[发明专利]水库调蓄和环境因子对下游河流水温变化定量分析方法

权利要求书

1.一种水库调蓄和环境因子对下游河流水温变化定量分析方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)收集河流水文气象资料以及水库调蓄资料，将蓄水前划为天然期pre，蓄水后划为影响期post；

(2)根据天然期pre和影响期post的水文气象资料，分别逐月构建受水库影响站点A的水温线性回归模型；

(3)利用站点A上游多个站点的水文气象资料重构站点A影响期的天然径流量Q_na；

(4)利用重构的天然径流量Q_na和影响期气温T_a,post，代入天然期的河流水温线性回归模型，重构影响期的天然水温WT_nat,post序列；

(5)利用重构影响期的天然水温WT_nat,post与天然期水温WT_sim,pre的差异，分析环境因子对河流水温变化的贡献；

(6)利用重构影响期的天然水温WT_nat,post与影响期水温WT_sim,post的差异，分析水库调蓄对河流水温变化的贡献。

2.根据权利要求1所述的水库调蓄和环境因子对下游河流水温变化定量分析方法，其特征在于：步骤(1)中，所述收集河流水文气象资料包括收集日水温WT、日气温T_a和日径流量Q，所述收集水库调蓄资料包括收集蓄水起止日期。

3.根据权利要求2所述的水库调蓄和环境因子对下游河流水温变化定量分析方法，其特征在于：所述构建水温线性回归模型的具体公式如下：

WT(t)＝β₀+β₁T_a(t-l)+β₂Q(t)                    (1)

其中，β₀，β₁和β₂是回归模型系数；t是时间；l是滞时，单位为天。

4.根据权利要求3所述的水库调蓄和环境因子对下游河流水温变化定量分析方法，其特征在于：采用均方根误差RMSE率定水温线性回归模型的参数，RMSE值越小，表示残差越小，对应的水温线性回归模型越合理，具体公式如下：

其中，是模拟值；y_t是实测值；n是样本量。

5.根据权利要求1所述的水库调蓄和环境因子对下游河流水温变化定量分析方法，其特征在于：步骤(3)中的水文气象资料为日径流量Q，运用广义回归神经网络GRNN方法来重构站点A的天然径流量Q_na。

6.根据权利要求5所述的水库调蓄和环境因子对下游河流水温变化定量分析方法，其特征在于：采用纳什效率系数NSC率定GRNN模型参数spread，即当NSC值最大时，模型效果最优，具体公式如下：

其中，是模拟值；y_t是实测值；n是样本量。

7.根据权利要求3所述的水库调蓄和环境因子对下游河流水温变化定量分析方法，其特征在于：利用重构影响期的天然径流量Q_na和影响期气温T_a,post，代入天然期的河流水温线性回归模型β_0,pre，β_1,pre，β_2,pre中，重构影响期的天然水温WT_nat,post序列，具体公式如下：

WT_nat,post(t)＝β_0,pre+β_1,preT_a,post(t-l)+β_2,preQ_na(t)               (4)。