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公开(公告)号：CN118736463A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410884030.7
申请日：2024-07-03
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的河道表面水流速度测量方法，包括以下步骤：步骤1、获取包含标识物和漂浮物的河道视频图像，并截取连续多帧的图像；步骤2、从河道视频图像中分割得到水面区域进而分割得到有效测速区域，并计算有效测速区域的实际宽度；步骤3、从有效测速区域中检测识别得到各个漂浮物，并判断漂浮物是否为有效测速区域中的有效漂浮物；步骤4、获取有效漂浮物首次出现在效测速区域的时间、首次离开有效测速区域的时间；然后，基于有效测试区域的实际宽度、有效漂浮物首次出现在效测速区域的时间、首次离开有效测速区域的时间，计算得到河道表面水流速度。本发明提高了现有计算河道表面水流速算法的准确度。
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公开(公告)号：CN113592186B
公开(公告)日：2023-02-14
申请号：CN202110900985.3
申请日：2021-08-06
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于实测径流数据的水文预报状态变量实时修正方法，该方法步骤如下：步骤1，收集和整理水文气象实测数据和数值降水预报数据；步骤2，根据步骤1中的水文气象实测数据构建流域水文模型，进行模型参数优化，确定模型最优参数组；步骤3，选定影响模型产汇流的重要状态变量，根据模型产汇流原理和步骤2中的最优参数组反推状态变量的计算公式，并依据实时观测径流计算当前时刻的状态变量；步骤4，利用数据同化方法将步骤3计算得到的状态变量作为模型初始条件输入水文模型，引入数值降水预报数据作为模型驱动进行洪水预报。该方法可提高流域水文模型对洪水的模拟和预报精度，有效延长洪水预见期。
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公开(公告)号：CN113592186A
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202110900985.3
申请日：2021-08-06
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于实测径流数据的水文预报状态变量实时修正方法，该方法步骤如下：步骤1，收集和整理水文气象实测数据和数值降水预报数据；步骤2，根据步骤1中的水文气象实测数据构建流域水文模型，进行模型参数优化，确定模型最优参数组；步骤3，选定影响模型产汇流的重要状态变量，根据模型产汇流原理和步骤2中的最优参数组反推状态变量的计算公式，并依据实时观测径流计算当前时刻的状态变量；步骤4，利用数据同化方法将步骤3计算得到的状态变量作为模型初始条件输入水文模型，引入数值降水预报数据作为模型驱动进行洪水预报。该方法可提高流域水文模型对洪水的模拟和预报精度，有效延长洪水预见期。
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