融雪期的日徑流量的預測方法和裝置製造方法
2023-11-04 05:04:27
融雪期的日徑流量的預測方法和裝置製造方法
【專利摘要】本發明公開了一種融雪期的日徑流量的預測方法和裝置。其中，該方法包括：獲取當前融雪期內第n天融雪區流域的變量數據和測量參數數據；獲取當前融雪期內第n+1天融雪區流域的退水係數kn+1；根據第n天融雪區流域的變量數據和測量參數數據，以及第n+1天融雪區流域的退水係數kn+1，計算第n+1天融雪區流域的流域面積A內的融雪和降雨的水量以及流域內河道徑流的退水流量；結合第n+1天融雪區流域的流域面積A內的融雪和降雨的水量以及流域內河道徑流的退水流量，計算得到當前融雪期內第n+1天該融雪區流域的日徑流量。通過本發明，能夠實現提高預測融雪期的日徑流量的準確度和完整性。
【專利說明】融雪期的日徑流量的預測方法和裝置
【技術領域】
[0001]本發明涉及數據處理領域，具體而言，涉及一種融雪期的日徑流量的預測方法和
>J-U ρ?α裝直。
【背景技術】
[0002]融雪期的日經流量的預測一般通過融雪徑流模型來實現。目前用於預測融雪徑流的方法主要為概念性模型和物理學模型兩大類，即融雪徑流模型可以分為兩類:概念性模型和物理學模型。度-日模型為應用最廣泛的概念性模型，也是很多水文學模型必不可少的一部分。
[0003]概念性模型大多以「度-日」模型為基礎進行融雪徑流量的計算。「度-日」模型是基於冰雪消融與氣溫尤其是冰雪表面的正積溫之間的線性關係而建立的，模型的一般形式為:M = Cm(Tair-Tmelt)，式中M為某段時間內積雪消融量(mm/d) ；Cffl為雪的「度-日」因子(mm/°C*d) ；Tair為氣溫(V ) -,Tmelt為融雪的臨界溫度(V )。其中「度-日」因子是一個可變的參數。「度-日」模型計算相對比較簡單，氣溫作為模型主要變量要素，相對於其它觀測要素，氣溫易獲得且分布式很容易實現。基於這些特點，其已被廣泛應用於冰川物質平衡、冰川對氣候敏感 性響應、冰雪融水徑流模擬及冰川動力模型等的研究中。目前，概念性融雪模型主要集中在應用國外已成型的模型，如SRM模型，來進行區域性的研究，且側重點各不相同。
[0004]物理學模型基於「能量平橫模型」，通過建立包括以下幾個部分:雪蓋儲熱變化；淨短波輻射和長波輻射；地下的熱傳輸；大氣和雪蓋之間的熱傳遞；蒸發潛熱；降雨所傳送的熱量。
[0005]上述通過能量平橫模型來計算融雪徑流量，融雪模型一般表現形式如下:
[0006]λ M+Qj = QNE+Qs+QL+QG+Qp,式中 M 為融雪量；λ 為雪的融解熱，一般取 3.34X IO5J/kg ；Qj> Qnk、Qs、Qy Qe、Qp分別表示雪蓋儲熱變化量、淨輻射通量、感熱通量、潛熱通量、來自土壤的熱通量和降雨所傳送的熱量，單位均為J/m2。
[0007]能量平衡模型相比「度-日」模型來說，其在體現融雪過程的物理學意義以及研究複雜情況的融雪量計算方面具有很大優勢。另外，為了反映空間差異，現在最常用的辦法就是空間分布式融雪模型。通過結合RS和GIS技術，引入空間高程數據，將參數可以使融雪模型的模擬結果更加準確。
[0008]目前，概念性融雪模型主要集中在應用國外已成型的模型，如SRM模型，來進行區域性的研究，且側重點各不相同，但大部分無法直接應用在洪水預報等實際的工作中。本發明在概念性模型一「度-日」模型的基礎上，給出了進行融雪徑流預測的詳細步驟以及相應的算法，能夠將融雪徑流模型集成在各類應急平臺及決策系統上，具有重大的實踐意義。
[0009]另外，積雪覆蓋率的預測是利用「度-日」模型預測融雪徑流量必不可少的一部分。但現有的融雪模型研究，大部分是利用歷史積雪數據來驗證現成模型，沒有成形的或有效的積雪覆蓋率預測辦法，無法做到融雪徑流的預測。本發明提供了完整的積雪覆蓋率預測方法，使得模型預測更加自動化，不需要像大部分研究一樣將過多時間消耗在對數據的前期處理上。
