【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及流域水文水質過程模擬分析，尤其涉及一種小型流域水文產流與污染負荷短期預測精細化方法。
技術介紹
1、針對水文調節型流域尺度對流域污染物與水量進行精準預測會對流域污染負荷管控起到很關鍵的作用，例如可以根據預測結果提前做好流域污染負荷管控工作的部署。但是現有的技術主要針對非水文調節型流域的水量與污染負荷預測，例如沒有人工截留措施或者人工截留措施截留水量較小的流域負荷計算。而對人工截留措施截留水量較大的水文調節型流域尺度預測時，目前的現有技術的預測效果不好，目前的現有技術主要存在如下幾方面的缺陷：
2、（1）微觀特征的不足表達：因為現有流域模型對流域微觀特征，比如種植結構以及庫塘/濕地分布等的表達通常過于粗略，難以有效捕捉小型流域的快速水文響應及污染過程；
3、（2）庫塘/濕地過程的忽略或簡單化：現有主流流域模型中庫塘/濕地的截留與降解過程通常被簡單化或忽略，導致其在小型流域中對水文循環和污染負荷的貢獻不能得到準確體現；但在水文調節型流域模擬過程中，流域內的水塘以及人工截留措施對產流與負荷遷移轉化產生的影響很大，但現有的針對水文調節型流域的方法并沒有考慮到這些問題。
4、因此，亟需解決上述問題。
技術實現思路
1、專利技術目的：本專利技術的目的是提供一種小型流域水文產流與污染負荷短期預測精細化方法，本專利技術顯著提升水文水質預測的精度、時效性和應對能力。
2、技術方案：為實現以上目的，本專利技術公開了一種小型流域水文產流與污染
3、（1）收集研究區的靜態數據和動態數據，并進行預處理，構建建模數據集；靜態數據包括土壤數據、高程dem數據、農作物數據、土地利用類型數據和庫塘/濕地分布數據，動態數據包括歷史氣象數據、歷史水文水質監測數據和土壤墑情數據；
4、（2）基于建模數據集，構造小流域基礎底座模型；
5、（3）分別依據土地利用類型、農作物種植結構和庫塘/濕地分布數據細化分割水文響應單元，生成不同的水文響應單元分割方案，針對每種分割方案運行小流域基礎底座模型，記錄分割前后的模擬結果，比較分割前后的模擬結果的差異；依次進行模型顯著性、模型穩定性、模型物理參數和模型計算效率對比分析，篩選出最優選分割方案所對應的小流域基礎底座模型，成為小流域深度底座模型；
6、（4）構建庫塘/濕地模擬模塊，進行庫塘/濕地的截留過程與降解過程的模擬計算，動態表征庫塘/濕地對小尺度流域微觀水文水質過程的影響；
7、（5）耦合小流域深度底座模型與庫塘/濕地模擬模塊，形成小流域水文水質預警模型；利用小流域深度底座模型計算庫塘/濕地上游區域的產水量與負荷量，作為庫塘/濕地模擬模塊的進水量與負荷，庫塘/濕地模擬模塊計算庫塘/濕地的出水量與負荷，作為小流域深度底座模型的庫塘/濕地下游區域的進水量與負荷，再利用小流域深度底座模型計算流域最終的出水量與負荷；
8、（6）將獲取的歷史水文水質監測數據分為訓練數據集和驗證數據集，將小流域水文水質預警模型的模型參數進行編碼處理，基于歷史水文水質監測數據的訓練數據集，利用遺傳算法逐步篩選出最優的模型參數組合；最后用歷史水文水質監測數據的驗證數據集進行驗證，得到優化后的小流域水文水質預警模型；
9、（7）基于小流域水文水質預警模型每日滾動輸出的模擬結果和實時自動監測數據，運用數據同化算法每日滾動生成用于短期預測的熱啟動文件，為小流域水文水質預警模型提供動態調整的初始條件；
10、（8）構建未來短期氣象增強預報模型，將歷史降雨預報數據與實測降雨數據之間的差異映射到未來氣象預報的修正量，輸出未來氣象增強預報結果；
11、（9）基于最新的熱啟動文件和未來氣象增強預報結果構建氣象邊界條件，并驅動小流域水文水質預警模型的運行，滾動計算未來的水量與負荷產生量，輸出水文水質結果，并可視化；
12、（10）每天自動收集實際監測數據，對比小流域水文水質預警模型的輸出結果與實際監測數據，計算誤差率，若誤差率超過預設的閾值，則觸發自動校準模塊，自動校準模塊以小流域水文水質預警模型敏感參數作為關鍵決策變量，將誤差指數設定為優化目標函數，通過遺傳算法，優化得到誤差最小的參數組合，對小流域水文水質預警模型進行參數更新，得到更新后的小流域水文水質預警模型，反饋至步驟（9）。
