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公开(公告)号:CN117522012B
公开(公告)日:2024-07-16
申请号:CN202311447184.1
申请日:2023-11-02
申请人: 长江水利委员会水文局 , 长江大学
IPC分类号: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F30/20 , G06F111/08
摘要: 一种基于季节周期特性的径流场景生成方法,其包括如下步骤:步骤1,获取Nk年每个季节分成T个时段的径流时序数据#imgabs0#步骤2,获得各季节累积分布函数cdfj;步骤3,扩大原始径流时序数据区间为极端区间;步骤4,将原始径流时序数据#imgabs1#映射至极端区间,得#imgabs2#步骤5,获得各季节各时段累积分布函数cdfj,t;步骤6,选取LHS抽样次数N;步骤7,LHS抽样逆变换;步骤8,量化原始数据各季节波动幅度σj;步骤9,重组抽样数据,得到随机模拟结果。本发明生成的时序场景从上下限区间以及场景波动幅度两方面更加近似于原始场景,可以提高场景模拟的拟真效果和进一步场景提取的合理性,对于制定水库或新能源最优运行策略的方法研究具有重要的推广使用价值。
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公开(公告)号:CN117172142B
公开(公告)日:2024-05-17
申请号:CN202310771809.3
申请日:2023-06-27
申请人: 长江水利委员会水文局
IPC分类号: G06F30/28 , G06T17/05 , G06F113/08 , G06F119/14
摘要: 考虑地形影响的水文模型水流沿程再分配方法,包括如下步骤:1.将流域离散为若干栅格单元,将栅格单元的分辨率设置为分布式水文模型产汇流计算的计算尺度,提取地形坡度βc;2.提高栅格单元的分辨率,计算地形坡度并将其升尺度至计算尺度,量化栅格单元内部的地形起伏βs;3.以降雨P和蒸发E为输入,计算栅格单元内能够自由流出的水流q,将q分为进入下游栅格单元包气带的水流qc和排入栅格单元内部沟道的水流qs;4.水流qc补充下游栅格单元包气带缺水量后继续流出,水流qs通过沟道在不同栅格单元间快速运动,实现栅格单元间的水流沿程再分配。本方法设计合理,有利于较好的模拟降雨径流过程中的土壤水时空动态分布,实现较高精度的径流过程模拟。
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公开(公告)号:CN117852290A
公开(公告)日:2024-04-09
申请号:CN202410050046.8
申请日:2024-01-11
申请人: 长江水利委员会水文局
IPC分类号: G06F30/20 , G06F111/10 , G06F113/08
摘要: 一种分布式蓄水容量参数分区优化调整方法,包括如下步骤:步骤1,率定整个流域蓄水容量参数均值和子流域蓄水容量参数均值;步骤2,计算子流域、剩余流域和整个流域蓄水容量参数均值的比例系数,并分别赋值给子流域和剩余流域的质心点;步骤3,以质心点为基础,将比例系数进行地理插值,得到整个流域范围内比例系数的空间分布栅格Rasterγ;步骤4,将比例系数的空间分布栅格Rasterγ进行调整,得到调整后的比例系数的空间分布栅格Rasterγ′,将其作为整个流域内蓄水容量参数的调整系数,实现分布式蓄水容量参数分区优化。本发明数据来源稳定可靠、计算效率高、结果客观合理,有利于考虑了分布式蓄水容量参数的分区优化调整计算,值得推广。
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公开(公告)号:CN117807353A
公开(公告)日:2024-04-02
申请号:CN202311853157.4
申请日:2023-12-29
申请人: 长江水利委员会水文局 , 湖南省常德水文水资源勘测中心
摘要: 考虑时变径流系数的小型水库纳雨能力动态迭代试算方法,包括如下步骤:步骤1,收集小型水库特征值;步骤2,计算前期影响雨量Pa,并结合最大蓄水容量Im计算纳雨能力试算开始的初始值InitP纳雨;步骤3,根据初始值InitP纳雨和小型水库P‑Pa‑α曲线查算对应的径流系数α查,进而得到纳雨能力计算值CalP纳雨;步骤4,统计纳雨能力计算值CalP纳雨和初始值InitP纳雨之间的差值ΔP纳雨,并根据ΔP纳雨迭代试算纳雨能力。本方法计算结果具有较高精度与可靠性,数据来源稳定可靠,函数关系明确,有利于考虑时变径流系数的小型水库纳雨能力动态迭代试算方法的快速自动执行,同时保证了结果的客观合理性,可以进一步促进小型水库洪水预警预报的深入发展。
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公开(公告)号:CN117522012A
公开(公告)日:2024-02-06
申请号:CN202311447184.1
申请日:2023-11-02
申请人: 长江水利委员会水文局 , 长江大学
IPC分类号: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F30/20 , G06F111/08
摘要: 一种基于季节周期特性的径流场景生成方法,其包括如下步骤:步骤1,获取Nk年每个季节分成T个时段的径流时序数据 步骤2,获得各季节累积分布函数cdfj;步骤3,扩大原始径流时序数据区间为极端区间;步骤4,将原始径流时序数据映射至极端区间,得步骤5,获得各季节各时段累积分布函数cdfj,t;步骤6,选取LHS抽样次数N;步骤7,LHS抽样逆变换;步骤8,量化原始数据各季节波动幅度σj;步骤9,重组抽样数据,得到随机模拟结果。本发明生成的时序场景从上下限区间以及场景波动幅度两方面更加近似于原始场景,可以提高场景模拟的拟真效果和进一步场景提取的合理性,对于制定水库或新能源最优运行策略的方法研究具有重要的推广使用价值。
