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基于PEST的HSPF水文模型多目标自动校准研究
摘要：
随着水资源短缺和水环境污染问题的不断加重，水文模型的自动化校准成为了热门研究话题。本文基于PEST技术，将多目标自动化校准应用于HSPF水文模型，实现对该模型的自动化优化。研究结果表明，多目标校准技术可以有效地提高模型的拟合度和预测精度，为水文模型优化提供了新的思路和方法。
关键词：PEST、HSPF、水文模型、多目标、自动校准
引言：
水文模型是研究地表水和地下水循环特征及其动态变化的重要工具，对于水资源管理和水环境保护有着至关重要的作用。但是，水文模型的校准是实现模拟精度和预测可靠性的前提。传统的手动校准方法需要耗费大量的时间和人力资源，限制了模型应用的效率和可行性。因此，自动校准技术的研究愈发受到关注。
PEST（模型参数估计软件）是目前应用最广泛的水文模型自动校准软件之一，其基本思路是通过优化算法对水文模型中的参数进行自动化调整，从而提高模型的拟合度和预测精度。而HSPF（HydrologicalSimulationProgram是美国农业部（USDA）开发的流域水文模型。HSPF模型可以用于研究地表水和地下水交换过程、污染物迁移与转化、流量和污染物输入等复杂水文过程。因此，本文选择将PEST技术应用于HSPF模型，进行多目标自动校准研究。
方法：
本文使用了两个不同的评价指标，分别为反映水文过程的NSE（Nash-Sutcliffeefficiency）和反映水质过程的MBE（meanbiaserror）。同时，为增加模型拟合度和预测精度，本文选取了9个参数进行校准。其中，7个参数设计用于调整流量，另外两个参数则用于污染物输送的校准。
结果与讨论：
本文使用PEST技术对HSPF模型进行了多目标自动校准。从校准结果来看，此方法成功地提高了模型的拟合度，并使得模型的预测精度得到了显著的提升。除此之外，PEST技术还可以在不需要人工参与的情况下，迅速地寻找到最优参数组合，有效提升了模型校准的效率和精度。此外，本研究也探讨了校准参数对模型表现的敏感性，发现不同参数的敏感性程度是不同的，需要根据具体情况进行调整和优化。
结论：
本文研究表明，PEST技术可以成功地应用于HSPF水文模型的自动校准。此技术不仅可以提高模型拟合度和预测精度，还可以缩短校准时间，提高校准效率。此外，在实际应用中，还可以根据具体情况选择不同的评价指标和校准参数，以达到更好的校准效果。综上，本研究为水文模型的自动化校准提供了新的思路和方法，对于水资源管理和水环境保护等领域有着重要的实践意义。