[发明专利]一种基于随机模拟的径流变化不确定性成因分析方法在审
申请号: | 202111023181.6 | 申请日: | 2021-08-26 |
公开(公告)号: | CN113761734A | 公开(公告)日: | 2021-12-07 |
发明(设计)人: | 蔡思宇;周紫蕊;廖卫红;张召;王超;杨永森 | 申请(专利权)人: | 中国水利水电科学研究院 |
主分类号: | G06F30/20 | 分类号: | G06F30/20;G06F111/08;G06F113/08 |
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地址: | 100038*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 随机 模拟 径流 变化 不确定性 成因 分析 方法 | ||
1.一种基于随机模拟的径流变化成因概率描述方法,其特征在于:包括以下步骤:
S1、构建流域拓扑关系:基于流域位置及其水力关系,利用水文站、水库、气象测站、取用水测站、河流水系,构建流域拓扑关系图;
S2、收集数据,划分影响因子组合:收集多年流域内水库蓄水量监测数据、人类活动取用水量监测数据、该流域土地利用数据和气象观测数据,将所述影响因子的数据组合划分为基准系列、气象影响系列、还原系列、用水影响系列、水库影响系列和现状系列,根据不同的径流系列采用不同的边界条件,所述不同的径流系列所采用不同的边界条件如下:在基准系列中,气象和土地利用边界不变,取用水和水库边界为零值;在气象影响系列中,气象边界变化,而土地利用边界不变,取用水和水库边界为零值;在还原系列中,气象和土地利用边界变化,而取用水和水库边界为零值;在用水影响系列中,气象和土地利用边界变化,取用水边界为实测值,而水库边界为零值;在水库影响系列中,气象和土地利用边界变化,水库边界为实测值,而取用水边界为零值;在现状系列中,气象和土地利用边界变化,而取用水和水库边界为实测值;
S3、影响因子的长系列模拟:对各个影响因子的历年数据进行统计特性分析,确定影响因子的分布模型及其参数,运用随机模拟方法分别获得气象变化、取用水量、水库调蓄影响因子的Nm、Nw、Nr组随机模拟序列,实现各个影响因子的长系列模拟;
S4、计算IHA指标序列值:利用分布式水文模型wetspa模型计算不同的径流系列,以各个影响因子的随机模拟序列为输入,从而获得不同影响因子径流系列中的IHA指标值随机分布序列Fn,i;
S5、描述径流变化成因:利用S4中所述的不同影响因子径流系列中的IHA指标值随机分布序列,通过如下公式,分别计算出各个影响因子贡献率的随机分布序列,即可定量描述逐日径流量变化成因:
Cl=1-Cm-Cw-Cr
其中,Fn,i为第n种系列的第i个IHA指标值随机分布序列,F1,i为基准系列的第i个IHA指标值随机分布序列,F2,i为气象影响系列的第i个IHA指标值随机分布序列,F3,i为还原系列的第i个IHA指标值随机分布序列,F4,i为用水影响系列的第i个IHA指标值随机分布序列,F5,i为水库影响系列的第i个IHA指标值随机分布序列,F6,i为现状系列的第i个IHA指标值随机分布序列;m为IHA指标值的数量;Cm、Cl、Cw、Cr分别为气象变化、土地利用、取用水量、水库调蓄对IHA指标值变化的贡献率。
2.根据权利要求1所述的一种基于随机模拟的径流变化成因概率描述方法,其特征在于:S2中所述流域内水库蓄水量监测数据的影响因素包括水库蓄变量;人类活动取用水量监测数据的影响因素包括工业用水、农业用水、生活用水;土地利用数据包括土地类型变更、土地覆被变化;气象观测数据包括降水、气温、风速、相对湿度、日照等。
3.根据权利要求1所述的一种基于随机模拟的径流变化成因概率描述方法,其特征在于:S3中所述的各个影响因子长系列模拟过程中,需将不满足正态分布的数据进行数据正态变换,然后对抽样后的样本数据进行数据逆变换,重复该过程,以增加样本量。
4.根据权利要求1所述的一种基于随机模拟的径流变化成因概率描述方法,其特征在于:S5中所述的各个影响因子贡献率的随机分布序列包括通过气象影响系列对比基准系列得到气象变化影响因子贡献率的随机分布序列;通过还原系列对比气象影响系列得到土地利用影响因子贡献率的随机分布序列;通过用水影响系列对比还原系列得到区间取用水影响因子贡献率的随机分布序列;通过水库影响系列对比还原系列得到水库调蓄影响因子贡献率的随机分布序列。
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