[發明專利]一種四步耦合中長期水文預報方法

在審

• 申請號: 201810153655.0
• 申請日: 2018-02-22
• 公開（公告）號: CN108108860A
• 公開（公告）日: 2018-06-01
• 發明（設計）人: 王軍;梁忠民;肖章玲;牛小茹;李彬權;胡義明
• 申請（專利權）人: 河海大學
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04
• 代理公司: 南京縱橫知識產權代理有限公司 32224
• 代理人: 董建林

本發明公開了一種四步耦合中長期水文預報方法，包括以下步驟：步驟（1）預報：根據流域水文氣象資料，采用多種模型進行中長期水文預報；步驟（2）誤差校正：采用AR模型對前述預報結果進行誤差校正，得到校正后預報結果；步驟（3）多模型綜合：根據各模型校正后預報結果的誤差，對多種模型校正后預報結果進行加權處理，得到綜合預報結果；步驟（4）可靠度評估：基于綜合預報結果，采用水文不確定性處理器（HUP）定量評估預報過程中的不確定性因素，得到一定置信度下的區間預報結果。該預報結果能夠提供豐富的不確定性信息，為水資源調度配置提供更為科學合理的決策依據，具有重要的實際意義。

技術領域

本發明涉及水文預報技術領域，尤其涉及一種四步耦合中長期水文預報新技術。

背景技術

水文預報在防汛抗旱、水資源規劃和開發利用等方面都發揮著重要作用。但隨著預見期的增長，預報不確定性不斷增加，中長期水文預報技術面臨困難和挑戰。準確的中長期水文預報有利于掌握未來水情，對區域水資源管理和調度具有重要意義。

目前，中長期水文預報方法一般分為陸氣耦合方法和統計方法兩類。陸氣耦合方法將大氣模式和水文預報模型進行耦合，由數值天氣預報提供未來預見期內降雨，將其作為水文預報模型的輸入進行預報。但目前數值天氣預報在月、季、年尺度上難以獲得滿意的精度，仍在研究階段。統計方法通過建立預報因子與各相關變量之間的統計關系來進行預報，包括多元回歸方法、模糊分析、灰色系統方法、支持向量機模型、人工神經網絡預測等。統計方法簡便且具有一定的物理機制，在實際中應用較為廣泛。受氣候氣象因素、下墊面變化和人類活動等諸多因素的影響，水文過程呈現出復雜的非線性特征，開展中長期水文預報工作仍然困難。

總體而言，目前中長期水文預報方法主要存在以下三個問題：(1)由于預報所用時間序列可能被噪聲污染，存在一定誤差，且預報模型本身也存在系統誤差，因此預報結果與實測值相比就會有一定誤差，需要分析誤差規律，對原預報結果進行校正。(2)各預報方法都有各自的適用條件，沒有哪個模型能夠在任何流域都一直取得很好的預報結果。因此僅采用某一預報模型會導致預報結果不穩定，需要研究多種模型綜合分析。(3)目前的中長期水文預報大多采用定值預報，并沒有考慮到預報過程中的不確定性因素。因此需要對預報結果進行可靠度評估，如在一定置信度下給出預報結果。

發明內容

為了解決現有技術的不足，本發明提供一種四步耦合中長期水文預報新技術，對原預報結果進行校正、多模型綜合分析、可靠度評估等環節，提供更為合理、有效的中長期水文預報結果。

為了解決上述技術問題，本發明的技術方案為：一種四步耦合中長期水文預報新技術，其特征在于，包括以下步驟：

一種四步耦合中長期水文預報方法，包括以下步驟：

步驟1，預報：將實測水文資料{H(t)}，t＝1,2,…,T，分為率定期資料H(t1)和驗證期資料H(t2)；

采用m種水文預報模型預測水文要素(如降雨或者徑流)，得到率定期預報結果和驗證期內預報結果其中i＝1,2,…,m，t1＝1,2,…,T1，t2＝T1+1,T1+2,…,T；