一种径流变化归因技术综合选择方法技术

本发明专利技术公开了一种径流变化归因技术综合选择方法，包括如下步骤：建立目标区域水文气象数据库；时间序列分段分析，确定降水、潜在蒸散发和径流的变化特征；构造判定集合，选择最适合的径流变化归因技术；径流变化归因分析计算。本发明专利技术根据目标区域水文气象数据库，分析环境变化特征，并基于现有的三类径流变化归因技术，选择最适合目标区域的技术对径流变化归因分析，获得的结果充分考虑了目标区域环境变化特征。

A Comprehensive Selection Method of Runoff Change Attribution Technology

The invention discloses a comprehensive selection method of Runoff Change Attribution technology, which includes the following steps: establishing the hydrometeorological database of the target area; time series piecewise analysis to determine the variation characteristics of precipitation, potential evapotranspiration and runoff; constructing judgment set to select the most suitable Runoff Change Attribution technology; and analysis and calculation of runoff change attribution. According to the hydrometeorological database of the target area, the characteristics of environmental change are analyzed, and based on the existing three kinds of attribution technology of runoff change, the technology most suitable for the target area is selected to analyze the attribution of runoff change. The obtained results fully consider the characteristics of environmental change in the target area.

【技术实现步骤摘要】
一种径流变化归因技术综合选择方法
本专利技术涉及水利工程领域中的径流演变归因技术，特别涉及一种径流变化归因技术综合选择方法。
技术介绍
径流是水文循环中最重要的组成部分之一，在当前的变化环境下，理解径流的产生、变化及变化的潜在原因，对进行高效的水资源管理有着重要意义。径流过程与大气环流、气候变化、流域内下垫面和人类社会经济等诸多要素密切相关，径流变化是这些要素共同作用、交织影响的综合结果，从而显示出复杂多变、难以预测的特征。伴随人口的快速增长，水资源的供需矛盾日益激烈，厘清气候变化和人类活动等诸多因子分别对径流的影响作用，对预测未来水资源情势、水资源管理适应性决策有着至关重要的作用。径流演变的归因技术旨在定量分析径流时空变化的成因，为预测未来径流、制定水资源管理的适应性对策提供依据，针对不同的成因和影响程度做出具有针对性、便于操作的适应性调控决策。目前从当前见诸文献的成果看，目前的归因技术可以归纳为分析性方法、概念性方法、水文模拟方法三类，具有不同的优缺点和提前假设，因此其适应性因气候变化和人类活动特征不同的研究区域而异。
技术实现思路
