城市河网水动力精准调控和水环境提升方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种城市河网水动力精准调控和水环境提升方法及系统，包括如下步骤：确定城市河网的研究范围，采集研究范围内的研究数据并预处理；读取研究数据中河网数据，构建城市河网关系网络，构建并使用

【技术实现步骤摘要】
城市河网水动力精准调控和水环境提升方法及系统


[0001]本专利技术涉及水文水动力仿真预测技术，尤其是城市河网水动力精准调控和水环境提升方法及系统
。

技术介绍

[0002]城市河网是城市水环境的重要组成部分，对于城市的生态
、
经济和社会发展具有重要的作用
。
城市河网的水动力条件，即河流的流速
、
流量
、
水位等，直接影响着河网的水质
、
水生态和水安全等方面
。
因此，对城市河网的水动力进行精准调控，是提升城市河网水环境的有效途径
。
然而，由于城市化的快速发展，城市河网面临着诸多的挑战，如水资源的短缺
、
水污染的严重
、
水生态的退化
、
水灾害的频发等
。
这些问题导致了城市河网的水动力条件的恶化，如水流的缓慢
、
水位的波动
、
水量的不足等
。
这些不利的水动力条件，又进一步加剧了城市河网水环境的恶化，形成了一个恶性循环
。
[0003]具体而言，平原城市一般水动力较弱，在纯天然状态下，河网水流基本按照阻力最小的路径流动，即从河宽较大的河道流走，因此，中小河道流动性极弱，其水环境承载力较低，需要依靠泵站抽排才能够实现水流的流动，因此，为了尽可能地让城市内部的中小河道能够在自流的状态下分配到优质水源，需要进行内部河网水位控制和水量分配研究，以实现对河网水动力的精准调控
。
[0004]前已有一些技术路线对城市河网的水动力进行调控，但存在以下几个方面的不足：首先是缺乏对城市河网水动力条件的全面和细致的分析，没有考虑河网的结构
、
功能和特性等多方面的因素，没有充分利用河网的自身潜力和优势，没有针对不同的河道和区域制定差异化的调控策略
。
其次是缺乏对城市河网水动力调控的精准和智能的控制，没有实现对河网的水位
、
流量和流速等参数的实时监测和动态调节，没有利用先进的信息技术和智能技术，没有形成一个高效的水动力调控系统
。
最后是缺乏对城市河网水动力调控的综合和协同的优化，没有实现对河网的水动力和水质
、
水生态和水安全等多方面的综合考虑和协同改善，没有形成一个可持续的水环境提升方案
。
[0005]因此，需要进行研究和创新
。

