一种考虑气候变化影响的高寒区日径流区间预测方法及系统

    公开(公告)号:CN117828264A

    公开(公告)日:2024-04-05

    申请号:CN202410033920.7

    申请日:2024-01-10

    Applicant: 河海大学

    Abstract: 本发明公开了一种考虑气候变化影响的高寒区日径流区间预测方法及系统,方法包括:收集水文气象资料,划分水文单元并构建各单元水系拓扑关系;构建三水源新安江模型以便后续应用于各个水文单元;基于度日因子法构建融雪模块嵌入到新安江模型中,将流域积雪及融雪径流纳入流域降水‑径流的计算中;基于水文统计法构建不确定性模块,筛选出适用于流域的模型有效参数集并驱动模型输出预测流量集,进而估算一定置信水平的预测流量区间,作为日径流区间预测结果。本发明有效刻画了水文气象不确定性对径流变化的影响,并弥补了传统水文模型在高寒地区高水流量方面预测效果较差的不足,可以为高寒地区的水资源管理、梯级水库群调度提供技术支撑。

    考虑气候变化影响的水文气象时间序列周期演变识别方法及装置

    公开(公告)号:CN117932316A

    公开(公告)日:2024-04-26

    申请号:CN202410052392.X

    申请日:2024-01-15

    Applicant: 河海大学

    Abstract: 本发明公开了一种考虑气候变化影响的水文气象时间序列周期演变识别方法及装置方法包括:对水文气象序列进行去趋势化处理,消除全球气候平衡温度升高对周期识别的影响;对水文气象序列进行降噪处理,消除白噪声影响;利用信噪比选择最优的离散小波母函数及多分辨率个数,以达到最优的去噪效果;对去趋势和降噪后的水文气象序列采用连续小波函数进行周期识别,辨识不同尺度下扰动的相对强度和序列中的主要周期,揭示时间序列中隐藏的周期变化。本发明克服了趋势性及噪声对水文气象序列数据信息质量的影响及周期识别的干扰,可以在考虑气候变化和白噪声的情况下对水文气象时间序列进行周期挖掘,在确保最优去噪效果的前提下提升周期分析的准确性。

    一种基于水文水动力模型的湖泊汛末蓄水策略智能优化方法

    公开(公告)号:CN118095562A

    公开(公告)日:2024-05-28

    申请号:CN202410354927.9

    申请日:2024-03-27

    Applicant: 河海大学

    Abstract: 本发明公开一种基于水文水动力模型的湖泊汛末蓄水策略智能优化方法,包括:获取包含蓄水时机与蓄水调度规则的蓄水策略样本库,并将其输入到预构建的湖泊及其蓄滞洪区联合运用的水文水动力模型中,获取每个蓄水策略样本的蓄水时机、蓄水调度规则和评价指标的三维映射关系;根据所述三维映射关系,采用KNN最临近算法提取三维映射关系中评价指标的特征值数据;以提取的评价指标特征值数据作为计算依据,采用NSGA‑II智能优化算法对蓄水时机与蓄水调度规则进行最优解搜索迭代,获取最优蓄水策略。能够实现对洪水演进过程与淹没动态的精细化模拟,可以有效规避局部最优解,在降低湖泊防洪风险的同时进一步提高蓄水效率。

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