专利技术目的：提供一种径流变化归因技术综合选择方法，该方法充分考虑了气候变化和人类活动特征，获得的归因结果更加准确且适合研究区域。技术方案：一种径流变化归因技术综合选择方法，包括以下步骤：步骤(1)建立目标区域水文气象数据库；步骤(2)时间序列分段分析，确定降水、潜在蒸散发和径流的变化特征；步骤(3)构造判定集合，选择最适合的径流变化归因技术；步骤(4)径流变化归因分析计算。其中，步骤(1)中，依据目标区域内气象站气象资料，建立面平均潜在蒸散发、面平均降水数据库，依据水文站资料建立径流数据库。其中，步骤(2)中，时间序列分段分析，确定各时段降水、潜在蒸散发和径流的变化特征。初始的长时间序列往往是由多段具有明显变化特征的中短时间序列组合而成，而总体的时程演变规律并不明显。因此，在Pettitt突变检验和Mann-Kendall趋势检验的基础上按径流变化对初始时间序列进行分段，并确定各时段降水、潜在蒸散发和径流的变化特征。其中，步骤3中，分析目标区域的气候变化、人类活动特征，构造判定集合，进而根据判定结果选择分析性方法、概念性方法、水文模拟方法三类径流变化归因技术中最适合的。其中，步骤4中，按照所选径流变化归因技术，对目标区域径流变化归因分析计算。本专利技术达到的有益效果：通过研究区域气象水文站实测资料，计算流域降水、潜在蒸散发、径流面平均值，建立水文气象数据库；依据径流时程演变规律划分子时段，分析各时段内，降水、潜在蒸散发、径流序列变化特征；根据三类归因技术的特点，构建判定集合，基于前述特征分析判断，选择最合适的归因方法进行综合归因分析计算。本专利技术从归因技术的适用性出发，充分考虑了研究区域的气候变化和人类活动特征，综合选择现有的归因技术，获得的归因结果更加准确且适合研究区域。附图说明图1为本专利技术方法的流程图；图2为泰森多边形构建的示意图；图3为研究时期划分时段方法的流程图。具体实施方式下面结合附图，通过实施例对本专利技术的技术方案做进一步具体描述。如图1所示，一种径流变化归因技术综合选择方法，包括如下步骤：步骤1，依据目标区域内气象站气象资料，建立面平均潜在蒸散发、面平均降水数据库，依据水文站资料建立径流数据库，具体分为以下几个子步骤：步骤11、收集目标区域气象站、水文站逐日资料。采用Penman公式计算各气象站点潜在蒸散发量：式中，Ep为宽阔自由水面蒸发量(也称为潜在蒸散发量)(mm·d-1)，所以取G＝0；G为土壤热通量密度(MJ·m-2·d-1)，G＝0.1[Ti-(Ti-1+Ti-2+Ti-3)/3](Ti为计算日的平均气温(℃)；Ti-1,Ti-2,Ti-3分别为计算月相邻前3日的平均气温(℃)；Δ表示饱和水汽压-温度曲线的斜率(KPa·℃-1)；γ为湿度计常数(KPa·℃-1)；λ为水汽化潜热(MJ·kg-1)；Rn为净辐射(MJ·m-2d-1)；Ea为空气干燥力；(1)计算系数：λ＝2.501-0.002361T(2)式中，T为平均气温(℃)；ea为饱和水汽压(KPa)；Tmax为最高气温(℃)；Tmin为最低气温(℃)；e0(T)为T时饱和水汽压(KPa)；CP为恒温热容量，1.103×10-3MJ/kg℃；ε为水蒸气与干空气的重量比，0.622；P为在高程H处的气压(KPa)；H为气象站高程(m)，括号中为各参数的单位。(2)计算太阳净辐射Rn：Rn＝Rns-Rnl(8)Rns＝(1-a)Rs(9)式中，Rns为净短波辐射(MJ·m-2d-1)；Rnl为净长波辐射(MJ·m-2d-1)；Rs为短波辐射(MJ·m-2d-1)；a为反射率，0.23；Ra为太阳总辐射(MJ·m-2d-1)；as为阴天时外空辐射达到地面的比率；as+bs为晴天时外太空辐射达到地面的比率；N为最大天文日照时数(h)；n为每天日照时数(h)；ωs为日落时角度(rad)；J为在年内的日序数；为气象站所在纬度(rad)；δ为太阳的磁偏角(rad)；dr为日地相对距离；ed为实际水汽压(KPa)；RHmean为平均相对湿度(％)；Tkx为最高绝对气温，Tkx＝Tmax+273；Tkn为最低绝对气温，Tkn＝Tmin+273。