【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及洪水预警，尤其是涉及一种基于分布式水文模型的山洪灾害预警方法及系统。
技术介绍
1、山洪灾害突发性强、监管面多、预报难度大，山洪灾害影响因素的各项数据涉及到多个不同的职能部门，如气象部门、水利部门和自然资源规划部门等等，各个部门之间检查的山洪灾害影响因素数据并不互通，无法共同分析进行山洪预警。目前对山洪灾害隐患数据的获取来源相对单一，仅采用雨量信息进行预报预警，在实际应用过程中，经常存在着雨量信息与水位信息不匹配的问题，往往雨量预报达到转移条件但水位未到达，或者雨量未到达转移条件而水位已超警戒等问题。因此基于雨量信息进行的分析预报难以实现山洪灾害的准确预警，预警精度低。
2、在中国专利文献上公开的“基于降雨径流响应的实时累积雨量暴雨山洪预警方法”，其公开号为cn109902395b，公开日期为2020-08-18，包括(1)选定需要进行暴雨山洪预警的山区小流域河段作为目标河段，搜集目标河段n场次暴雨山洪的洪水特性数据以及这n场次暴雨山洪对应的场次暴雨的降雨特性数据；根据洪水特性数据确定各场次暴雨山洪的洪水陡涨时间点；(2)对n场次暴雨山洪进行分析；(3)确定发出暴雨山洪预警的临界累积降雨量指标；(4)①当目标河段上游发生暴雨时，采集场次暴雨的时段降雨量数据，实时计算自降雨开始至不同时段降雨量数据采集时间点的累积降雨量；②当步骤①中的累计降雨量达到发出暴雨山洪预警的临界累积降雨量指标时，立即发出暴雨山洪预警。该技术依旧只是基于单一的雨量数据指标进行的山洪预警分析，并没有考虑实际地形因素、下垫面情况以及其他
技术实现思路
1、本专利技术是为了克服现有技术中只是基于单一的雨量数据指标进行的山洪预警分析，并没有考虑实际地形因素、下垫面情况以及其他山洪致灾影响因素的影响，难以实现山洪灾害的准确预警，预警精度低的问题，提供了一种基于分布式水文模型的山洪灾害预警方法及系统，采用分布式流域水文模型以子流域为计算单元，实现流域内的汇流演进过程模拟，在预警分析过程中除了考虑实时雨量以外，还结合实际地形数据，改进为融合雨量、流量和水位相结合的山洪预警方式，针对山洪预警的结果更加准确。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用以下技术方案：
3、一种基于分布式水文模型的山洪灾害预警方法，包括：
4、基于流域内的地质数据和历史数据构建包含若干子流域间相互关系的分布式流域水文模型；采集实时气象数据，结合分布式流域水文模型模拟流域内的防灾对象所在子流域的汇流演进过程；
5、根据模拟的汇流演进过程，结合预设的防灾对象的风险评估指标计算得到防灾对象的山洪风险等级。
6、本专利技术中本质上是按照雨量—流量—水位的思路，来确定临界雨量阈值或预警水位和流量；根据流域中各子流域间拓扑关系和水力联系，建立相互关系，将各计算模块及参数赋予对应的子流域，构建分布式流域水文模型，按照全流域—子流域划分—分布式网格划分—网格蒸散发计算—产流计算—河网汇流计算—汇流演进—流量预警—结合雨量预警、水位预警—山洪灾害预警的过程进行山洪灾害的分析，相比于单一雨量指标的预警分析，在分布式流域水文模型的构建过程中还考虑了实际地质数据因素和历史数据，通过多影响因素相结合的方式进行山洪预警，预警结果更加精确。
7、作为优选，所述分布式流域水文模型的构建过程包括：
8、根据地质数据对流域进行子流域划分以及对子流域进行网格单元的划分，并确定其产流机理；计算每个子流域网格单元的蒸散发数据计算；
9、根据产流机理确定产流模型算法，计算子流域网格单元的产流数据；
10、对每个子流域网格单元的产流数据进行汇流后，通过运动波法模拟汇流演进过程。
11、本专利技术中流域是由对降水响应的山坡组成的，分布式流域水文模型的构建是分析具体地形的降水形成产流的机理，基于流域内的地质数据(地形、土地利用、植被覆盖、土壤类型等)建立山坡地貌子流域网格单元和降水产流机制的对应关系；结合模块化的水文模型构建方法，基于山坡地貌子流域网格单元的主导产流特征确定子流域网格单元产流计算方法，综合得到子流域的产流，再按照子流域的拓扑串联关系，利用坡面和河道汇流过程将每个子流域产流按拓扑关系汇集到流域出口处，完成汇流演进过程的模拟。
12、作为优选，所述蒸散发数据计算采用三层蒸发模型，并基于历史气象数据和历史水文数据计算三层蒸发模型的参数；
13、所述产流模型算法选择土壤湿度法，进行林冠截留层、地表填洼层、土壤剖面层、浅层地下含水层和深层地下含水层的模拟，由实时气象数据和蒸散发数据进行产流数据的计算。
14、本专利技术中三层蒸发模型属于现有的蒸散发数据计算方法，基于流域自己的历史气象数据和历史水文数据对三层蒸发模型的参数进行优化调试，得到适用于流域本身的蒸散发计算模型；产流是指流域上降水经过植物截留、填洼、下渗、蒸发等损失而产生净雨，并生成各种径流成分的过程，其可以根据具体的子流域的产流机理选择不同的产流模型算法，包括但不限于土壤湿度法。