[0010]現有技術往往停留在對某種模型的研究上，對模型和其涉及的參數進行改進，不考慮其進行長期融雪徑流預測的實際應用能力。本發明在其基礎上，提出設置數據與流量實時更新，通過不斷更新實測數據(例如，將預測流量替換為實測流量)，使得模型的預測更加準確。
[0011]現有技術也都是集中在應用某種模型對某一特定區域進行研究，不考慮其在其他氣候地理條件下的適用性。本發明全面考慮了融雪期的降雨和降雪情況，並給出相應算法，對於不同氣候條件或地理情況下的融雪期徑流預測有著普遍的適用性。
[0012]物理學模型雖然更為準確，並能反映融雪的物理過程，但其所需數據過多，計算複雜，在實際的融雪性洪水預測工作中並不適用。本方法所需數據只有氣溫、降水以及積雪覆蓋率三種，氣溫及降水數據的預測數據可通過國家氣象部門的接口獲得，模型還提供了積雪覆蓋率的預測模塊，以通過歷史積雪覆蓋率資料庫及融雪期前期的積雪覆蓋數據獲得預測的積雪覆蓋率。因此，本模型所需數據的獲取更加容易，也更適合融雪徑流量預測相關的實踐工作。
[0013]由上分析可知，現有的預測融雪徑流量的應用均有著相當的局限性，至少存在如下缺陷:現有融雪模型大多停留在學術研究，無法應用在應急管理等實際工作中；現有融雪模型的應用沒有在連續模擬中進行自我修正的功能；現有融雪模型沒有積雪覆蓋率的預測方法；現有融雪模型不考慮融雪期的降水(包括降雨和降雪)對融雪過程的影響；現有的融雪模型的沒有進行長期連續的徑流量模擬。
[0014]由此，目前針對相關技術的預測融雪徑流量的方法無法模擬一定時間段內的融雪期的日徑流量，導致預測結果不準確的問題，目前尚未提出有效的解決方案。
【發明內容】
[0015]針對相關技術的預測融雪徑流量的方法無法模擬一定時間段內的融雪期的日徑流量，導致預測結果不準確的問題，目前尚未提出有效的解決方案，為此，本發明的主要目的在於提供一種融雪期的日徑流量的預測方法和裝置，以解決上述問題。
[0016]為了實現上述目的，根據本發明的一個方面，提供了一種融雪期的日徑流量的預測方法，該方法包括:獲取當前融雪期內第η天融雪區流域的變量數據和測量參數數據，其中，變量數據包括:日氣溫數據Τ、日降水量數據P和積雪覆蓋率S，測量參數數據包括:徑流係數C，度日因子α ;獲取當前融雪期內第η+1天融雪區流域的退水係數kn+1 ;根據第η天融雪區流域的變量數據和測量參數數據，以及第η+1天融雪區流域的退水係數kn+1，計算第η+1天融雪區流域的流域面積A內的融雪和降雨的水量，以及流域內河道徑流的的退水流量；結合第η+1天融雪區流域的流域面積A內的融雪和降雨的水量以及流域內河道徑流的退水流量，計算得到當前融雪期內第η+1天融雪區流域的日徑流量。
[0017]為了實現上述目的，根據本發明的另一方面，提供了一種融雪期的日徑流量的預測裝置，該裝置包括:第一獲取模塊，用於獲取當前融雪期內前η天融雪區流域的變量數據和測量參數數據，其中，變量數據包括:日氣溫數據Τ、日降水量數據P和積雪覆蓋率S，測量參數數據包括:徑流係數C，度日因子α，退水係數k ;第二獲取模塊，用於獲取當前融雪期內第n+1天融雪區流域的退水係數kn+1 ;處理模塊，用於根據第η天融雪區流域的變量數據和測量參數數據，以及第n+1天融雪區流域的退水係數kn+1，計算第n+1天融雪區流域的流域面積A內的融雪和降雨的水量以及流域內河道徑流的的退水流量；計算模塊，用於結合第n+1天融雪區流域的流域面積A內的融雪和降雨的水量以及流域內河道徑流的的退水流量，計算得到當前融雪期內第n+1天融雪區流域的日徑流量。