13、可選的，所述步驟（1）中土壤數據包括土壤類型和土壤理化性質；高程dem數據用于提取流域范圍和計算地形特征；農作物數據包括農作物種植結構和生長季節；土地利用類型數據包括農用地、建設用地、未利用地；庫塘/濕地分布數據標注了庫塘/濕地的范圍和位置；歷史氣象數據包括降雨量、溫度、濕度、風向、風速、氣壓、蒸發、云量、日照和太陽輻射中的多種；歷史水文水質監測數據包括河道水位流量、庫塘/濕地水位和污染物濃度；土壤墑情數據包括土壤濕度傳感器數據；將靜態數據與動態數據進行空間疊加、統一坐標系、格式轉換處理，構建建模數據集。
14、可選的，所述步驟（2）中選擇適合小型流域的水文水質模擬計算平臺作為小流域基礎底座模型，將高程dem數據轉換為坡度空間矢量數據，基于獲取的土地利用類型數據、土壤數據、坡度空間矢量數據進行融合，構建水文響應單元；模擬宏觀水文過程和宏觀水質過程，其中模擬宏觀水文過程是指模擬小流域的水文循環，模擬宏觀水文過程包括模擬降雨截流、下滲、蒸發蒸騰、地表徑流以及區域內的產流與匯流過程；模擬宏觀水質過程包括模擬污染物累積、沖刷、降解和輸移過程；根據區域徑流系數和年均污染物濃度調查數據，對小流域基礎底座模型的初步運行結果進行驗證。
15、可選的，所述步驟（3）中使用獲取的土地利用類型數據作為一級分類，結合調查后的一級分類的細分土地類型作為二級分類，對水文響應單元進行分割；分割方法采用循環迭代法，即對土地用地類型的一級分類和二級分類逐步組合，生成不同的水文響應單元分割方案；針對每種分割方案運行小流域基礎底座模型，記錄分割前后的模擬結果，模擬結果包括流域最下游出口的徑流量和污染負荷，比較分割前后的模擬結果的差異；
16、依據農作物種植結構細化分割水文響應單元，首先使用獲取的農作物數據中種植結構對水文響應單元進行組合分割，即將不同農作物的種植組合方式劃分為單獨的水文響應單元，種植組合方式包括間作或輪作；對不同種植組合方式生成多種水文響應單元分割方案，針對每種分割方案運行小流域基礎底座模型，并記錄小流域基礎底座模型的模擬結果，模擬結果包括流域最下游出口的徑流量和污染負荷，比較分割前后的模擬結果的差異；
17、依據庫塘/濕地分布數據細化分割水文響應單元，將流域內的庫塘/濕地區域從原有水文響應單元中分離，單獨劃分為獨立的水文響應單元；針對每種分割方案運行小流域基礎底座模型，并記錄小流域基礎底座模型的模擬結果，模擬結果包括流域最下游出口的徑流量和污染負荷，比較分割前后的模擬結果的差異。
18、可選的，所述步驟（3）中模型顯著性分析本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種小型流域水文產流與污染負荷短期預測精細化方法，其特征在于，包括如下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種小型流域水文產流與污染負荷短期預測精細化方法，其特征在于，所述步驟（1）中土壤數據包括土壤類型和土壤理化性質；高程DEM數據用于提取流域范圍和計算地形特征；農作物數據包括農作物種植結構和生長季節；土地利用類型數據包括農用地、建設用地和未利用地；庫塘/濕地分布數據標注了庫塘/濕地的范圍和位置；歷史氣象數據包括降雨量、溫度、濕度、風向、風速、氣壓、蒸發、云量、日照和太陽輻射中的多種；歷史水文水質監測數據包括河道水位流量、庫塘/濕地水位和污染物濃度；土壤墑情數據包括土壤濕度傳感器數據；將靜態數據與動態數據進行空間疊加、統一坐標系、格式轉換處理，構建建模數據集。
3.根據權利要求1所述的一種小型流域水文產流與污染負荷短期預測精細化方法，其特征在于，所述步驟（2）中選擇適合小型流域的水文水質模擬計算平臺作為小流域基礎底座模型，將高程DEM數據轉換為坡度空間矢量數據，基于獲取的土地利用類型數據、土壤數據、坡度空間矢量數據進行融合，構建水文響應單元；模擬宏觀水文
4.根據權利要求1所述的一種小型流域水文產流與污染負荷短期預測精細化方法，其特征在于，所述步驟（3）中使用獲取的土地利用類型數據作為一級分類，結合調查后的一級分類的細分土地類型作為二級分類，對水文響應單元進行分割；分割方法采用循環迭代法，即對土地用地類型的一級分類和二級分類逐步組合，生成不同的水文響應單元分割方案；針對每種分割方案運行小流域基礎底座模型，記錄分割前后的模擬結果，模擬結果包括流域最下游出口的徑流量和污染負荷，比較分割前后的模擬結果的差異；
