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一种基于分割基流的流域汇流单位线推求方法技术

技术编号:39438549 阅读:12 留言:0更新日期:2023-11-19 16:21
本发明专利技术提供了一种基于分割基流的流域汇流单位线推求方法,涉及水利工程技术领域,包括步骤:通过泰森多边形法选择起讫时间段内有降水记录的雨量站点,将降水数据按照累加插值法得到等时间间隔的降水数据序列;根据集水区间信息判断权重,加权平均后得到面平均降水序列;基于面平均降水序列计算净雨过程;根据净雨过程判断基流分割的起点和终点,用直线插值得到基流过程;根据集水区间的子区间产流过程减去净雨过程,进行基流分割,并设置三角形单位线;对三角形单位线进行局部优化,获得优化后的单位线。本发明专利技术基于上述步骤进行单位线的推求,提高了推求单位线的效率,相比现有传统技术,本发明专利技术更加简单实用,同时进一步提升了单位线精度。单位线精度。单位线精度。

【技术实现步骤摘要】
一种基于分割基流的流域汇流单位线推求方法


[0001]本专利技术涉及水利工程
,尤其涉及一种基于分割基流单位线的方法。

技术介绍

[0002]传统的流域汇流单位线的推求方法有:根据定义直接推求单位线的分析法、假定初始单位线后,再根据流域出口过程线进行修正的试错法,以及需要求解方程组的最小二乘法等。其中,分析法往往会出现锯齿状甚至负值现象,往往需要再进行平滑处理方可使用;试错法的难点在于初始假定比较困难,试错过程中也有可能出现不合理现象;最小二乘法原理上比较完善,但会出现锯齿状震荡。
[0003]随着计算机技术的发展,逐渐出现各种人机交互的方式来推求和选择单位线,有研究人员根据经验设置初始单位线的时段变化范围,并采用试错法,通过调整单位线各个时段的变化增量来选择出符合精度要求的单位线,此方法要求预报人员具备丰富的经验,还要预报人员对当地的水文特征有很深的理解,因此此方法适用性不高;汤成友,张向东等采用最小二乘法推求初始单位线,并采用人工交互的方式对初始单位线进行修正,得到没有锯齿的平滑单位线,此方法解方程组的要求较高,不易掌握;董家根等采用API模型,通过图形交互技术完成用户对次洪的筛选、基流和稳定下渗率的人工设置、赛德尔迭代法迭代允许误差及最大迭代次数的人工设置,以及用于计算综合单位线的次洪的人工筛选等,实现单位线人机交互的推求,此方法是一种带有专家经验性质的方法,使用难度大,推求单位线的效率低下,难以推广使用。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供了一种基于分割基流的流域汇流单位线推求方法,目的是解决传统技术中各类方法使用难度大,推求单位线的效率低下的问题。
[0005]为了实现上述目的,本专利技术提供如下技术方案:一种基于分割基流的流域汇流单位线推求方法,包括步骤:
[0006]选取集水区间或子区间,通过泰森多边形法选择集水区间或子区间起讫时间段内有降水数据的站点;
[0007]基于所述站点的降水数据通过累加插值法获得等时间间隔的降水数据序列;
[0008]根据集水区间或子区间的降水数据序列判断站点权重,并对所述集水区间及子区间内所有站点的权重加权平均后得到面平均降水序列;
[0009]基于所述面平均降水序列获取净雨过程;
[0010]根据净雨过程和产流过程判断基流分割的起点和终点,并基于所述基流分割的起点和终点使用直线插值法获得基流过程;
[0011]在基流分割的基础上设置一个三角形单位线作为初值单位线;
[0012]对所述初值单位线采用蚁群算法进行局部优化,推求出局部优化后的单位线。
[0013]优选的,在所述获取集水区间或子区间后,选择场次洪水数据,在确定洪水的出口
站点后,上游没有或不选择控制站点,则研究范围是出口站点以上直到分水岭的集水区间;
[0014]在确定所述出口站点后,上游有且选择了一个或以上的控制站点,则研究范围是出口站点以上、上游控制站点以下的子区间。
[0015]优选的,所述产流过程的获取具体包括步骤:
[0016]使用马斯京跟法计算洪水支流到所述出口站点断面的汇流过程;
[0017]使用出口站点实测数据减去洪水支流汇流后的数据,获得产流数据,根据所述产流数据得到产流过程。
[0018]优选的,所述基于所述面平均降水序列计算净雨过程时,按照初损1mm、后损1mm的方法对水量损失进行划分,获得各场次洪水的净雨过程。
[0019]优选的,所述在基流分割的基础上设置一个三角形单位线作为初值单位线,所述初值单位线包括以下参数:
[0020]峰值,为实测洪峰除以净雨量;
[0021]起涨时段数,为起涨时间

降雨起始时间;
[0022]涨水时段数,为峰现时间

降雨起始时间;
[0023]单位线总时长,为次洪总时间

降雨起始时间。
[0024]优选的,所述三角形单位线包括四个控制参数,具体为:
[0025]三角形终点:iEnd,最小值为1,最大值为选中次洪的总时段长;
[0026]三角形顶点横坐标:iMid,最小值为1,最大值为iEnd的2/3;
[0027]三角形起点:iBeg,最小值为0,最大值为iMid;
[0028]三角形峰值:uMax,最小值为0,最大值为次洪的Qmax/Pmax。
[0029]优选的,获取所述三角形单位线,包括步骤:
[0030]利用SCE