15、作为优选，所述通过运动波法模拟汇流演进过程包括：
16、
17、其中i0为水面比降；为洪水波传播流量的沿程变化；为河槽断面积随时间的变化；v为断面平均流速；m1为河槽粗糙系数；r为断面水力半径；q为河槽两侧坡面的平均供水强度。
18、本专利技术中运动波法模拟汇流演进过程是通过解有限差分的连续性方程和一个简化的动量方程来进行的，其需要的数据有河道的断面形状、河道尺寸、边坡系数、长度和曼宁系数等，其中尺寸等物理参数可以通过地图提取，而曼宁系数可以通过不同的土地利用类型进行估计；除了运动波模拟法外也可以根据需要采用马斯京根法或滞后演算算法等模拟汇流演进过程。
19、作为优选，所述实时气象数据包括实时雨量数据，将点雨量转化为子流域的面雨量的过程包括：
20、根据子流域内雨量站的空间位置构建每个雨量站的泰森多边形，确定每个雨量站的控制面积；以每个雨量站的控制面积与子流域面积之比作为对应的雨量站权重，对点雨量进行加权计算得到子流域的面雨量。
21、本专利技术中代入分布式流域水文模型内进行汇流演进过程模拟的实时雨量数据是面雨量数据，是指一定子流域面积上的平均降雨量；而通过雨量站或其他降水量测试装置检测的雨量是某个特定地点的点雨量，由于降雨在水平方向上的高度不均匀性，点雨量并不能准确代表流域范围内的降水情况，因此需要将点雨量转化为面雨量再进行后续模拟。
22、作为优选，所述雨量站权重的计算过程包括：
23、将子流域内所有相邻的雨量站连成三角形，以三角形各边的垂直平分线对应与每个雨量站都围成一个泰森多边形，以该泰森多边形的面积作为对应雨量站的控制面积；
24、对于与子流域边界切割的泰森多边形，以子流域内部的泰森多边形线段和子流域边界围成的多边形面积作为对应雨量站的控制面积。本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于分布式水文模型的山洪灾害预警方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于分布式水文模型的山洪灾害预警方法，其特征在于，所述分布式流域水文模型的构建过程包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于分布式水文模型的山洪灾害预警方法，其特征在于，所述蒸散发数据计算采用三层蒸发模型，并基于历史气象数据和历史水文数据计算三层蒸发模型的参数；
4.根据权利要求2所述的一种基于分布式水文模型的山洪灾害预警方法，其特征在于，所述通过运动波法模拟汇流演进过程包括：
5.根据权利要求1-4任一项所述的一种基于分布式水文模型的山洪灾害预警方法，其特征在于，所述实时气象数据包括实时雨量数据，将点雨量转化为子流域的面雨量的过程包括：
6.根据权利要求5所述的一种基于分布式水文模型的山洪灾害预警方法，其特征在于，所述雨量站权重的计算过程包括：
7.根据权利要求5所述的一种基于分布式水文模型的山洪灾害预警方法，其特征在于，设置点雨量转化为面雨量过程中的子流域内雨量站计算数量的上限阈值；
8.根据权利要求1
9.一种基于分布式水文模型的山洪灾害预警系统，适用于如权利要求1-8任一项所述的山洪灾害预警方法，其特征在于，包括：
10.根据权利要求9所述的一种基于分布式水文模型的山洪灾害预警系统，其特征在于，所述系统还包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于分布式水文模型的山洪灾害预警方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于分布式水文模型的山洪灾害预警方法，其特征在于，所述分布式流域水文模型的构建过程包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于分布式水文模型的山洪灾害预警方法，其特征在于，所述蒸散发数据计算采用三层蒸发模型，并基于历史气象数据和历史水文数据计算三层蒸发模型的参数；
4.根据权利要求2所述的一种基于分布式水文模型的山洪灾害预警方法，其特征在于，所述通过运动波法模拟汇流演进过程包括：
5.根据权利要求1-4任一项所述的一种基于分布式水文模型的山洪灾害预警方法，其特征在于，所述实时气象数据包括实时雨量数据，将点雨量转化为子流域的面雨量的过程...
【专利技术属性】
技术研发人员：苟茂华，王华，郭颖姣，
申请(专利权)人：浙江中控信息产业股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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