一种水文情势影响的评价方法、系统及存储介质

    公开(公告)号:CN113780829A

    公开(公告)日:2021-12-10

    申请号:CN202111075861.2

    申请日:2021-09-14

    Abstract: 本发明公开了一种水文情势影响的评价方法、系统及存储介质,涉及水文情势评价技术领域,具体步骤包括如下:获取水利建筑设施建设前后下游河道的水文序列数据;根据所述水文序列数据计算水利建筑设施建设前后水文序列的盒维数;基于所述盒维数计算水文序列的分形维数;通过所述分形维数得到水文序列的变异度和变异率;依据所述变异度和变异率评价水利建筑设施调度对水文情势的影响。基于分形理论中盒维数描述水利建筑设施调度对小尺度水文过程影响的量化方法,构建变异度和变异率两个标识参数;为特征值评价提供了有益的补充,可为水库生态调度,水生态保护,下游河道治理,堤防设计等提供参考。

    洪水事件识别方法、装置、计算机设备和存储介质

    公开(公告)号:CN113780657A

    公开(公告)日:2021-12-10

    申请号:CN202111063322.7

    申请日:2021-09-10

    Abstract: 本申请涉及一种洪水事件识别方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括:获取目标流域对应的出口流量时间序列、日面雨量时间序列和日均气温的时间序列;根据所述日面雨量时间序列和所述日均气温的时间序列、以及预设的径流划分规则,确定各径流类型对应的主导时间段;所述径流类型至少包括:基流,融雪径流,融冰径流;基于所述日面雨量时间序列分析所述目标流域对应的降雨事件信息,并基于所述出口流量时间序列分析洪水事件信息;根据所述目标流域对应的所述降雨事件信息、所述洪水事件信息、以及所述各类型的径流的主导时间段,确定各洪水事件对应的成因识别结果。本方法准确性高,应用范围广,丰富了目前寒区洪水模拟及预报的研究内容。

    一种煤矿水区域高效利用和优化调配方法

    公开(公告)号:CN113449890A

    公开(公告)日:2021-09-28

    申请号:CN202110808145.4

    申请日:2021-07-16

    Abstract: 本发明公开了一种煤矿水区域高效利用和优化调配方法,涉及非常规水资源管理技术领域,包括:获取区域内各用水户的用水需求,用水户包括生产、生活、生态;获取区域内各供水水源的供水量、水质,供水水源包括地表水、地下水、煤矿水及其他非常规水资源;根据各供水水源的供水量、水质,以及不同用水户的用水需求,构建区域水资源优化配置模型,求解模型得到各供水水源的配置方案;获取区域内的输配水能力、排水能力、管网连通性及对各用水户输配水的可能性,结合所述配置方案,得到煤矿水最优配置方案。本发明将煤矿水纳入区域水资源配置,形成面向区域生产、生态的配置方法,解决了地区煤矿水富裕无法得到充分利用而生态环境亟需保护的双重问题。

    一种水文情势影响的评价方法、系统及存储介质

    公开(公告)号:CN113780829B

    公开(公告)日:2023-04-18

    申请号:CN202111075861.2

    申请日:2021-09-14

    Abstract: 本发明公开了一种水文情势影响的评价方法、系统及存储介质,涉及水文情势评价技术领域,具体步骤包括如下:获取水利建筑设施建设前后下游河道的水文序列数据;根据所述水文序列数据计算水利建筑设施建设前后水文序列的盒维数;基于所述盒维数计算水文序列的分形维数;通过所述分形维数得到水文序列的变异度和变异率;依据所述变异度和变异率评价水利建筑设施调度对水文情势的影响。基于分形理论中盒维数描述水利建筑设施调度对小尺度水文过程影响的量化方法,构建变异度和变异率两个标识参数;为特征值评价提供了有益的补充,可为水库生态调度,水生态保护,下游河道治理,堤防设计等提供参考。

    长期降水预测模型构建方法、长期降水预测方法及装置

    公开(公告)号:CN114118640B

    公开(公告)日:2022-04-26

    申请号:CN202210110058.6

    申请日:2022-01-29

    Abstract: 本发明公开了一种长期降水预测模型构建方法、长期降水预测方法及装置,该构建方法包括:获取样本集;基于多重假设检验的错误发现率控制方法以及随机森林模型对样本集中的解释变量进行筛选,得到影响次年相应月份降水量的预测因子;根据影响次年相应月份降水量的预测因子和次年相应月份降水量进行随机森林建模,训练得到相应月份降水量的长期降水预测模型。本发明提供的长期降水预测模型构建方法、长期降水预测方法及装置,可以将变量筛选由经验依赖的方法优化为数据依赖的方法,改善随机森林方法在经验性筛选变量时的假阳性错误率问题,可以有效提升模型预测的准确性和可靠性。

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