【技术实现步骤摘要】
河流逐时水温预报方法
本专利技术涉及一种水温预测方法,尤其涉及一种基于复合正弦余弦的河流逐时水温预报方法。
技术介绍
掌握河渠水温的动态变化在河流生态环境评价和工业取排水方案设计等领域有重要意义。一方面,河流水质极易遭受人类活动例如污染或水利工程的影响,一旦自然状态的河流水质受到破坏,便会产生水环境质量下降、生物多样性丧失等诸多变化,水温的变化便是其中之一。水温是水环境因子的重要指标之一,水温的变化直接影响水环境质量的变化,并与水生态有密切的关系,如水生植物的生长、鱼类产卵等都对水温变化十分敏感。为了正确评价流域环境生态及其变化,准确估算水温在人类活动影响前后的变化显得十分关键。另一方面,众多沿岸取水工业(如火/核电厂)直接从江河或采用明渠取引冷却水,取水温度的动态变化影响机组冷却效率,并可能引起凝汽器等发电设备运行不稳定,为优化取水工程布置和确定安全的运行策略,初步设计阶段常常需要快速判断河渠水温的变化状况。当前对水温的预测方法主要有经验公式法和数学模型法。经验公式使用相对简单,但普适性不强,受区域制约较为严重,且仅限于日尺度水温(最大、最小或平均)的预测;数学 ...
【技术保护点】
1.一种河流逐时水温预报方法,该方法包括以下步骤:(1)利用传感器采集河流预测地点的至少一年的历史水温数据以及历史气温数据,采用复合正弦函数分别拟合历史水温数据和历史气温数据,得到拟合曲线,并通过该曲线计算得到历史数据所覆盖的时间段内每日最高水温、最低水温以及最高气温、最低气温的模拟值;拓展拟合的复合正弦函数曲线的时间定义域,计算得到待预报日的最高水温、最低水温以及最高气温、最低气温的预报初始值;(2)由上一步计算得到的每日最高水温、最低水温以及最高气温、最低气温的模拟值,分别计算各项模拟值与历史数据中当天实测值之间的误差,建立最高水温误差与最高气温误差的线性回归关系以及最 ...
【技术特征摘要】
1.一种河流逐时水温预报方法,该方法包括以下步骤:(1)利用传感器采集河流预测地点的至少一年的历史水温数据以及历史气温数据,采用复合正弦函数分别拟合历史水温数据和历史气温数据,得到拟合曲线,并通过该曲线计算得到历史数据所覆盖的时间段内每日最高水温、最低水温以及最高气温、最低气温的模拟值;拓展拟合的复合正弦函数曲线的时间定义域,计算得到待预报日的最高水温、最低水温以及最高气温、最低气温的预报初始值;(2)由上一步计算得到的每日最高水温、最低水温以及最高气温、最低气温的模拟值,分别计算各项模拟值与历史数据中当天实测值之间的误差,建立最高水温误差与最高气温误差的线性回归关系以及最低水温误差与最低气温误差的线性回归关系;(3)采用贝叶斯概率预报方法,计算待预报日最高气温和最低气温的气象预报值的可信区间,该气象预报值来源于气象局实时气象预报;(4)将带有可信区间的最高气温的气象预报值与步骤1中计算所得最高气温的预报初始值的差值代入步骤2得到的线性回归关系中,计算得到待预报日最高水温误差并以此修正待预报日最高水温,得到待预报日最高水温Tmax,同样的方法得到待预报日最低水温Tmin;(5)采用复合余弦函数进行河流逐时水温预报,当满足0≤H<(RISE+2)且(NOON+4)<H≤24时,预报函数为当满足(RISE+2)≤H≤(NOON+4)时,预报函数为其中,H为当日待预报的时间,Tw(H)为H时对应的水温,RISE为日出时间,NOON为正午时间,TWAVE为当日平均温度,TWAVE=(Tmax+Tmin)/2,AMP为温度...
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