一种基于SCE-UA算法的流域单位线分析方法技术

本发明专利技术公开了一种基于SCE

【技术实现步骤摘要】
一种基于SCE
‑
UA算法的流域单位线分析方法


[0001]本专利技术属于水利工程
，尤其涉及洪水预报
，具体为一种基于SCE
‑
UA算法的流域单位线分析方法。

技术介绍

[0002]1932年，谢尔曼(Sherman)提出了单位线的概念：在给定的流域上，单位时段内均匀分布的单位净雨量，在流域出口断面形成的地面径流过程线。利用单位线来推求洪水汇流过程线，简单易行，效果较好，在洪水预报中应用较广。
[0003]目前，单位线的推求方法主要有分析法、最小二乘法、线性规划法及柯林斯(Collins)迭代法等。当降雨时段大于1时，基于线性假设的单位线并不存在确定解，传统方法均是根据单场降雨径流资料推求的最优解，实践证明，同一流域不同场次洪水所推求的单位线往往是不同的，因而基于单场洪水所推求的单位线并不一定能够代表本流域的最优解。同时由于测验误差、净雨估算误差以及线性假设本身的不完备性，上述方法在推求单位线的过程中容易出现锯齿振荡或负值的情况，往往需要人为干预和优化。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于克服以上技术缺陷，提出一种基于SCE
‑
UA算法的单位线分析方法，利用流域多场次的降雨洪水过程数据，实现单位线的自动优化率定。
[0005]本专利技术的目的是通过以下技术方案实现的：
[0006]一种基于SCE
‑
UA算法的单位线分析方法，包括以下步骤：
[0007]1)数据的收集、处理：收集流域内雨量站及水文站观测数据，处理获得等时段流域面雨量时间序列及等时段流域出口流量时间序列；
[0008]2)洪水场次划分：根据流域出口流量时间序列划分洪水场次；
[0009]3)关联降雨过程，构建样本集合：将场次洪水与场次降雨进行匹配关联，依次寻找每个场次洪水序列所关联的降雨事件，筛选掉无法找到关联降雨事件的洪水事件，从而得到元素一一关联的降雨事件集合与洪水事件集合；以洪水序列开始、结束时间点为基准进行关联降雨的提取；最终获得的关联的可利用洪水降雨场次数记为N；
[0010]4)推求净雨过程：采用初损后损法对产流过程的水量损失进行划分，获得各场次洪水净雨过程；
[0011]5)推求单位线时长：设步骤3)获得可利用洪水降雨场次中，其中第l场净雨过程为对应洪水过程为其中p
l
为净雨时段数，q
l
为洪水时段数，则此单位线时段数为n
u,l
＝q
l
‑
p
l
+1；依此计算的单位线时段数在各场次洪水间存在差异，取其中位数作为流域单位线的拟定时长，即：
[0012]n
u
＝Median(n
u,1
,n
u,2
,...,n
u,l
,...,n
u,N
) (9)
[0013]式中，Median()代表取中位数，n
u,l
为第l场洪水推求的单位线时段数，N为可利用降雨洪水场次数；
[0014]6)设定目标函数：包括以下步骤：
[0015]6‑
1对步骤5)中计算的各场次洪水单位线时段数进行排序，把所有数值由小到大排列并分成四等份，选择四分位数数值，即25％和75％分位数数值作为阈值，提取单位线时段数位于25％分位数和75％分位数之间的场次洪水；
[0016]6‑
2将步骤6
‑
1中选择的场次洪水的总剩余平方和最小作为目标函数，如下式所示：
[0017][0018]式中，为基于单位线计算的流量值，Q
t
为实际流量值，t为流量发生时刻，N'为步骤6
‑
1中选择的降雨洪水场次数，n
i
为第i场洪水的时段数；
[0019]7)约束条件设定：添加水量约束、单调约束及退水速率约束三个约束条件；
[0020]8)单位线优化率定：以步骤6
‑
1中获得的场次洪水的总剩余平方和最小作为目标函数，以水量约束、单调约束及退水速率约束作为约束条件，采用SCE
‑
UA算法进行单位线优化率定。
[0021]进一步的优化方案：步骤1)具体包括如下步骤：
[0022]1‑
1采用线性内插法进行等时段处理，获得等时段流域出口流量时间序列数据；
[0023]1‑
2根据降雨量累积曲线插值进行等时段处理，获得等时段流域站点雨量时间序列数据；
[0024]1‑
3采用泰森多边形法进行面雨量的计算，获得面雨量时间序列。
[0025]进一步的，步骤2)具体包括如下步骤：
[0026]2‑
1划分流量序列中的基流部分和洪水部分，采用数字滤波法得到流量过程的基流部分，如公式(2)所示：
[0027][0028]式中，b
t
为时刻t的基流，Q'
t
为时刻t的流量，β为滤波系数；
[0029]通过调整滤波次数和滤波系数来控制滤波效果，获得基流序列后，利用式(3)分离洪水序列{Q1,Q2,...,Q
t
}：
[0030]Q
t
＝Q'
t
‑
b
t
