【技术实现步骤摘要】
一种雨水工情耦合的流域洪水流量集合概率智能预报方法
[0001]本专利技术涉及水文预报
，尤其涉及一种雨水工情耦合的流域洪水流量集合概率智能预报方法。
技术介绍
[0002]随着流域产汇流理论研究的深入、计算机技术的迅速发展，水文预报在理论和实践上都取得了长足发展。目前的水文预报大多是确定性的，即以一个确定的点估计值形式输出给用户。实际上，水文预报模型不可避免地存在着输入、参数和结构等诸多不确定性因素影响，这使得预报值总是存在一定误差，而传统的确定性预报否定了实况出现在确定性预报值之外的其他可能性，据此而提供的水文预报结果是不完善的。
[0003]概率预报以概率分布的形式定量描述和估计水文预报不确定性，不仅可以给出水文变量的均值，还能给出指定概率的置信区间，比确定性预报更加真实合理。当前的洪水概率预报主要包含基于误差分布的概率预报和集合概率预报两种形式，基于误差分布的概率预报对历史资料要求较高，而集合概率预报对历史资料要求相对较低、具备更长的预见期，且能够区分不确定性来源。
[0004]目前的洪水集合概...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种雨水工情耦合的流域洪水流量集合概率智能预报方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、选定水文目标断面，收集历史水文气象实况和降水集合预报数据，根据流域内重点水库和水文站分布划分流域子区间，通过历史数据率定建立区间洪水预报模型和河道汇流演算模型；S2、收集流域内重点水库调度规程、防洪保护对象及运行数据，建立水库群调度知识图谱，然后通过因子适配权重赋值、融合相似度计算、误差迭代下降的算法，利用历史数据进行参数率定，构建流域水库智能相似调度推荐模型；S3、将降水集合预报、水库智能相似调度推荐模型、区间洪水预报模型和河道汇流演算模型进行耦合，构建洪水集合预报方案，计算集合成员预报结果，求解概率密度分布函数，建立降水、水库、洪水耦合的洪水流量集合概率预报模型；S4、获取实时集合降雨预报和水文、工情实况数据，将数据带入所述S3中所述降水、水库、洪水耦合的洪水流量集合概率预报模型中，得到水文目标断面的洪水流量集合概率预报结果。2.根据权利要求1所述的一种雨水工情耦合的流域洪水流量集合概率智能预报方法，其特征在于，所述S1的具体步骤为：S11、所述历史水文气象实况和降水集合预报数据包括ECMWF、GRAPES、NCEP、GREMAN、JAPAN全球模式的历史预报数据、流域内水利工程分布数据、流域各站点洪水过程实况数据；S12、以目标水库或水文站为水文目标断面，依据不同流域的资料情况和水文特性，选取适用于流域暴雨洪水特性的区间洪水预报模型和河道汇流演算模型，通过历史数据率定构建所述区间洪水预报模型，所述区间洪水预报模型包括新安江模型、API模型、NAM模型；所述河道汇流演算模型采用马斯京根模型或水力学模型。3.根据权利要求1所述的一种雨水工情耦合的流域洪水流量集合概率智能预报方法，其特征在于，所述S2的具体步骤为：S21、所述水库群调度知识图谱构建：以流域内水库节点和水文目标断面防洪对象为实体，以实体的实况水位、入库流量、水文目标断面上游分区逐日雨量、分区累计雨量为实体属性，以时间作为边，将水位和流量值与所述实体属性相连接，依据空间拓扑关系将流域内各水库实体节点相接，构建目标流域的水库群调度知识图谱；对于t时刻，通过所述水库群调度知识图谱得到相应的知识集Q
t
：
其中，表示第n个水库节点t时刻的水位值；表示水文目标断面t时刻的水位值；表示第n个水库节点t时刻的入库流量值；表示水文目标断面t时刻的入库流量值；表示第n个水库节点t时刻的出库流量值；表示第n个水库节点对应分区从t时刻起后第m个时段的降雨量，表示水文目标断面对应分区从t时刻起后第m个时段的降雨量；表示第n个水库节点对应分区从t时刻起前k天的累计降雨量，表示水文目标断面对应分区从t时刻起前k天的累计降雨量；表示水文目标断面下游防洪对象在t时刻的水位值；表示水文目标断面下游防洪对象在t时刻的流量值；为方便进行矩阵计算，将矩阵中无元素的位置填充为0，实际运算时为0项对结果无影响；N表示水库节点和水文目标断面的总数，M表示预见期总长度；S22、所述因子适配权重赋值：对于目标起始时刻to，有相应的知识集O
to
，对于起始时刻之前的任意时刻ti，有相应的知识集O
ti
，分别对每组因子配置相应的因子权重数组w，则有相应的因子适配知识集y和x：y＝w
T
·
O
t0
x＝wT
·
Oti其中，a1为项的权...
【专利技术属性】
技术研发人员：冯宝飞，郑静，李玉荣，张俊，陈瑜彬，王乐，牛文静，田逸飞，徐雨妮，张潇，李洁，邱辉，杨雁飞，严方家，张晶，
申请(专利权)人：长江水利委员会水文局，
类型：发明
国别省市：
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