[0018]通過本發明，採用獲取當前融雪期內第η天融雪區流域的變量數據和測量參數數據，其中，變量數據包括:日氣溫數據Τ、日降水量數據P和積雪覆蓋率S，測量參數數據包括:徑流係數C，度日因子α，退水係數k ;獲取當前融雪期內第n+1天融雪區流域的退水係數kn+1 ;根據第η天融雪區流域的變量數據和測量參數數據，以及第n+1天融雪區流域的退水係數kn+1，計算第n+1天融雪區流域的流域面積A內的融雪和降雨的水量以及流域面積內河道徑流的的退水流量；結合第n+1天融雪區流域的流域面積A內的融雪和降雨的水量以及流域面積內河道徑流的的退水流量，計算得到當前融雪期內第n+1天融雪區流域的日徑流量，解決了相關技術的預測融雪徑流量的方法無法模擬一定時間段內的融雪期的日徑流量，導致預測結果不準確的問題，進而實現提高預測融雪期的日徑流量的準確度和完整性的效果。
【專利附圖】
【附圖說明】
[0019]此處所說明的附圖用來提供對本發明的進一步理解，構成本申請的一部分，本發明的示意性實施例及其說明用於解釋本發明，並不構成對本發明的不當限定。在附圖中:
[0020]圖1是根據本發明實施例的融雪期的日徑流量的預測方法流程圖；
[0021]圖2是根據本發明圖1所示實施例的獲取日氣溫溫度數據的流程圖；
[0022]圖3是根據本發明實施例一種優選的融雪期的日徑流量的預測方法的詳細流程圖；
[0023]圖4是根據本發明實施例的融雪及降雨的徑流深度計算方法的流程圖；
[0024]圖5是根據本發明實施例的強降雨下退水係數的修正方法流程圖；
[0025]圖6是根據本發明實施例的預測積雪覆蓋率的外推方法流程圖；以及
[0026]圖7是根據本發明實施例的融雪期的日徑流量的預測裝置結構示意圖。
【具體實施方式】
[0027]需要說明的是，在不衝突的情況下，本申請中的實施例及實施例中的特徵可以相互組合。下面將參考附圖並結合實施例來詳細說明本發明。
[0028]根據本發明實施例，提供了一種方法實施例，需要說明的是，在附圖的流程圖示出的步驟可以在諸如一組計算機可執行指令的計算機系統中執行，並且，雖然在流程圖中示出了邏輯順序，但是在某些情況下，可以以不同於此處的順序執行所示出或描述的步驟。
[0029]圖1是根據本發明實施例的融雪期的日徑流量的預測方法流程圖，如圖1所示該方法包括如下步驟:
[0030]步驟S102，獲取當前融雪期內第η天融雪區流域的變量數據和測量參數數據。
[0031]步驟S104，獲取第n+1天融雪區流域的退水係數kn+1。
[0032]上述步驟中的退水係數k與其他參數(例如徑流係數和度日因子)類似，在計算前是給定值的參數，即一般是固定的參數，其值由兩個參數X和I決定(即模型不是直接輸入k的值而是輸入X和y的值，通過模型自動計算得到參數k，通常X和y也是固定的)，k的值在模型計算過程中，可以在流域平均降雨深度超過一個臨界值時進行修改。
[0033]步驟S106，根據第η天融雪區流域的變量數據和測量參數數據，以及第n+1天融雪區流域的退水係數kn+1，計算第n+1天融雪區流域的流域面積A內的由融雪和降雨產生的水量以及流域內河道徑流的退水流量。
[0034]步驟S108，結合第n+1天融雪區流域的流域面積A內的融雪和降雨的水量以及流域內河道徑流的退水流量，計算得到第n+1天融雪區流域的日徑流量。
[0035]本申請上述實施例一提供的方案，通過獲取任意一天的融雪區流域的變量數據和測量參數數據以及退水係數來計算得到預測結果，由於用於進行預測處理的融雪區流域的變量數據和測量參數數據包含了當前融雪期的各種環境數據，從而充分考慮了多組環境數據對預測結果的影響， 從而解決了相關技術的預測融雪徑流量的方法無法模擬一定時間段內的融雪期的日徑流量，導致預測結果不準確的問題，進而實現提高預測融雪期的日徑流量的準確度和完整性的效果。
[0036]優選地，本申請上述實施例中，變量數據可以包括:日氣溫數據T、日降水量數據P和積雪覆蓋率S，測量參數數據包括:徑流係數C，度日因子α和退水係數k，其中，步驟S106實現的根據第η天融雪區流域的變量數據和測量參數數據，以及第n+1天融雪區流域的退水係數kn+1，計算第n+1天融雪區流域的流域面積A內的融雪和降雨的水量以及流域內河道徑流的退水流量的步驟可以通過如下實施方案實現:
