[发明专利]流域径流的预测方法及装置

说明书

本发明提供了一种流域径流的预测方法及装置。方法包括：建立流域的基础数据库并分为率定期基础数据和验证期基础数据；至少获取两个径流预测模型；调节至少两个径流预测模型中的模型参数；获得径流验证期基础数据对应的至少两个径流预测数据；计算径流实测数据分别与每个径流预测数据之间的精度评定指标；计算径流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。本发明采用多种径流预测模型对流域径流进行共同预测，并对模型参数进行优化，有效地提高了的预测精度；将多种径流预测模型的预测结果进行加权平均，提高预测精度且可信度更可靠。

技术领域

本发明涉及流域径流预测技术领域，具体涉及一种流域径流的预测方法及装置。

背景技术

准确预测江河径流情势是江河治理方略确定、径流调控工程布局与运用、径流资源合理配置的基础与关键。在自然和人为的耦合驱动作用下，江河水沙含量发生明显变化，径流泥沙关系发生重大调整。江河径流泥沙含量的重大变化，导致下游河槽严重萎缩、河道排洪输沙能力显著降低等系列新问题产生，严重威胁江河流域防洪安全。

科学有效的选取径流趋势预测方法是研究和判断江河径流情势的重要前提与基础。目前，流域径流预测研究主要采用水文模型模拟法，例如SWAT模型、MIKE模型、USLE模型等，但由于以上方法预测径流变化的内在机理存在较大差异，不同方法所考虑的径流变化影响因子不同，侧重点各异，加之，径流作为一个动态变化系统，环境因素改变对径流变化预测增加了不确定性，导致现有不同方法径流预测结果存在精度低、可靠性差和及预测结果可信度难以保证的问题，难以实现对江河未来径流情势精准预测的有力支撑，不能满足江河治理实践的基本需求。

发明内容

针对现有技术中的缺陷，本发明提供一种流域径流的预测方法及装置，实现对流域径流变化趋势的精准预测。

为实现上述目的，本发明提供以下技术方案：

一方面，本发明提供了一种流域径流的预测方法，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可信度得分值进行加权平均，得到流域的径流预测值。

其中，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。

其中，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。

其中，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。