[发明专利]流域径流的预测方法及装置

权利要求书

1.一种流域径流的预测方法，其特征在于，包括：

建立流域的基础数据库，并将所述基础数据库中的基础数据分为率定期基础数据和验证期基础数据；

获取流域的径流预测模型，且至少获取两个所述径流预测模型；

根据所述率定期基础数据和所述率定期基础数据所对应的径流实测数据，调节获取的至少两个所述径流预测模型中的模型参数；并将验证期基础数据导入调节所述模型参数后的至少两个所述径流预测模型中，获得所述验证期基础数据所对应的至少两个径流预测数据；

计算所述验证期基础数据所对应的径流实测数据分别与每个所述验证期基础数据所对应的所述径流预测数据之间的精度评定指标；并计算所述精度评价指标所对应的每个径流预测模型的可信度得分值；

采用贝叶斯模型加权平均法对至少两个所述径流预测模型中的径流预测数据和所述可信度得分值进行加权平均，得到流域的径流预测值。

2.根据权利要求1所述的预测方法，其特征在于，

所述基础数据库中的基础数据包括：径流数据Q_t、降水P_t、土地利用LUCC和数字高程图DEM。

3.根据权利要求1所述的预测方法，其特征在于，所述建立流域的基础数据库并将所述基础数据库中的基础数据分为率定期基础数据和验证期基础数据的步骤，包括：

采用Pettitt突变检验法检测基础数据库中径流数据Q_t的突变年份，以所述突变年份为分界点将所述基础数据库中的基础数据分为率定期基础数据和验证期基础数据；

其中，所述率定期基础数据包括所述突变年份对应的基础数据。

4.根据权利要求1所述的预测方法，其特征在于，

所述精度评定指标，包括：纳什效率系数NSE、相对误差Re、均方根误差RMSE和平方均方误差MSESQ。

5.根据权利要求4所述的预测方法，其特征在于，

所述纳什效率系数NSE的计算公式，如下：

所述相对误差Re的计算公式，如下：

所述均方根误差RMSE的计算公式，如下：

所述平方均方误差MSESQ的计算公式，如下：

其中，Obs_i为第i年的径流实测数据，Sim_i为第i年的径流预测数据，为N个年份中径流实测数据的平均值。

6.根据权利要求1所述的预测方法，其特征在于，

以每个所述精度评定指标为目标对象，采用模糊决策理论方法进行权重分析和叠加，得到每个所述径流预测模型对应的每个径流预测模型的可信度得分值。

7.根据权利要求1所述的预测方法，其特征在于，所述采用贝叶斯模型加权平均法对至少两个所述径流预测模型中的径流预测数据和可信度得分值进行加权平均得到流域的径流预测值的步骤，包括：

采用下式计算径流预测值Y_BMA：

其中，K为可信度得分值，K_t为第t个径流预测模型的可信度得分值；Sim为径流预测数据，Sim_t为第t个径流预测模型的径流预测数据，t为径流预测模型的个数。