[发明专利]基于DSS数据库的分布式水文模型多场次洪水参数率定方法

权利要求书

1.一种基于DSS数据库读写的分布式水文模型多场次洪水参数率定方法，其特征在于以下步骤：

第一步，搭建用于HEC-HMS模型参数率定的eNSGA-II框架，设定优化目标函数及相应算法参数；

1.1)选取目标函数

以洪水预报结果精度评定标准为基础，选择三个目标函数，目标函数的计算方法如下：

①径流深的绝对误差小于20mm且相对误差小于20％，或径流深绝对误差小于3mm视为产流合格，合格场次越多越好；

R_abs＝|R_sim-R_obs| (2)

式中，R_sim、R_obs分别为径流深的模拟值与实测值，R_abs为径流深绝对误差，R_rel为相对误差；

②洪峰流量相对误差小于20％且峰现时间差在2h内视为汇流合格，合格场次越多越好；

式中，Q_sim、Q_obs分别为洪峰流量的模拟值与实测值，Q_rel为洪峰流量相对误差；

ΔT＝T_sim-T_obs (5)

式中：T_sim、T_obs分别为峰现时间的模拟值与实测值，ΔT为峰现时间差

③确定性系数大于0.7视为洪水过程模拟合格，合格场次越多越好；

式中，Q_is、Q_io分别为洪水过程中第i个时刻的模拟流量和实测流量，为洪水过程的平均实测流量，DC即为确定性系数；

1.2)算法设定

评价次数：100000次

种群数量：100～1000

交叉率：1.0

交叉分布指数：15

变异率：0.125

变异分布指数：20

第二步，基于第一步搭建的参数优化框架，利用JAVA语言将参数种群中的个体写入basin文件用以输入模型参数，并在模型运行之后从DSS数据库中提取模拟结果反馈至参数优化框架，用于计算参数个体适应度生成新参数种群，进而实现模型与参数优化框架的耦合，完成整个参数自动率定过程；具体过程为：

2.1)输入参数种群与运行模型

①将eNSGA-II框架生成的参数种群中的个体分别写入HEC模型流域文件夹下的basin文件；②建立外部脚本文件compute.script，突破模型单机版界面运行的限制；③通过cmd运行.bat文件，调用外部脚本文件compute.script运行HEC-HMS水文模型以完成模型参数的输入及模拟过程；

2.2)获取模拟结果与计算目标函数值

①模拟过程结束后，此次模拟结果自动存入流域文件夹下的DSS数据库，将模拟结果提取至搭建的JAVA框架下；②按设定的目标函数计算参数个体的适应度，反馈给eNSGA-II优化框架，用于框架评估个体优劣并生成下一代种群；

2.3)重复上述步骤，从而实现模型与参数优化框架eNSGA-II的耦合，得到Pareto解集，完成整个参数率定过程；

第三步，依据参数物理意义是否符合流域特性标准，在第二步得到的Pareto解集中选取适宜的参数输入模型，并对模拟结果进行洪水预报的精度评定；所述洪水预报的精度评定是指预报模型各洪水预报要素的精度等级，按下述要素确定，其中，径流深、洪峰流量、洪峰出现时间、确定性系数由合格率QR指标确定，洪水过程由确定性系数DC指标确定；

所述的合格率为合格预报次数与预报总次数之比的百分数，表示多次预报总体的精度水平，其中，一次预报的误差小于许可误差时，为合格预报；合格率按下式计算：

式中，n为合格预报次数，m为预报总次数。