[0037]通過如下計算公式獲取由融雪和降雨所產生的水量和河道徑流的退水流量:融雪
和降雨
【權利要求】
1.一種融雪期的日徑流量的預測方法，其特徵在於，包括: 獲取當前融雪期內第η天融雪區流域的變量數據和測量參數數據； 獲取所述當前融雪期內第η+1天融雪區流域的退水係數kn+1 ； 根據所述第η天融雪區流域的變量數據和測量參數數據，以及所述第η+1天融雪區流域的退水係數kn+1，計算所述第η+1天融雪區流域的流域面積A內的融雪和降雨的水量以及所述流域內河道徑流的退水流量； 結合所述第η+1天融雪區流域的流域面積A內的融雪和降雨的水量以及所述流域內河道徑流的退水流量，計算得到所述當前融雪期內第η+1天融雪區流域的日徑流量。
2.根據權利要求1所述的方法，其特徵在於，所述變量數據包括:日氣溫數據Τ、日降水量數據P和積雪覆蓋率S，所述測量參數數據包括:徑流係數C，度日因子α和所述退水係數k, 其中，根據所述當前融雪期內第η天融雪區流域的變量數據和測量參數數據，以及所述第η+1天融雪區流域的退水係數kn+1，計算所述第η+1天融雪區流域的流域面積A內的融雪和降雨的水量以及所述流域內河道徑流的退水流量的步驟包括: 通過如下計算公式獲取融雪和降雨的水量和退水流量:
3.根據權利要求2所述的方法，其特徵在於，按照海拔範圍劃分所述融雪區流域的流域面積為N個子融雪區流域Al，A2，……，AN，其中，所述結合所述第η+1天融雪區流域的流域面積內的融雪和降雨的水量以及所述流域內河道徑流的退水流量，計算得到所述當前融雪期內第η+1天融雪區流域的日徑流量的步驟包括: 通過如下計算公式獲取所述當前融雪期內第η+1天融雪區流域的日徑流量Qn+1:
4.根據權利要求1至3中任意一項所述的方法，其特徵在於，在獲取所述當前融雪期內第η天融雪區流域的變量數據和測量參數數據之前，所述方法還包括: 創建變量資料庫文件和測量參數資料庫文件，所述變量資料庫文件用於保存融雪期每天的所述變量數據，所述測量參數資料庫文件用於保存融雪期每天的所述測量參數數據；其中，所述變量資料庫文件和所述測量參數資料庫文件以日期為標識所述變量數據和所述測量參數數據的標號ID。
5.根據權利要求1所述的方法，其特徵在於，獲取所述當前融雪期內第η天融雪區流域的所述積雪覆蓋率S的步驟包括: 讀取所述當前融雪期的η天內的每日平均氣溫ail和每日度日因子Til ； 累加所述當前融雪期的η天內每日的融雪深度，得到所述當前融雪期的η天內的累積融雪深度Ml,其中，通過計算公式Mil = ail*Til計算得到所述當前融雪期的η天內每日的融雪深度Mil ； 將所述當前融雪期的η天內的累積融雪深度Ml代入所述當前融雪期的積雪覆蓋率修正衰減曲線MDC或歷史融雪期的積雪覆蓋率修正衰減曲線MDC進行查詢，得到所述當前融雪期內第η天融雪區流域的所述積雪覆蓋率S。
6.根據權利要求5所述的方法，其特徵在於，在讀取所述當前融雪期的η天內的每日平均氣溫ail和每日度日因子Til之前，所述方法還包括: 獲取所述當前融雪期的預定時間段內的每日平均氣溫ai2和每日度日因子Ti2 ； 累加所述當前融雪期的預定時間段內每日的融雪深度，得到所述當前融雪期的累積融雪深度M2，其中，通過計算公式Mi2 = ai2*Ti2計算得到所述當前融雪期的η天內每日的融雪深度Mi 2 ； 檢測所述當前融雪期的預定時間段內的積雪覆蓋率，得到所述當前融雪期的預定時間段內的實測積雪覆蓋率SI ； 將所述當前融雪期的預定時間段內的累積融雪深度Ml和所述實測積雪覆蓋率SI代入歷史融雪期MDC資料庫進行匹配處理，確定所述當前融雪期的積雪覆蓋率修正衰減曲線MDC，所述歷史融雪期MDC資料庫包括至少一個歷史融雪期的積雪覆蓋率修正衰減曲線MDC ； 其中，在將所述當前融雪期的預定時間段內的累積融雪深度Ml和所述實測積雪覆蓋率SI代入歷史融雪期MDC資料庫進行匹配處理之前，所述方法還包括:根據所述歷史融雪期的積雪覆蓋面積數據和所述歷史融雪期的累積融雪深度，來獲取所述歷史融雪期的積雪覆蓋率修正衰減曲線MDC。
