| 基于实码遗传算法的湖泊水质模型参数优化 |
| |
| 作者姓名： | 郭静 陈求稳 张晓晴 李伟峰 |
| |
| 作者单位： | 1. 中国科学院生态环境研究中心环境水质学国家重点实验室,北京,100085
2. 中国科学院生态环境研究中心环境水质学国家重点实验室,北京100085;三峡大学,宜昌430010 |
| |
| 基金项目： | 国家自然科学基金项目(50920105907);国家重点基础研究发展计划(973计划)(2008CB418106);中国科学院百人计划(A1049) |
| |
| 摘 要： | 参数的合理取值决定着模型的模拟效果,因此确定研究区域的模型结构后,需要对模型的参数进行优化.湖泊水质模型(Simulation by means of an Analytical Lake Model,SALMO)利用常微分方程描述湖泊的营养物质循环和食物链动态,考虑了多个生态过程,包含104个参数.由于参数较多,不适宜采用传统参数优化方法进行优化.利用太湖梅梁湾2005年数据,采用实码遗传算法优化了SALMO模型中相对敏感的参数,运用优化后的模型,模拟了梅梁湾2006年的水质.对比分析参数优化前后模型的效果表明遗传算法能高效地对SALMO进行参数优化,优化后的模拟精度得到了显著提高,能更好地模拟梅梁湾的水质变化.
|
| 关 键 词： | 参数优化 实码遗传算法 SALMO(Simulation by means of an Analytical Lake Model) 水质模拟 |
| 收稿时间： | 2012-04-11 |
| 修稿时间： | 2012-11-25 |
| 本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录！ |
| 点击此处可从《生态学报》浏览原始摘要信息 |
|
点击此处可从《生态学报》下载免费的PDF全文 |
|