5.根據權利要求1所述的一種小型流域水文產流與污染負荷短期預測精細化方法，其特征在于，所述步驟（3）中模型顯著性分析是指比較分割前后的模擬結果的輸出變量的均值和方差的差異，輸出變量包括流域最下游出口的徑流量和污染負荷，采用統計檢驗方法分析差異是否顯著，當統計上差異顯著p<0.05的情況下，再進行模型穩定性分析，模型穩定性分析的標準是指分割后的模型的模擬結果的輸出變量的標準差不得超過原模型的2倍；模型物理參數分析是指驗證分割后模型的物理參數是否符合實際觀測或文獻報道的范圍，物理參數包括蒸發和徑流系數；模型計算效率分析是指記錄不同水文響應單元分割方案的運行時間，找出模擬1周計算時間最短的分割方案所對應的小流域基礎底座模型。
6.根據權利要求1所述的一種小型流域水文產流與污染負荷短期預測精細化方法，其特征在于，所述步驟（4）中截留過程模擬計算包括進水過程計算，降雨、蒸發與下滲過程計算以及出水過程計算；
7.根據權利要求1所述的一種小型流域水文產流與污染負荷短期預測精細化方法，其特征在于，所述步驟（4）中降解過程模擬計算是指利用小流域深度底座模型計算庫塘/濕地上游匯水區的區域產流量與負荷量，根據一段時間內上游匯水區的區域產流量與負荷量以及一段時間內庫塘/濕地留存的負荷量，通過一階降解過程計算出一段時間內的庫塘/濕地降解的負荷量；其中迭代開始時設置初始水量和濃度計算得到庫塘/濕地留存的負荷量初始值，迭代過程中庫塘/濕地留存的負荷量是上一次迭代后庫塘/濕地留存的負荷量。
8.根據權利要求1所述的一種小型流域水文產流與污染負荷短期預測精細化方法，其特征在于，所述步驟（7）具體包括如下步驟：
9.根據權利要求1所述的一種小型流域水文產流與污染負荷短期預測精細化方法，其特征在于，所述步驟（8）具體包括如下步驟：
10.根據權利要求1所述的一種小型流域水文產流與污染負荷短期預測精細化方法，其特征在于，所述步驟（9）中獲取最新的熱啟動文件，使用訓練好的未來短期氣象增強預報模型，將未來一周的氣象預報數據作為輸入，輸出的未來氣象增強預報結果即氣象修正量，氣象修正量加上預測降雨后的值將作為小流域水文水質預警模型的氣象邊界條件；使用熱啟動文件和氣象邊界條件，通過小流域水文水質預警模型進行模擬計算得到每個時間步長的水量和污染負荷；
...【技術特征摘要】
1.一種小型流域水文產流與污染負荷短期預測精細化方法，其特征在于，包括如下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種小型流域水文產流與污染負荷短期預測精細化方法，其特征在于，所述步驟（1）中土壤數據包括土壤類型和土壤理化性質；高程dem數據用于提取流域范圍和計算地形特征；農作物數據包括農作物種植結構和生長季節；土地利用類型數據包括農用地、建設用地和未利用地；庫塘/濕地分布數據標注了庫塘/濕地的范圍和位置；歷史氣象數據包括降雨量、溫度、濕度、風向、風速、氣壓、蒸發、云量、日照和太陽輻射中的多種；歷史水文水質監測數據包括河道水位流量、庫塘/濕地水位和污染物濃度；土壤墑情數據包括土壤濕度傳感器數據；將靜態數據與動態數據進行空間疊加、統一坐標系、格式轉換處理，構建建模數據集。
3.根據權利要求1所述的一種小型流域水文產流與污染負荷短期預測精細化方法，其特征在于，所述步驟（2）中選擇適合小型流域的水文水質模擬計算平臺作為小流域基礎底座模型，將高程dem數據轉換為坡度空間矢量數據，基于獲取的土地利用類型數據、土壤數據、坡度空間矢量數據進行融合，構建水文響應單元；模擬宏觀水文過程和宏觀水質過程，其中模擬宏觀水文過程是指模擬小流域的水文循環，模擬宏觀水文過程包括模擬降雨截流、下滲、蒸發蒸騰、地表徑流以及區域內的產流與匯流過程；模擬宏觀水質過程包括模擬污染物累積、沖刷、降解和輸移過程；根據區域徑流系數和年均污染物濃度調查數據，對小流域基礎底座模型的初步運行結果進行驗證。
4.根據權利要求1所述的一種小型流域水文產流與污染負荷短期預測精細化方法，其特征在于，所述步驟（3）中使用獲取的土地利用類型數據作為一級分類，結合調查后的一級分類的細分土地類型作為二級分類，對水文響應單元進行分割；分割方法采用循環迭代法，即對土地用地類型的一級分類和二級分類逐步組合，生成不同的水文響應單元分割方案；針對每種分割方案運行小流域基礎底座模型，記錄分割前后的模擬結果，模擬結果包括流域最下游出口的徑流量和污染負荷，比較分割前后的模擬結果的差異；
5.根據權利要求1所述的一種小型流域水文產流與污染負荷短期預測精細化方法，其特征在于，所述步驟（3）中模型顯著性...
【專利技術屬性】
技術研發人員：馬文靜，王巧云，任婷玉，鄒銳，
申請(專利權)人：北京英特利為環境科技有限公司，
類型：發明
國別省市：
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