7.一種融雪期的日徑流量的預測裝置，其特徵在於，包括: 第一獲取模塊，用於獲取當前融雪期內第η天融雪區流域的變量數據和測量參數數據； 第二獲取模塊，用於獲取所述當前融雪期內第η+1天融雪區流域的退水係數kn+1 ； 處理模塊，用於根據所述第η天融雪區流域的變量數據和測量參數數據，以及所述第η+1天融雪區流域的退水係數kn+1，計算所述第η+1天融雪區流域的流域面積A內的融雪和降雨的水量以及所述流域內河道徑流的退水流量； 計算模塊，用於結合所述第η+1天融雪區流域的流域面積A內的融雪和降雨的水量以及所述流域內河道徑流的退水流量，計算得到所述當前融雪期內第η+1天融雪區流域的日徑流量。
8.根據權利要求7所述的裝置，其特徵在於，所述變量數據包括:日氣溫數據Τ、日降水量數據P和積雪覆蓋率S，所述測量參數數據包括:徑流係數C，度日因子α， 其中，所述處理模塊包括: 第一子計算模塊，用於通過如下計算公式獲取融雪和降雨的水量和退水流量:
9.根據權利要求8所述的裝置，其特徵在於，按照海拔範圍劃分所述融雪區流域的流域面積為N個子融雪區流域Al，A2，……，AN，其中，所述第二子計算模塊包括: 第三子計算模塊，用於通過如下計算公式獲取所述當前融雪期內第η+1天融雪區流域的日徑流量Qn+1:
10.根據權利要求7至9中任意一項所述的裝置，其特徵在於，所述裝置還包括: 創建模塊，用於創建變量資料庫文件和測量參數資料庫文件，所述變量資料庫文件用於保存融雪期每天的所述變量數據，所述測量參數資料庫文件用於保存融雪期每天的所述測量參數數據；其中，所述變量資料庫文件和所述測量參數資料庫文件以日期為標識所述變量數據和所述測量參數數據的標號ID。
11.根據權利要求7所述的裝置，其特徵在於，所述第一獲取模塊包括: 讀取模塊，用於讀取所述當前融雪期的η天內的每日平均氣溫ail和每日度日因子Til ； 第一累加模塊，用於累加所述當前融雪期的η天內每日的融雪深度，得到所述當前融雪期的η天內的累積融雪深度Μ1，其中，通過計算公式Mil = ail*Til計算得到所述當前融雪期的η天內每日的融雪深度Mi I ； 查詢模塊，用於將所述當前融雪期的η天內的累積融雪深度Ml代入所述當前融雪期的積雪覆蓋率修正衰減曲線MDC或歷史融雪期的積雪覆蓋率修正衰減曲線MDC進行查詢，得到所述當前融雪期內第η天融雪區流域的所述積雪覆蓋率S。
12.根據權利要求11所述的裝置，其特徵在於，所述裝置還包括: 第三獲取模塊，用於獲取所述當前融雪期的預定時間段內的每日平均氣溫ai2和每日度日因子Ti2 ； 第二累加模塊，用於累加所述當前融雪期的預定時間段內每日的融雪深度，得到所述當前融雪期的累積融雪深度M2，其中，通過計算公式Mi2 = ai2*Ti2計算得到所述當前融雪期的η天內每日的融雪深度Mi2 ； 檢測模塊，用於檢測所述當前融雪期的預定時間段內的積雪覆蓋率，得到所述當前融雪期的預定時間段內的實測積雪覆蓋率SI ； 匹配模塊，用於將所述當前融雪期的預定時間段內的累積融雪深度Ml和所述實測積雪覆蓋率SI代入歷史融雪期MDC資料庫進行匹配處理，確定所述當前融雪期的積雪覆蓋率修正衰減曲線MDC，所述歷史融雪期MDC資料庫包括至少一個歷史融雪期的積雪覆蓋率修正衰減曲線MDC ； 第四獲取模塊，用於根據所述歷史融雪期的積雪覆蓋面積數據和所述歷史融雪期的累積融雪深度，來獲取所述歷史融雪期的積雪覆蓋率修正衰減曲線MDC。
【文檔編號】G06F19/00GK104021283SQ201410223137
【公開日】2014年9月3日 申請日期:2014年5月23日 優先權日:2014年5月23日
【發明者】陳濤, 蘇國鋒, 袁宏永, 馬鵬飛, 黃全義, 孫佔輝, 李志鵬 申請人:清華大學, 北京辰安科技股份有限公司