其中as和bs的大小一般取as＝0.25，as+bs＝0.75，但是由于不同的地区as和bs的值是不一样的，并且as和bs的取值对于最后计算出来的水面蒸发结果影响较大，所以需要参照区域内有实测太阳辐射的气象站，根据公式和参照气象站的太阳辐射观测值、日照时数观测值以及纬度来确定各个气象站的as和bs的大小，目标区域as和bs的取值为区域内参照气象站的平均值。(3)计算空气干燥力Ea：Ea＝10·(0.2+0.066u2)·(ea-ed)(19)式中，U2为2m高处风速(m·s-1)；Uz为测定点平均风速(m·s-1)；Z为风速测量高度(m)，括号中为参数的单位。步骤12、根据各气象站的位置点据，构建泰森多边形：(1)连接所有相邻的气象站点据，构建三角形网。(2)对于每个气象站点据，找出与之相邻的所有三角形，计算各三角形的外接圆圆心(三条边的垂直平分线的交点)位置。(3)按照顺时针(或逆时针)方向依次连接各外接圆圆心，即可得到泰森多边形。对于三角形网边缘的气象站点据，可通过垂直平分线与图廓相交，将外接圆圆心连线与图廓一起构成泰森多边形。步骤13、计算面平均潜在蒸散发量、面平均降水量。每个气象站点据分别落在一个泰森多边形中，认为泰森多边形覆盖的面积即为该气象站所控制的范围，用加权平均的方法，由各站气象因子值(如潜在蒸散发量、降水量)计算面平均气象因子值：式中，Cp为第p个气象因子的面平均值；A为总面积；Aq为第q个气象站对应的泰森多边形的面积；Cpq为第p个气象因子在第q个气象站的值；s为流域内的气象站个数。步骤14、依据水文站资料建立径流数据库。根据流域内代表性水文站的控制范围，将整个流域划分为多个不重叠的片区。假设在流域中选定的片区数量为N，每个片区的出口处各有一个水文站，计算每个片区的实测径流深，计算公式如下所示：式中，为第p个片区在第i时段内的实测径流；和为第p和k个水本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种径流变化归因技术综合选择方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤(1)建立目标区域水文气象数据库；步骤(2)时间序列分段分析，确定降水、潜在蒸散发和径流的变化特征；步骤(3)构造判定集合，选择最适合的径流变化归因技术；步骤(4)径流变化归因分析计算。

【技术特征摘要】
1.一种径流变化归因技术综合选择方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤(1)建立目标区域水文气象数据库；步骤(2)时间序列分段分析，确定降水、潜在蒸散发和径流的变化特征；步骤(3)构造判定集合，选择最适合的径流变化归因技术；步骤(4)径流变化归因分析计算。2.根据权利要求1所述的一种径流变化归因技术综合选择方法，其特征在于：步骤(1)依据目标区域内气象站气象资料，建立面平均潜在蒸散发、面平均降水数据库，依据水文站资料建立径流数据库，具体分为以下几个子步骤：步骤(11)收集目标区域气象站、水文站逐日资料，采用Penman公式计算各气象站点潜在蒸散发量：式中，Ep为宽阔自由水面蒸发量也称为潜在蒸散发量，所以取G＝0；G为土壤热通量密度，G＝0.1[Ti-(Ti-1+Ti-2+Ti-3)/3]，Ti为计算日的平均气温；Ti-1,Ti-2,Ti-3分别为计算月相邻前3日的平均气温；Δ表示饱和水汽压-温度曲线的斜率；γ为湿度计常数；λ为水汽化潜热；Rn为净辐射；Ea为空气干燥力；步骤(111)计算系数：λ＝2.501-0.002361T式中，T为平均气温；ea为饱和水汽压；Tmax为最高气温；Tmin为最低气温；e0(T)为T时饱和水汽压；CP为恒温热容量，1.103×10-3MJ/kg℃；ε为水蒸气与干空气的重量比0.622；P为在高程H处的气压；H为气象站高程；步骤(112)计算太阳净辐射Rn：Rn＝Rns-RnlRns＝(1-a)Rs式中，Rns为净短波辐射；Rnl为净长波辐射；Rs为短波辐射；a为反射率，0.23；Ra为太阳总辐射；as为阴天时外空辐射达到地面的比率；as+bs为晴天时外太空辐射达到地面的比率；N为最大