【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及预测方法，具体涉及一种基于流域水文模型的径流计算和预测方法。
技术介绍
1、水资源作为生命源泉和不可或缺的基础性自然资源。研究变化环境下的水文和水资源响应已成为当前水文研究领域的热点方向之一，为水资源的科学调配、利用开发、水旱灾害防治、水环境污染整治、区域资源可持续发展等提供重要依据，提供更精确的水文预测，更合理地规划水资源，减少水资源的短缺，减少洪涝灾害的发生。
2、流域水文模型的研究发展已久，传统方法采用概念性水文模型进行模拟，仍然存在如下缺陷：
3、1、在计算和预测过程中所依赖的数据包括水文数据、气象数据、土地覆盖数据等，而这些数据本身可能存在一定的不确定性，将会对计算和预测结果造成影响。
4、2、传统方法通常基于经验公式，依赖于已有数据的统计分析，不适用于缺乏历史数据或流域特征复杂的情况。
5、3、传统方法通常将整个流域划分为一个统一的单元进行计算，忽略了流域内地形、土地利用等因素的空间异质性。
6、为此提出一种基于流域水文模型的径流计算和预测方法。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于：为解决上述
技术介绍
中提到的问题，本专利技术提供了一种基于流域水文模型的径流计算和预测方法。
2、本专利技术为了实现上述目的具体采用以下技术方案：
3、一种基于流域水文模型的径流计算和预测方法，包括如下步骤：
4、步骤s1：数据准备：收集并整理流域内的水文数据、气象数据、土壤数据、
5、步骤s2：数据质量控制：检查数据的完整性、一致性和准确性，识别并修正存在的错误和缺失值；
6、步骤s3：建立流域水文模型：根据流域特征和数据情况，选择合适的水文模型，并进行参数设置和率定；
7、步骤s4：模型计算和评估：基于已经建立好的水文模型和生成的输入数据，进行径流计算和预测；
8、步骤s5：预测结果分析和展示：将模型结果进行可视化和展示，可以采用图表等方式呈现；
9、步骤s6：模型更新和反馈：实时监测数据和预测数据的对比，对模型进行参数更新和校正。
10、进一步地，所述步骤s2包括数据整理、数据质量控制、数据校正、数据插值和数据生成，所述数据质量控制用于修正存在的错误和缺失值，所述数据校正用于校正系统性偏差或误差，所述数据插值用于修正数据缺失，所述数据生成用于生成流域水文模型所需的数据。
11、进一步地，所述步骤s3包括根据流域特征数据可获得性和研究目的等因素选择合适的水文模型、针对选择的水文模型确定模型所需的参数、使用适当的参数优化方法对模型参数进行率定，验证模型结果。
12、进一步地，所述步骤s4中引入模型评价指标对预测结果的可靠性和置信度进行评估。
13、进一步地，所述步骤s6包括对模型结构进行调整、对数据输入进行调整以及通过机器学习方法来利用历史数据进行自动更新和修正模型。
14、进一步地，所述步骤s1中数据存储于数据共享平台。
15、本专利技术的有益效果如下：
16、本专利技术基于流域水文模型的方法可以根据流域特征和数据可获得性选择合适的模型，并且可通过率定模型参数来提高模型的适用性，通过将流域划分为多个子流域进行模拟，这样可以更准确地考虑流域内空间异质性因素对径流产生的影响，通过综合考虑水文站点周围的环境特征和流域内的水文数据空间变化，提高了水文数据的准确性，并且通过试错法等技术对模型参数进行优化，提高了模型的准确性和可靠性。本专利技术相比传统方法具有更广泛的适用性，可以考虑更多的影响因素，提高计算和预测的准确性。
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1.一种基于流域水文模型的径流计算和预测方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于流域水文模型的径流计算和预测方法，其特征在于，所述步骤S2包括数据整理、数据质量控制、数据校正、数据插值和数据生成，所述数据整理用于对数据进行筛选，所述数据质量控制用于修正存在的错误和缺失值，所述数据校正用于校正系统性偏差或误差，所述数据插值用于修正数据缺失，所述数据生成用于生成流域水文模型所需的数据。
3.根据权利要求1所述的一种基于流域水文模型的径流计算和预测方法，其特征在于，所述步骤S3包括根据流域特征数据可获得性和研究目标等因素选择合适的水文模型、针对选择的水文模型确定模型所需的参数，使用适当的参数优化方法对模型参数进行率定，验证模型结果。
4.根据权利要求1所述的一种基于流域水文模型的径流计算和预测方法，其特征在于，所述步骤S4中引入模型评价指标对预测结果的可靠性和置信度进行评估。
5.根据权利要求1所述的一种基于流域水文模型的径流计算和预测方法，其特征在于，所述步骤S6包括对模型结构进行调整、对数据输入进行调整以及通
6.根据权利要求5所述的一种基于流域水文模型的径流计算和预测方法，其特征在于，所述步骤S1中数据存储于数据共享平台。
...【技术特征摘要】
1.一种基于流域水文模型的径流计算和预测方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于流域水文模型的径流计算和预测方法，其特征在于，所述步骤s2包括数据整理、数据质量控制、数据校正、数据插值和数据生成，所述数据整理用于对数据进行筛选，所述数据质量控制用于修正存在的错误和缺失值，所述数据校正用于校正系统性偏差或误差，所述数据插值用于修正数据缺失，所述数据生成用于生成流域水文模型所需的数据。
3.根据权利要求1所述的一种基于流域水文模型的径流计算和预测方法，其特征在于，所述步骤s3包括根据流域特征数据可获得性和研究目标等因素选择合适的水文模型...
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