UA算法,以所述四个控制参数为选择对象,以纳什效率系数为选择指标,以总量误差<100%、峰现时刻误差<10为边界条件,并以前后两次选择结果的改善率<0.01为退出条件,获取三角形单位线。
[0031]优选的,以所述初值单位线初始值,采用ARS算法,以NSCE最接近1为目标进行优选设置单位线三要素的初值。
[0032]优选的,所述对所述初值单位线采用蚁群算法进行局部优化,包括步骤:
[0033]构造判断指标:
[0034][0035]式中:Q
oi
是实测流量;Q
ci
是利用初值单位线模拟出的流量;
[0036]对单位线u的每一个数值u
i
,分别计算修正
±
1%后对应的判断指标e
i+
和e
i


[0037]通过对判断指标改善最大的修正替换原始判断指标,获取新的初始值,并依次迭代,直至判断指标的修正小于误差线;
[0038]对数值为负的数值u
i
,先修正为数值u
i
前一个值的一半,即0.5u
i
‑1;
[0039]对负值后的相邻数值u
i+1
,先修正为相邻数值u
i+1
的一半,即0.5u
i+1

[0040]利用蚁群算法,以n或n+1个单位线取值为选择对象,以确定性系数+峰值误差的一半为选择指标,以总量误差<50%、峰现时刻误差<=1为边界条件,以前后两次选择结果的改善率<0.005为退出条件,获得局部优化后的单位线。
[0041]优选的,将所述局部优化后的单位线与净雨过程卷积后得到径流量过程的模拟数据。
[0042]本专利技术与现有技术相比具有以下有益效果:本专利技术提供一种基于分割基流的流域汇流单位线推求方法,根据净雨过程和产流过程,人工判断基流分割的起点和终点,用直线插值得到基流过程,实现基流分割,设置三角形单位线作为单位线的初值,并使用用蚁群算法对三角形单位线进行局部优化,对线型进行微调,进行单位线的推求和优选,提高了推求单位线的效率,且获得的单位线越稳定可靠,相比现有传统技术,本专利技术更加简单实用,同时进一步提升了单位线精度。
附图说明
[0043]图本文档来自技高网
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于分割基流的流域汇流单位线推求方法,其特征在于,包括:选取集水区间或子区间,通过泰森多边形法选择集水区间或子区间起讫时间段内有降水数据的站点;基于所述站点的降水数据通过累加插值法获得等时间间隔的降水数据序列;根据集水区间或子区间的降水数据序列判断站点权重,并对所述集水区间及子区间内所有站点的权重加权平均后得到面平均降水序列;基于所述面平均降水序列获取净雨过程;根据净雨过程和产流过程判断基流分割的起点和终点,并基于所述基流分割的起点和终点使用直线插值法获得基流过程;在基流分割的基础上设置一个三角形单位线作为初值单位线;对所述初值单位线采用蚁群算法进行局部优化,推求出局部优化后的单位线。2.如权利要求1所述的一种基于分割基流的流域汇流单位线推求方法,其特征在于,在所述获取集水区间或子区间后,选择场次洪水数据,在确定洪水的出口站点后,上游没有或不选择控制站点,则研究范围是出口站点以上直到分水岭的集水区间;在确定所述出口站点后,上游有且选择了一个或以上的控制站点,则研究范围是出口站点以上、上游控制站点以下的子区间。3.如权利要求2所述的一种基于分割基流的流域汇流单位线推求方法,其特征在于,所述产流过程的获取具体包括步骤:使用马斯京跟法计算洪水支流到所述出口站点断面的汇流过程;使用出口站点实测数据减去洪水支流汇流后的数据,获得产流数据,根据所述产流数据得到产流过程。4.如权利要求2所述的一种基于分割基流的流域汇流单位线推求方法,其特征在于,所述基于所述面平均降水序列计算净雨过程时,按照初损1mm、后损1mm的方法对水量损失进行划分,获得各场次洪水的净雨过程。5.如权利要求2所述的一种基于分割基流的流域汇流单位线推求方法,其特征在于,所述在基流分割的基础上设置一个三角形单位线作为初值单位线,所述初值单位线包括以下参数:峰值,为实测洪峰除以净雨量;起涨时段数,为起涨时间

降雨起始时间;涨水时段数,为峰现时间

降雨起始时间;单位线总时长,为次洪总时间

降雨起始时间。6.如权利要求5所述的一种基于分割基流的流域汇流单位线推求方法,其特征在于,所述三角形单位线包括四个控制参数,具体为:三角形终点:iEnd,最小值为1,最大值为选中次洪的总时段长;三角形顶点横坐标:iMid,最小值是1,最大值为...

【专利技术属性】
技术研发人员:王加虎李丽袁伟胥润格贾若昀陈厚霖
申请(专利权)人:河海大学
类型:发明
国别省市:

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