的难度较大，因此对流域水文循环过程的深入研究具有重要意义。
二、模型概述
在本研究中，基于流域特征和水文循环过程，采用物理性分布式水文模型进行水文模拟，其中主要涉及到模型参数选择与参数灵敏度分析。
1.模型参数选择
物理性分布式水文模型参数选择主要包括以下几方面：
（1）土壤参数：包括关键液态水含量、土壤孔隙度、土壤水力传导度等。
（2）植被参数：包括植被根深、辐射利用率等。
（3）气象参数：包括降雨、蒸散发等。
（4）地形参数：地面坡度、坡向等。
（5）土地利用参数：不同土地类型的土壤特征参数等。
2.参数灵敏度分析
参数灵敏度分析是对分布式水文模型进行优化与验证的重要手段，主要通过改变不同模型参数进行对模型目标函数的敏感度分析，进而选择或优化参数，提高模型预测能力。
在本研究中，主要采用基于Morris元分析的参数灵敏度分析方法。该方法通过对待分析的参数随机采样、评估不同参数组合对目标函数的影响程度，得到不同参数的重要性排序，以指导模型参数选择与优化。
三、Bukuro流域模型应用与结果分析
根据Bukuro流域特征和水文循环过程，通过物理性分布式水文模型对流域进行水文模拟，进而进行参数灵敏度分析，得到不同参数对模型预测能力的影响程度。
在参数灵敏度分析结果中，土壤参数和植被参数对模型预测能力影响最为显著，其中土壤参数中液态水含量和孔隙度对径流量的影响最为明显，而植被参数中根深和辐射利用率对蒸散发量的影响最为明显。基于参数灵敏度分析结果，优化模型参数组合，得到更为准确的水文模拟结果。
四、结论与展望
通过对Bukuro流域的物理性分布式水文模型参数灵敏度分析，得到了不同参数对模型预测能力的影响程度，并进行了优化与验证。该方法可为农业用水管理、洪涝预测等水资源管理提供参考，并可为其他流域水文研究提供借鉴。未来，可通过对更多流域的水文循环过程特点和参数选择的研究，进一步优化物理性分布式水文模型，提高模型预测能力和应用价值。