[發(fā)明專利]變化條件下流域非一致性設(shè)計洪水的不確定性分析方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201910853744.0
• 申請日: 2019-09-10
• 公開（公告）號: CN110598315B
• 公開（公告）日: 2022-11-18
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 蔡文君;祝雪萍;趙雪花;武鵬林;王雪妮
• 申請（專利權(quán)）人: 太原理工大學(xué)
• 主分類號: G06F30/20
• 分類號: G06F30/20;G06F111/10;G06F113/08
• 代理公司: 太原市科瑞達(dá)專利代理有限公司 14101
• 代理人: 申艷玲

1.變化條件下流域非一致性設(shè)計洪水的不確定性分析方法，其特征在于：利用非一致性水文頻率分析方法分析單一因子和不同因子組合方案下，歷史及未來時期非一致性極值洪水序列的數(shù)學(xué)描述，在考慮峰量相關(guān)性的基礎(chǔ)上，研究歷史及未來時期洪峰、洪量序列的非一致性邊緣分布線型及相應(yīng)的協(xié)變量組合，并給出在指定聯(lián)合重現(xiàn)期下，峰量聯(lián)合分布的不確定性區(qū)間。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的變化條件下流域非一致性設(shè)計洪水的不確定性分析方法，其特征在于：所述的非一致性水文頻率分析方法是針對非一致性極值洪水序列進(jìn)行，采用年最大值法AM來選取洪峰及相應(yīng)洪量序列作為非一致性極值洪水序列；

所述的未來時期的非一致性極值洪水序列，通過將多種氣候模式輸出的氣候情景集結(jié)合率定好的SWAT水文模型獲得，將每種氣候情景集分別驅(qū)動SWAT模型，獲得不同氣候情景集下的未來時期的徑流過程，并用AM法選取極值洪水序列；

所述的歷史和未來時期非一致性極值洪水序列的數(shù)學(xué)描述主要指變化條件下水文序列的分布參數(shù)不再是常數(shù)而是隨協(xié)變量變化，協(xié)變量包括時間因子、氣象因子、水庫調(diào)度因子，綜合考慮以上因子的情況下確定非一致性極值洪水序列的分布線型。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的變化條件下流域非一致性設(shè)計洪水的不確定性分析方法，其特征在于：SWAT模型本地化構(gòu)建的具體步驟如下：

(1)收集研究區(qū)域日降雨、徑流數(shù)據(jù)及日尺度氣象數(shù)據(jù)，包括氣溫、相對濕度、風(fēng)速、日照時數(shù)；地理信息數(shù)據(jù)包括DEM數(shù)據(jù)、土壤及土地利用分布圖；

(2)建模中，首先基于流域DEM生成水系，然后基于土壤和土地利用分布圖的二重編碼結(jié)果劃分水文響應(yīng)單元；接著將氣象要素序列轉(zhuǎn)換為符合SWAT模型格式要求的數(shù)據(jù)，并輸入其中；最后通過參數(shù)敏感性分析率定模型的參數(shù)，從而獲得模擬徑流過程。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的變化條件下流域非一致性設(shè)計洪水的不確定性分析方法，其特征在于：所述的非一致性極值洪水序列分布線型的確定包含以下步驟：選擇極值分布模型中的分布函數(shù)，構(gòu)建廣義可加的參數(shù)時變統(tǒng)計模型GAMLSS，設(shè)置形狀、位置、尺度參數(shù)隨協(xié)變量變化的方案，采用AIC和SBC準(zhǔn)則計算各極值模型對應(yīng)不同協(xié)變量組合的AIC值及SBC值，最后選取AIC值最小的極值模型及其所對應(yīng)的協(xié)變量組合作為最優(yōu)，若AIC較接近，選取SBC值最小的組合，從而獲得最優(yōu)的極值模型和協(xié)變量組合。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的變化條件下流域非一致性設(shè)計洪水的不確定性分析方法，其特征在于：構(gòu)建GAMLSS模型，包括以下步驟：

(1)選擇協(xié)變量指標(biāo)

分別以時間指標(biāo)；氣候指標(biāo)，即降雨和氣溫的指標(biāo)；和水庫調(diào)度指標(biāo)為協(xié)變量，水庫調(diào)度指標(biāo)定義為：

其中A_i為水庫的控制流域面積，A_T為水文站的控制流域面積，S_i為水庫的防洪庫容，S_T為水文站的年徑流量；對于未來時期，除水文站年徑流量須由未來時期模擬徑流得到，其余變量和歷史時期一致，該指標(biāo)能反映水庫防洪調(diào)度對流域徑流的影響；

(2)選擇極值分布模型

選擇極值分布模型中的GEV，GLO，Gumbel，Weibull，Log-Normal，Gamma作為分布函數(shù)；

(3)確定參數(shù)隨協(xié)變量變化組合方案

構(gòu)建GAMLSS時，除了將形狀參數(shù)ξ固定為常數(shù)外，位置μ和尺度σ參數(shù)依照協(xié)變量的不同，設(shè)置以下幾種方案，只考慮參數(shù)隨協(xié)變量呈線性變化，對于時間和水庫調(diào)度協(xié)變量：①位置和尺度參數(shù)皆為常數(shù)；②只有位置參數(shù)隨協(xié)變量變化；③只有尺度參數(shù)隨協(xié)變量變化；④位置，尺度參數(shù)皆隨協(xié)變量變化；

對于氣候協(xié)變量，由于涉及到降雨、氣溫兩個變量，則方案為：①位置參數(shù)為常數(shù)，尺度參數(shù)則分為常數(shù)、隨降雨變化、隨氣溫變化、隨降雨氣溫同時變化四種形式；②位置參數(shù)只隨降雨變化，尺度參數(shù)變化同上；③位置參數(shù)只隨氣溫變化，尺度參數(shù)變化同上；④位置參數(shù)隨降雨氣溫同時變化，尺度參數(shù)變化同上；

(4)極值模型及相應(yīng)協(xié)變量組合優(yōu)選

采用AIC和SBC準(zhǔn)則優(yōu)選模型，通過對比各極值模型和對應(yīng)協(xié)變量組合的AIC和SBC值選擇最優(yōu)的極值模型和協(xié)變量組合，AIC值越小越優(yōu)，若AIC值接近，選取SBC值最小的組合。