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(3)
[0031]2‑
2对洪水序列进行平滑处理，消除噪声项和异常点的影响，平滑公式如下式所示：
[0032][0033]2‑
3识别序列中的转折点：计算洪水序列的一阶差分序列{d1,d2,...,d
i
,...,d
t
}，根据一阶差分序列的正负变换判断序列转折点的位置，并对极大值与极小值加以区分，对于序列首尾处，若首尾值为极大值，则将其去掉；设定阈值Th
min
，若首尾值小于序列均值除以阈值Th
min
，则设定其为极小值，记录转折点序列及各值对应的峰(极大值)、谷(极小值)标记；
[0034]2‑
4识别洪水事件的开始、结束点：设定阈值Th
slp
，选定第一个极小值作为开始点
并向后搜索另一极小值，依据转折点数组的一阶差分序列进行判断，寻找满足公式(5)要求的极小值点Min
k
作为结束点；
[0035]Min
k
‑
Min1＜Th
slp
·
max(|d1|,|d2|,...,|d
k
|)
ꢀꢀꢀ
(5)
[0036]2‑
5对上一步中提取的洪水事件进行筛选与处理：设置阈值Th
peak
，对于一次独立的洪水事件，若峰值与序列起始点或结束点的差值小于阈值Th
peak
，则认为本次洪水过程量级不足以纳入考虑范围；设本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于SCE
‑
UA算法的单位线分析方法，其特征在于：包括以下步骤：1)数据的收集、处理：收集流域内雨量站及水文站观测数据，处理获得等时段流域面雨量时间序列及等时段流域出口流量时间序列；2)洪水场次划分：根据流域出口流量时间序列划分洪水场次；3)关联降雨过程，构建样本集合：将场次洪水与场次降雨进行匹配关联，依次寻找每个场次洪水序列所关联的降雨事件，筛选掉无法找到关联降雨事件的洪水事件，从而得到元素一一关联的降雨事件集合与洪水事件集合；以洪水序列开始、结束时间点为基准进行关联降雨的提取；最终获得的关联的可利用洪水降雨场次数记为N；4)推求净雨过程：采用初损后损法对产流过程的水量损失进行划分，获得各场次洪水净雨过程；5)推求单位线时长：设步骤3)获得可利用洪水降雨场次中，其中第l场净雨过程为R'
l
＝{R'1,R'2,...,R'
pl
}，对应洪水过程为Q
l
＝{Q1,Q2,...,Q
ql
}，其中p
l
为净雨时段数，q
l
为洪水时段数，则此单位线时段数为n
u,l
＝q
l
‑
p
l
+1；依此计算的单位线时段数在各场次洪水间存在差异，取其中位数作为流域单位线的拟定时长，即：n
u
＝Median(n
u,1
,n
u,2
,...,n
u,l
,...,n
u,N
)
ꢀꢀꢀꢀ
(9)式中，Median()代表取中位数，n
u,l
为第l场洪水推求的单位线时段数，N为可利用降雨洪水场次数；6)设定目标函数：包括以下步骤：6
‑
1对步骤5)中计算的各场次洪水单位线时段数进行排序，把所有数值由小到大排列并分成四等份，选择四分位数数值，即25％和75％分位数数值作为阈值，提取单位线时段数位于25％分位数和75％分位数之间的场次洪水；6
‑
2将步骤6
‑
1中选择的场次洪水的总剩余平方和最小作为目标函数，如下式所示：式中，为基于单位线计算的流量值，Q
t
为实际流量值，t为流量发生时刻，N'为步骤6
‑
1中选择的降雨洪水场次数，n
i
为第i场洪水的时段数；7)约束条件设定：添加水量约束、单调约束及退水速率约束三个约束条件；8)单位线优化率定：以步骤6
‑
1中获得的场次洪水的总剩余平方和最小作为目标函数，以水量约束、单调约束及退水速率约束作为约束条件，采用SCE
‑
UA算法进行单位线优化率定。2.根据权利要求1所述的一种基于SCE
‑
UA算法的单位线分析方法，其特征在于：步骤1)具体包括如下步骤：1
‑
1采用线性内插法进行等时段处理，获得等时段流域出口流量时间序列数据；1
‑
2根据降雨量累积曲线插值进行等时段处理，获得等时段流域站点雨量时间序列数据；1
‑
3采用泰森多边形法进行面雨量的计算，获得面雨量时间序列。3.根据权利要求1所述的一种基于SCE
‑
UA算法的单位线分析方法，其特征在于：步骤2)具体包括如下步骤：
2
‑
1划分流量序列中的基流部分和洪水部分，采用数字滤波法得到流量过程的基流部分，如公式(2)所示：式中，b
t
为时刻t的基流，Q'
t
为时刻t的流量，β为滤波系数；通过调整滤波次数和滤波系数来控制滤波效果，获得基流序列后，利用式(3)分离洪水序列{Q1,Q2,...,Q
t
}：Q
t
＝Q'
t
‑
b
t
ꢀꢀꢀꢀ
(3)2
‑
2...

【专利技术属性】
技术研发人员：王帆，姜晓明，张大伟，杜晓鹤，白钰，卢韦伟，
申请(专利权)人：中国水利水电科学研究院，
类型：发明
国别省市：