基于气象大数据的流域气象预报方法及系统技术方案

本申请公开了一种基于气象大数据的流域气象预报方法及系统，包括：获取梯级电站流域内的原始数据，所述原始数据包括历史水文气象数据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，对原始数据进行筛选和分类，并利用Pandas对数据进行处理；根据DEM数据生成精细化的目标流域的水系图，确定梯级电站目标流域的水文参数；以及为筛选之后的原始数据添加标签，并训练长短期记忆循环网络LSTMC模型的参数，以建立目标流域的水文预报模型；对于任意流域子区间，将未来预报的该流域子区间的降雨量数据，输入与当前流域子区间适配的LSTMC模型，以完成流域气象预报。本申请的方法能够实现梯级电站的流域子区间的流域气象预测。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及梯级电站水文气象预报技术，尤其涉及一种基于气象大数据的流域气象预报方法及系统。

技术介绍

1、在在众多的自然灾害中，极端降水所引起的洪涝灾害是最严重的自然灾害，目前已经成为制约社会经济可持续发展的主要因素之一。精确的水文模拟和预 报对于水资源评估和洪水预警是至关重要的。但水文预报存在很多不确定性，主要分为水文模型输入的不确定性、流域初始条件和下边界条件不确定性、水 文模型结构和参数不确定性。其中降水作为主要的水文模型输入是水文不确定 性的最重要来源。同时，气象模式输出降水(预报降水)因其本身存在的系统 误差原因使得水文的径流预报存在较大误差，尤其对于大径流预报(洪水预警) 等误差严重。

2、现有技术提供了一种基于流式大数据处理方式的降雨径流预测计算 方法首先设计基于实时水量的子流域及时预测算法和基于scs模型洪水预测 算法， 然后使用流式大数据处理方式对这两个算法进行处理。流域划分与断面 流量计算原理通过把大、中流域划分为不同子流域，利用scs模型及其改进模 型对每个子流域进行径流计算，获取每个子流域的径流。大、中型流域划分为 不同子本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于气象大数据的流域气象预报方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的基于气象大数据的流域气象预报方法，其特征在于，获取的梯级电站流域内的原始数据还包括公开的地形地貌、土壤植被、土地利用、水利工程、历史洪涝灾害数据。

3.如权利要求1所述的基于气象大数据的流域气象预报方法，其特征在于，利用Pandas对数据进行处理剔除异常数据,补全空白数据，以将当前流域子区间的降雨量、水库入水量、流量水文特征作为LSTMC模型的输入。

4.如权利要求2所述的基于气象大数据的流域气象预报方法，其特征在于，利用随机森林算法对Pandas处理后的水文数据进行特...

【技术特征摘要】

1.一种基于气象大数据的流域气象预报方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的基于气象大数据的流域气象预报方法，其特征在于，获取的梯级电站流域内的原始数据还包括公开的地形地貌、土壤植被、土地利用、水利工程、历史洪涝灾害数据。

3.如权利要求1所述的基于气象大数据的流域气象预报方法，其特征在于，利用pandas对数据进行处理剔除异常数据,补全空白数据，以将当前流域子区间的降雨量、水库入水量、流量水文特征作为lstmc模型的输入。

4.如权利要求2所述的基于气象大数据的流域气象预报方法，其特征在于，利用随机森林算法对pandas处理后的水文数据进行特征提取，以筛选主要贡献特征，并为筛选出的各贡献特征基于不同特...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈建，杨登宇，王建平，李春红，周海松，唐兆康，李允军，
申请(专利权)人：南京南瑞水利水电科技有限公司，
类型：发明
国别省市：