[发明专利]一种基于超多目标大规模优化的综合场次洪水水文模型参数率定方法

说明书

本发明公开了一种基于超多目标大规模优化的综合场次洪水水文模型参数率定方法，包括S1、收集并整理研究流域的资料；S2、构建适用于研究流域径流预报的日尺度的水文模型；S3、构建适用于研究流域场次洪水预报的次洪预报模型，基于日尺度的水文模型为次洪预报模型提供初始状态变量；S4、基于次洪预报模型构建组内各场次洪水的目标函数；S5、以目标函数最小为目标，利用基于超多目标大规模优化的优化算法对组内多场次洪水的目标函数同时进行优化，确定组内综合场次洪水水文模型的最优参数。优点是：在流域全年场次洪水产汇流特性差异较大或在调参者不具备丰富的调参经验的情况下，仍可得到精度较高的能够反映综合场次洪水产汇流特性的水文模型参数。

技术领域

本发明涉及水文模型参数率定技术领域，尤其涉及一种基于超多目标大规模优化的综合场次洪水水文模型参数率定方法。

背景技术

当前为研究水文预报、水库调度等问题，场次洪水水文模型的参数率定是必不可少的步骤之一。现在广泛使用的场次洪水水文模型参数率定的方法是对流域上的每场洪水单独率定水文模型参数，然后对参数进行敏感性分析，手动调节各个参数，最终选择一组对流域上各场次洪水均能模拟的较好的参数，当所选的场次洪水具有相近的产汇流特性时，能够取得可用的综合水文模型参数。但是这种方法对调参者经验依赖性较强，不同的调参者取得的参数可能差异较大。

同时，当流域上全年各场次洪水在暴雨强度、暴雨中心、地面植被等等产汇流特性差异较大的情况下，单独率定每场洪水，再进行手动综合分析模型参数往往不能得到理想的水文模型参数。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于超多目标大规模优化的综合场次洪水水文模型参数率定方法，从而解决现有技术中存在的前述问题。

为了实现上述目的，本发明采用的技术方案如下：

一种基于超多目标大规模优化的综合场次洪水水文模型参数率定方法，包括如下步骤，

S1、收集并整理研究流域的资料；

S2、构建适用于研究流域径流预报的日尺度的水文模型；

S3、构建适用于研究流域场次洪水预报的次洪预报模型，并基于日尺度的水文模型为次洪预报模型提供初始状态变量；

S4、基于次洪预报模型构建组内各场次洪水的目标函数；

S5、以目标函数最小为目标，利用基于超多目标大规模优化的优化算法对组内多场次洪水的目标函数同时进行优化，确定组内综合场次洪水水文模型的最优参数。

优选的，步骤S1具体包括如下内容，

S11、收集研究流域水文站和雨量站的位置信息、流域出口断面的场次洪水数据以及日平均流量数据、各雨量站的降雨量摘录数据以及日降雨量数据、研究流域的数字高程数据；

S12、利用GIS工具提取研究流域水系，并根据需要采用自然流域划分方法或泰森多边形方法划分子流域；

S13、通过线性插值方法将场次洪水径流过程插值成时段长度为1小时的径流过程、将流域内各雨量站的降雨量摘录数据插值成时程长度为1小时的降雨过程。

优选的，步骤S2具体为，构建适用于研究流域径流预报的日尺度的水文模型，利用该水文模型计算研究流域各日的状态变量，以为研究流域的次洪预报模型提供初始状态变量；所述状态变量包括土壤含水量、产流面积比、自由水蓄水量。

优选的，步骤S3具体包括如下内容，

S31、构建适用于研究流域产汇流特性的次洪预报模型，并设置约束条件；

S32、以洪峰量级为分组条件对研究流域的场次洪水进行分组综合，选定具有代表性的各组场次洪水并确定各个场次洪水的起止时间；