天文日照时数；n为每天日照时数；ωs为日落时角度；J为在年内的日序数；为气象站所在纬度；δ为太阳的磁偏角；dr为日地相对距离；ed为实际水汽压；RHmean为平均相对湿度；Tkx为最高绝对气温，Tkx＝Tmax+273；Tkn为最低绝对气温，Tkn＝Tmin+273；其中as和bs的大小一般取as＝0.25，as+bs＝0.75，但是由于不同的地区as和bs的值是不一样的，并且as和bs的取值对于最后计算出来的水面蒸发结果影响较大，所以需要参照区域内有实测太阳辐射的气象站，根据公式和参照气象站的太阳辐射观测值、日照时数观测值以及纬度来确定各个气象站的as和bs的大小，目标区域as和bs的取值为区域内参照气象站的平均值；步骤(113)计算空气干燥力Ea：Ea＝10·(0.2+0.066u2)·(ea-ed)式中，U2为2m高处风速；Uz为测定点平均风速；Z为风速测量高度；ea为饱和水汽压；ed为实际水汽压；步骤(12)根据各气象站的位置点据，构建泰森多边形：具体如下：步骤(121)连接所有相邻的气象站点据，构建三角形网；步骤(123)对于每个气象站点据，找出与之相邻的所有三角形，计算各三角形的外接圆圆心位置；步骤(123)按照顺时针或逆时针方向依次连接各外接圆圆心，即可得到泰森多边形。对于三角形网边缘的气象站点据，可通过垂直平分线与图廓相交，将外接圆圆心连线与图廓一起构成泰森多边形。步骤(13)计算面平均潜在蒸散发量、面平均降水量,每个气象站点据分别落在一个泰森多边形中，认为泰森多边形覆盖的面积即为该气象站所控制的范围，用加权平均的方法，由各站气象因子值计算面平均气象因子值：式中，Cp为第p个气象因子的面平均值；A为总面积；Aq为第q个气象站对应的泰森多边形的面积；Cpq为第p个气象因子在第q个气象站的值；s为流域内的气象站个数；步骤(14)依据水文站资料建立径流数据库，根据流域内代表性水文站的控制范围，将整个流域划分为多个不重叠的片区；假设在流域中选定的片区数量为N，每个片区的出口处各有一个水文站，计算每个片区的实测径流深，计算公式如下所示：式中，为第p个片区在第i时段内的实测径流；和为第p和k个水文站在第i时段内的实测径流；Ap和Ak为第p和k个水文站控制区域的面积；m为研究期内包含的时段数；N为选定的水文站个数，等于片区数。3.根据权利要求1所述的一种径流变化归因技术综合选择方法，其特征在于：所述步骤(2)具体如下：对时间序列分段分析，确定各时段降水、潜在蒸散发和径流的变化特征；初始的长时间序列往往是由多段具有明显变化特征的中短时间序列组合而成，而总体的时程演变规律并不明显，因此，在Pettitt突变检验和Mann-Kendall趋势检验的基础上按径流变化对初始时间序列进行分段，并确定各时段降水、潜在蒸散发和径流的变化特征；对时间序列进行多层次的分段，将初始时间序列作为一级时间序列，进行Pettitt突变检验，找到一级突变点，于是初始时间序列被划分为突变点前后的两个二级时间序列，以此类推，不断运用Pettitt法寻找逐级时间序列的突变点，在突变点处将时间序列进行分段。通过Mann-Kendall趋势分析的显著性检验，当某时间序列具有显著的趋势变化特征，或序列长度L小于给定的长度阈值Lm，或序列级别数C大于给定的级别阈值Cm时，将不再对该时间序列进行分段。对于时间序列X，序列长度为T，构造时间t时的Pettitt检验统计量Ut,T：式中xd和xc为时间序列X的要素，记统计量Ut,N的最大值为kτ＝max{Ut,T}，对应的时间τ就是突变点，显著性水平P检验公式如下：P＝2exp{-6(kτ)2/(T3+T2)}对于时间序列X，构造Mann-Kendall检验统计量S和Zc：当Zc＞0时，表明时间序列X随时间有增加趋势，Zc＜0时表明时间序列X随时间有减少趋势，当|Zc|＞Z1-α/2时，Z1-α/2为标准正态离差，α为显著性水平，表明时间序...

【专利技术属性】
技术研发人员：钟平安，张宇，陈娟，朱非林，刘为峰，王文卓，万新宇，徐斌，
申请(专利权)人：河海大学，
类型：发明
国别省市：江苏,32