一种场次暴雨径流量预测方法技术

本发明专利技术公开了一种场次暴雨径流量预测方法，通过收集目标流域内各个水文气象站点的降雨径流数据；其次，根据曼

【技术实现步骤摘要】
一种场次暴雨径流量预测方法


[0001]本专利技术属于水文预测
，具体涉及一种场次暴雨径流量预测方法。

技术介绍

[0002]降雨不仅是气候变化的主导因子，且是产流产沙的动力因子，使得流域径流量对降雨变化极为敏感，近年来，全国各地汛期时极端降雨也即暴雨频次和总量都呈现增加态势，暴雨危害和破坏性比普通降水更为明显，黄土高原的年径流量和年侵蚀量基本由少数几场暴雨引起，且暴雨事件在流域内易引起大水和大沙，易导致水库、淤地坝溃坝等风险，城镇地区的极端降水会导致城市防洪压力进一步加大，同时，由于城市的排水系统的设计标准偏低，导致我国城市内涝现象日益严重。
[0003]而现有技术中普遍将暴雨情形下的径流量预测与普通降雨特性认为一致，没有考虑到暴雨情形和普通降雨情形两者间性质的不同。
[0004]因此，如何准确地对场次暴雨产生的径流量进行预测，是本领域技术人员有待解决的技术问题。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的是为了解决现有技术无法对场次暴雨所产生的径流量进行准确地预测，提出了一种场次暴雨径流量预测方法。
[0006]本专利技术的技术方案为：一种场次暴雨径流量预测方法，包括以下步骤：
[0007]S1、获取目标流域内的历史数据，所述历史数据具体为所述目标流域内所有雨量站和所有水文站中记载的降雨数据和洪水摘录表数据，并对所述历史数据进行预处理得到预处理数据；
[0008]S2、基于曼肯德尔法划分出所述预处理数据的现状期并得到现状期数据；
[0009]S3、通过R/S分析法在所述现状期数据中确定出预测数据；
[0010]S4、基于所述预测数据对场次暴雨径流量进行预测。
[0011]进一步地，所述步骤S1中的预处理具体包括以下步骤：
[0012]S11、将所述降雨数据和洪水摘录表数据统一时间步长；
[0013]S12、根据统一时间步长后的各站点对应的降雨数据确定所述目标流域中场次降雨对应的场次降雨量；
[0014]S13、根据统一时间步长后的各站点对应的洪水摘录表确定所述目标流域中场次降雨对应的场次洪量；
[0015]S14、将大于50mm的场次降雨量对应的场次降雨和场次洪量分别组成场次降雨序列和场次洪量序列，并将所述场次降雨序列和所述场次洪量序列组合为所述预处理数据。
[0016]进一步地，所述步骤S12中确定所述目标流域中场次降雨对应的场次降雨量具体通过泰森多边形法进行确定，所述泰森多边形法如下公式所示：
[0017][0018]式中，P为场次降雨量，P
i
为流域内第i个雨量站雨量，α
i
为流域内第i个雨量站的面积权重系数，n为流域内雨量站个数。
[0019]进一步地，所述步骤S2具体包括以下分步骤：
[0020]S21、通过曼
‑
肯德尔法判断所述预处理数据是否通过显著性检验，若是，则执行步骤S22，若否，则执行步骤S23；
[0021]S22、将所述预处理数据进行突变点检验，并以突变点检验结果为依据划分所述现状期以及所述现状期数据；
[0022]S23、将所述预处理数据作为所述现状期，并将所述预处理数据作为现状期数据。
[0023]进一步地，所述步骤S3具体为通过R/S分析法确定出所述现状期数据的赫斯特指数，并根据所述赫斯特指数确定出预测数据。
[0024]进一步地，所述步骤S4具体包括以下分步骤：
[0025]S41、基于所述预测数据，通过场次降雨量拟合法、降雨因子组合拟合法、场次降雨量分时段雨量拟合法和上包络法建立四种径流量预测计算式；
[0026]S42、基于所述场次降雨量拟合法、降雨因子组合拟合法、场次降雨量分时段雨量拟合法和上包络法建立的四种径流量预测计算式分别对场次暴雨径流量进行预测，并得到四个预测结果；
[0027]S43、基于所述四个预测结果确定所述场次暴雨径流量的预测区间，并将所述预测区间作为最终预测结果。
[0028]进一步地，所述场次降雨量分时段雨量拟合法建立的径流量预测计算式具体如下：
[0029]W＝K1P1+K2P2‑1+K3P3‑2+K4P4‑3+K5P5‑4+K6P6‑5+K7P
P