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公开(公告)号:CN117436619A
公开(公告)日:2024-01-23
申请号:CN202311759108.4
申请日:2023-12-20
申请人: 长江水利委员会水文局 , 贵州乌江水电开发有限责任公司 , 雅砻江流域水电开发有限公司
IPC分类号: G06Q10/063 , G06Q10/0635 , G06Q10/0631 , G06Q50/06
摘要: 本发明公开了一种基于等效防洪作用的梯级水库防洪库容联合预留方法,包括以下主要步骤:量化流域暴雨洪水特性;基于流域暴雨洪水特性确定流域不同时间尺度的暴雨预报判别指标;结合流域暴雨洪水特性和当前水文气象预报水平,确定可用于判别未来水雨情形势的有效预见期;综合暴雨预报判别指标和未来水雨情形势的有效预见期,根据上游水库汛期不同运行水位对应的拦蓄能力,动态分析下游水库汛期运行水位动态控制指标,制定梯级水库汛期防洪库容联合预留方案;通过运用梯级水库汛期防洪库容联合预留方案,分析水库的效益以及潜在防洪风险,制定风险控制措施。既保证了计算结果的精度与可靠性,又能及时方便地在梯级水库防洪库容联合预留方案制定中推广应用。
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公开(公告)号:CN116977401A
公开(公告)日:2023-10-31
申请号:CN202310955063.1
申请日:2023-08-01
申请人: 三峡大学 , 长江水利委员会水文局 , 中国长江电力股份有限公司
发明人: 李昌文 , 许洋 , 许银山 , 彭辉 , 陈瑜彬 , 张潇 , 冯宝飞 , 任玉峰 , 曹辉 , 刘新波 , 马一鸣 , 余亦凡 , 李洁 , 黄艳 , 钱竹胜 , 田逸飞 , 邹玉婷 , 颜鹏辉 , 戴龙腾 , 周鹏宇 , 冯婉婷 , 毕祯珊 , 赫梦迪 , 熊猛 , 蔡艺茂
摘要: 本发明公开一种湖泊面积遥感提取的精度评定方法、系统及存储介质,涉及遥感监测技术领域,该方法包括获取湖泊的长时序遥感影像;根据长时序遥感影像提取湖泊面积时间序列;根据湖泊面积时间序列构建水位‑模拟面积关系曲线;根据长时序遥感影像同时刻的湖泊控制性水文站点实测水位值及各水位下的湖泊面积,构建水位‑实测面积关系曲线;根据水位‑模拟面积关系曲线和水位‑实测面积关系曲线间差异对湖泊面积遥感提取的精度进行评定。本发明能够提高湖泊面积提取精度的评定效率。
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公开(公告)号:CN115936545A
公开(公告)日:2023-04-07
申请号:CN202310061476.5
申请日:2023-01-18
申请人: 华中科技大学 , 长江水利委员会水文局
IPC分类号: G06Q10/067 , G06Q50/06 , G06F16/29
摘要: 本发明公开了一种基于水热互补方程的两参数月尺度水文模型建立方法,属于水文领域。所述方法包括以下步骤:采集研究区域水文数据;根据时间序列划分率定期与验证期;构建基于水热互补方程的两参数月尺度水文模型;利用SCE‑UA算法进行参数率定;模型检验与精度评价。采用本发明提供的方法建立的月尺度水文模型具有理论基础坚实、结构简单、参数较少、模拟精度高等特点,适宜在湿润及半湿润地区推广使用,为水资源规划和合理配置提供技术支撑。
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公开(公告)号:CN115755219A
公开(公告)日:2023-03-07
申请号:CN202211271357.4
申请日:2022-10-18
申请人: 长江水利委员会水文局 , 河海大学
IPC分类号: G01W1/10 , G01C13/00 , G06N3/0464
摘要: 本发明公开一种基于STGCN的洪水预报误差实时校正方法及系统,该方法包括:构建预报误差实时校正数据集;对预报误差实时校正数据集进行预处理,提取预报模型输入数据中相关雨量站到预报断面间的流经长度,构建空间邻接矩阵;构建时空图卷积网络模型STGCN,提取误差序列的时序和局部空间特征,构建反映误差序列非线性关系的映射函数;采用改进灰狼优化算法进行参数寻优,构建最优AGWO_STGCN模型;利用预报模型M对实时数据进行预测,利用实时误差校正模型AGWO_STGCN对模型预报误差进行预测,获得最终的预测值。本发明具有更好的预测效果和预测精度,并提高预测模型的泛化能力。
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公开(公告)号:CN110619432B
公开(公告)日:2022-08-30
申请号:CN201910874717.1
申请日:2019-09-17
申请人: 长江水利委员会水文局
摘要: 本发明提供了一种基于深度学习的特征提取水文预报的方法,属于水资源高效利用与水文预报领域,方法包括:首先利用流域历史信息获得流域水文预报特征因子集合,其次利用数据挖掘算法训练特征因子集合并获得不同因子作用下“量值”和“过程形态”相似的多组场次洪水过程集合,然后基于深度学习算法开展传统水文预报中各模型、方法的参数率定,并形成模型、方法与参数方案配套的模型库和方法库,最后结合聚类分析完成水文预报计算。相对于已有方法,本发明有效改进了传统水文预报方法预报精度较低、有效预见期较短等不足,在开展水文预报时能够明显提高预报精度、延长预见期,具有良好的适用性和可行性,为流域水文预报提供了行之有效的技术方法。
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