技术实现思路

[0006]专利技术目的，提供一种城市河网水动力精准调控和水环境提升方法及系统，以解决现有技术存在的上述问题
。
[0007]技术方案，根据本申请的一个方面，城市河网水动力精准调控和水环境提升方法，包括如下步骤：步骤
S1、
确定城市河网的研究范围，采集研究范围内的研究数据并预处理；步骤
S2、
读取研究数据中河网数据，构建城市河网关系网络，构建并使用
AM
‑
GCN
模块对河网关系进行提取和分类，并形成第一河网关系网络，构建并采用
Ring
‑
GCN
模块从第
一河网关系网络中提取并去除同构关系网络，形成第二河网关系网格；步骤
S3、
针对城市河网构建
SWMM
‑
GAST
‑
LSTM
模型，读取研究数据作为输入，模拟河网水动力过程，并输出模拟结果；步骤
S4、
读取并分析模拟结果，分析并获取城市河网水动力精准调控的关键节点和关键参数，并对关键节点和关键参数进行校验，若达到精细化和高效化配水目标，则输出河网水动力精准调控方案集合
。
[0008]根据本申请的一个方面，所述步骤
S1
进一步为：步骤
S11、
获取城市河网的区域范围并获取城市河网的水系格局数据和水质监测数据，根据研究目标
、
水系格局数据和水质监测数据划定研究范围；步骤
S12、
收集研究范围内及研究范围所在流域的河段
、
水文
、
水质
、
水力
、
水力工程和气象数据，包括历史数据和实时监测数据，形成研究数据集合；步骤
S13、
调用预配置的方法对研究数据集合中的各类型的研究数据进行预处理，包括异常值处理
、
数据填补和数据归一化
。
[0009]根据本申请的一个方面，所述步骤
S2
进一步为：步骤
S21、
读取河网的水系格局数据和河段数据，形成包括河道编号
、
起止节点
、
长度
、
宽度
、
水深
、
坡度和流量在内的河网数据，并构建河网关系网络；河网关系网络预配置为无向图网络，无向图网络中的节点代表河道，边代表河道之间的连接关系；步骤
S22、
构建并使用
AM
‑
GCN
模块对河网关系进行提取和分类，自适应学习河网节点之间的重要性信息，并根据节点的特征和邻居信息，生成节点的嵌入向量，表示节点的水动力和水质特征；然后计算嵌入向量的相似度，并根据嵌入向量的相似度对节点进行聚类，得到不同类型的河道，并形成第一河网关系网络；步骤
S23、
构建并采用
Ring
‑
GCN
模块进行同构子图检测和去除，从第一河网关系网络中提取并去除同构关系网络，形成第二河网关系网格，第二河网关系网格包括河网的主要特征和关键节点，便于后续的水动力模拟和水环境调控
。
[0010]根据本申请的一个方面，所述步骤
S3
进一步为：步骤
S31、
读取研究数据中至少包括降雨
、
地形
、
下渗
、
土地利用
、
河网关系网格
、
排水管网和下垫面在内的基础数据，针对城市河网构建
SWMM
模块
、GAST
模块和
LSTM
模块，并耦合形成
SWMM
‑
GAST
‑
LSTM
模型；步骤
S32、
依序计算地表降雨和下渗源
、
提取
GAST
模块的地表网格水位和
SWMM
模块的雨水节点水位，然后计算
SWMM
模块和
GAST
模块的交互流量并将交互流量输入至
SWMM
模块中，计算河网的水动力过程，并输出河网水动力模拟结果；步骤
S33、
以河网水动力模拟结果和历史数据作为
LSTM
模块的输入，根据河网节点的空间特本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
城市河网水动力精准调控和水环境提升方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤
S1、
确定城市河网的研究范围，采集研究范围内的研究数据并预处理；步骤
S2、
读取研究数据中河网数据，构建城市河网关系网络，构建并使用
AM
‑
GCN
模块对河网关系进行提取和分类，并形成第一河网关系网络，构建并采用
Ring
‑
GCN
模块从第一河网关系网络中提取并去除同构关系网络，形成第二河网关系网格；步骤
S3、
针对城市河网构建
SWMM
‑
GAST
‑
LSTM
模型，读取研究数据作为输入，模拟河网水动力过程，并输出模拟结果；步骤
S4、
读取并分析模拟结果，分析并获取城市河网水动力精准调控的关键节点和关键参数，并对关键节点和关键参数进行校验，若达到精细化和高效化配水目标，则输出河网水动力精准调控方案集合
。2.
如权利要求1所述的城市河网水动力精准调控和水环境提升方法，其特征在于，所述步骤
S1
进一步为：步骤
S11、
获取城市河网的区域范围并获取城市河网的水系格局数据和水质监测数据，根据研究目标
、
水系格局数据和水质监测数据划定研究范围；步骤
S12、
收集研究范围内及研究范围所在流域的河段
、
水文
、
水质
、
水力
、
水力工程和气象数据，包括历史数据和实时监测数据，形成研究数据集合；步骤
S13、
调用预配置的方法对研究数据集合中的各类型的研究数据进行预处理，包括异常值处理
、
数据填补和数据归一化
。3.
如权利要求1所述的城市河网水动力精准调控和水环境提升方法，其特征在于，所述步骤
S2
进一步为：步骤
S21、
读取河网的水系格局数据和河段数据，形成包括河道编号
、
起止节点
、
长度
、
宽度
、
水深
、
坡度和流量在内的河网数据，并构建河网关系网络；河网关系网络预配置为无向图网络，无向图网络中的节点代表河道，边代表河道之间的连接关系；步骤
S22、
构建并使用
AM
‑
GCN
模块对河网关系进行提取和分类，自适应学习河网节点之间的重要性信息，并根据节点的特征和邻居信息，生成节点的嵌入向量，表示节点的水动力和水质特征；然后计算嵌入向量的相似度，并根据嵌入向量的相似度对节点进行聚类，得到不同类型的河道，并形成第一河网关系网络；步骤
S23、
构建并采用
Ring
‑
GCN
模块进行同构子图检测和去除，从第一河网关系网络中提取并去除同构关系网络，形成第二河网关系网格，第二河网关系网格包括河网的主要特征和关键节点，便于后续的水动力模拟和水环境调控
。4.
如权利要求1所述的城市河网水动力精准调控和水环境提升方法，其特征在于，所述步骤
S3
进一步为：步骤
S31、
读取研究数据中至少包括降雨
、
地形
、
下渗
、
土地利用
、
河网关系网格
、
排水管网和下垫面在内的基础数据，针对城市河网构建
SWMM
模块
、GAST
模块和
LSTM
模块，并耦合形成
SWMM
‑
GAST
‑
LSTM
模型；步骤
S32、
依序计算地表降雨和下渗源
、
提取
GAST
模块的地表网格水位和
SWMM
模块的雨水节点水位，然后计算
SWMM
模块和
GAST
模块的交互流量并将交互流量输入至
SWMM
模块中，计算河网的水动力过程，并输出河网水动力模拟结果；步骤
S33、
以河网水动力模拟结果...

【专利技术属性】
技术研发人员：廖轶鹏，刘国庆，范子武，杨逸，李君，黄玄，刘思恩，
申请(专利权)人：水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院，
类型：发明
国别省市：