‑6+c；
[0030]式中，W为径流量预测值，P1、P2‑1、P3‑2、P4‑3、P5‑4、P6‑5、P
P
‑6为各分时段雨量，K1、K2、K3、K4、K5、K6、K7、c为方程拟合系数。
[0031]与现有技术相比，本专利技术具备以下有益效果：
[0032](1)本专利技术通过收集目标流域内各个水文气象站点的降雨径流数据；其次，根据曼
‑
肯德尔法次相关检验法和R/S分析法分别对流域内场次极端暴雨量和次洪量进行趋势检验和持续性检验；最后，利用次降雨量拟合法、降雨因子组合拟合法、次降雨分时段雨量拟合法、上包络线法4种方法对目标流域内场次暴雨径流量进行预测，本专利技术能够较为简单快速的对单次暴雨洪水进行预测，为政府决策部门防汛减灾、预测预警、调洪调度工作的开展以及流域水资源合理开发利用提供理论支撑和技术支持。
[0033](2)本专利技术得到四种预测公式，不同降雨因子和不同的降雨预测效果不同，通过不同公式预测径流量的区间，达到预测结果更加精准。
附图说明
[0034]图1所示为本专利技术实施例提供的一种场次暴雨径流量预测方法的流程示意图。
具体实施方式
[0035]下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
[0036]本申请提出了一种场次暴雨径流量预测方法，如图1所示为一种场次暴雨径流量预测方法的流程示意图，该方法包括以下步骤：
[0037]步骤S1、获取目标流域内的历史数据，所述历史数据具体为所述目标流域内所有雨量站和所有水文站中记载的降雨数据和洪水摘录表数据，并对所述历史数据进行预处理得到预处理数据。
[0038]在本申请实施例中，所述步骤S1中的预处理具体包括以下步骤：
[0039]S11、将所述降雨数据和洪水摘录表数据统一时间步长；
[0040]S12、根据统一时间步长后的各站点对应的降雨数据确定所述目标流域中场次降雨对应的场次降雨量；
[0041]S13、根据统一时间步长后的各站点对应的洪水摘录表确定所述目标流域中场次降雨对应的场次洪量；
[0042]S14、将大于50mm的场次降雨量对应的场次降雨和场次洪量分别组成场次降雨序列和场次洪量序列，并将所述场次降雨序列和所述场次洪量序列组合为所述预处理数据。
[0043]在具体的应用场景中，统一时间步长具体是等时间间隔数据，也即一小时，场次洪量的计算公式本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种场次暴雨径流量预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取目标流域内的历史数据，所述历史数据具体为所述目标流域内所有雨量站和所有水文站中记载的降雨数据和洪水摘录表数据，并对所述历史数据进行预处理得到预处理数据；S2、基于曼肯德尔法划分出所述预处理数据的现状期并得到现状期数据；S3、通过R/S分析法在所述现状期数据中确定出预测数据；S4、基于所述预测数据对场次暴雨径流量进行预测。2.如权利要求1所述的场次暴雨径流量预测方法，其特征在于，所述步骤S1中的预处理具体包括以下步骤：S11、将所述降雨数据和洪水摘录表数据统一时间步长；S12、根据统一时间步长后的各站点对应的降雨数据确定所述目标流域中场次降雨对应的场次降雨量；S13、根据统一时间步长后的各站点对应的洪水摘录表确定所述目标流域中场次降雨对应的场次洪量；S14、将大于50mm的场次降雨量对应的场次降雨和场次洪量分别组成场次降雨序列和场次洪量序列，并将所述场次降雨序列和所述场次洪量序列组合为所述预处理数据。3.如权利要求2所述的场次暴雨径流量预测方法，其特征在于，所述步骤S12中确定所述目标流域中场次降雨对应的场次降雨量具体通过泰森多边形法进行确定，所述泰森多边形法如下公式所示：式中，P为场次降雨量，P
i
为流域内第i个雨量站雨量，α
i
为流域内第i个雨量站的面积权重系数，n为流域内雨量站个数。4.如权利要求1所述的场次暴雨径流量预测方法，其特征在于，所述步骤S2具体包括以下分步骤：S21、通过曼
‑
肯德尔法判...

【专利技术属性】
技术研发人员：荐圣淇，尹昌燕，王慧亮，吕锡芝，秦天玲，周易宏，刘姗姗，
申请(专利权)人：郑州大学，
类型：发明
国别省市：