一种用于计算成本高昂的城市河流洪水模型的替代辅助校准框架

《Environmental Modelling & Software》：A Surrogate-Assisted Calibration Framework for Computationally Expensive Urban Fluvial Flood Models

参数标定|优化算法|城市洪水模型|建筑处理方法|代理模型辅助

　　

韩聪吉|小柴隆弘|和田惠子|川胁健二

京都大学工学研究科，日本京都615-8530

摘要

由于模型复杂性和计算资源限制，城市河流洪水模型的参数校准具有挑战性。为了解决这个问题，本研究提出了一种新的参数校准框架，该框架将城市洪水模型与广泛使用的建筑物处理方法以及基于分类器的群智能优化算法相结合。通过实验室实验评估了校准参数的稳定性和独立性，结果表明，所提出的框架分别将建筑物抗性方法和建筑物孔隙率方法的均方根误差（RMSE）降低了23.75%和19.92%。此外，还讨论了不同建筑物处理方法在参数校准方面的适用性。随后，该框架被应用于一个实际洪水案例，使用洪水标记数据的三种交叉验证组合的RMSE值分别为0.4464、0.3690和0.3992，证明了其泛化能力。在相同的计算资源下，与传统进化算法相比，所提出的框架具有更高的计算效率。

软件信息

软件可用性

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  软件名称：替代辅助校准框架
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  开发者：韩聪吉
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  联系方式：[e-mail]
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  首次可用日期：2025年7月23日
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  所需软件：支持Python和Fortran编译器的任何平台。
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  所需硬件：个人电脑
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  编程语言：Python、Fortran
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  获取方式：https://github.com/morHANCJ/Parametercalibrationframework
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  文档：所需文件、输入格式和测试说明的详细文档可在//github.com/morHANCJ/Parametercalibrationframework/blob/main/README.md找到

控制方程

二维浅水方程采用Godunov型有限体积法求解。该模型采用BP方法来建立控制方程，并且通过适当调整参数可以轻松扩展到BB、BH和BR方法（Schubert和Sanders，2012）。BP二维浅水方程如下：$$$$$$h表示水深；u、v分别表示x方向和y方向的深度平均速度；λ表示基于单元的孔隙率；β

实验室实验中提出的校准框架的应用与评估

在本节中，将提出的框架应用于实验室实验。通过比较校准前后模拟和观测到的水深，并分析校准参数的结果，评估了该框架的性能和建筑物处理方法的适用性。

结论

本研究提出了一种用于城市河流洪水建模的替代辅助参数校准框架。该框架支持四种建筑物处理方法（BB、BH、BR和BP），用户可以根据数据可用性、计算资源和模拟目标进行选择。引入了一种新的优化策略CA-LLSO，它结合了基于分类器的替代模型和LLSO算法，以提高校准效率，同时保持

CRediT作者贡献声明

川胁健二：撰写 – 审稿与编辑、监督、资源准备、方法论。韩聪吉：撰写 – 审稿与编辑、初稿撰写、验证、软件开发、方法论、概念设计。小柴隆弘：撰写 – 审稿与编辑、监督。和田惠子：撰写 – 审稿与编辑、监督

未引用参考文献

R?man Vinn?等人，2017年。

利益冲突声明

? 作者声明他们没有已知的可能会影响本文工作的财务利益或个人关系。

致谢

作者感谢华南理工大学计算机科学与工程学院的魏峰峰助理教授提供并支持使用CA-LLSO方法代码，这对本研究做出了重要贡献。作者还感谢山梨大学的Otsuki Takashi副教授和京都大学的Sayama Takahiro教授在案例研究中提供的数据支持。本研究获得了