CN106204333B - 一种基于陆气耦合的水资源调度方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种基于陆气耦合的水资源调度方法，包括以下几个步骤：步骤1、根据数值大气模式WRF进行降雨预报；步骤2、对河北雨洪模型的参数设置；步骤3、预报降雨驱动河北雨洪模型进行径流预报；步骤4、依据径流预报，确定水资源调度方案。本发明从提升径流预报精度和延长径流预报期角度出发，提供了一种基于陆气耦合的水资源调度方法，可以为决策者提供充足的时间制定水资源调度方案，并可以较精确的判断水库蓄泄水量，充分利用有限的水资源，发挥最大的供水效益，特别适用于北方受人类活动影响较大的地区，因与气象预报相结合，可以实现降雨、径流的滚动预报，为水利等有关部门提供合理的水资源调度依据，具有普遍适用性。

Description

一种基于陆气耦合的水资源调度方法
技术领域
本发明涉及水文气象领域，特别是涉及一种用于北方地区的基于陆气耦合的水资源调度方法。
背景技术
水资源调度是根据天气状况、水雨情、旱情等，在保证系统内水利工程安全的前提下，依据水利工程的运用规划，尽可能满足用水需水的目标。中国北方地区，年内降雨分配不均匀，70％以上的降雨量集中在6、7、8三个月，土壤长期缺水，产生的有效径流量较小，可利用的地表水资源量也较少，但这与经济社会发展对水资源的需求形成了强烈的矛盾，推动水资源调度技术不断发展面临巨大挑战。
目前，常用的水资源调度方法均是已知水资源量，再对现有水资源进行调度，这使得水资源调度方案的提出往往落后于水雨情的变化，可能造成水库大量弃水，使本来就相对匮乏的水资源，来不及调蓄，就流向下游。
陆气耦合最大的优点是可以延长径流的预见期，即首先进行降雨预报，再将预报获得的降雨作为水文模型的输入，进而通过水文模型预报径流量。目前具有一定精度的降雨预报预见期可达到72小时，可以为水资源调度方案的制定提供足够的时间，使水资源调度更加科学合理。
发明内容
本发明设计了一种用于北方地区的基于陆气耦合的水资源调度方法，综合考虑了数值大气模式与水文模型的特点，其解决的技术问题是提高基于陆气耦合的径流预报精度和延长预见期，使水资源调度方案更加科学合理。
为了解决上述存在的技术问题，本发明采用了以下方案：
一种用于北方地区的基于陆气耦合的水资源调度方法，包括以下几个步骤：
步骤1、数值大气模式WRF进行降雨预报；
步骤2、河北雨洪模型参数的设置；
步骤3、预报降雨驱动河北雨洪模型进行径流预报；
步骤4、依据径流预报，确定水资源调度方案。
WRF(Weather Research Forecast)是数值大气模式。
进一步，步骤1中WRF模式选用数据质量较好且可提供免费下载的GFS(GlobalForecasting System)数据，作为WRF模式的预报场，该数据可提供的最高分辨率为0.25°×0.25°，预报数据发布时间间隔6小时，未来8天共192小时的天气预报，预报数据的时间间隔为3小时。GFS数据是一种高度压缩的栅格数据，含有大量的气象信息。通过运行WRF模式，可获得覆盖研究区范围内的精度为1km×1km的降雨预报数据。
进一步，步骤2中选用在北方地区，特别是受人类活动影响较剧烈的地区，应用较好的河北雨洪模型。该模型需要率定的参数共9个，其中产流模块6个，汇流模块3个，具体为产流模块中反映下渗率消退的速度u、稳定下渗率fc、流域内最大点下渗能力fm、下渗分配曲线的指数n、流域最大蓄水容量Wm和流域蓄水容量曲线的指数b，汇流模块中反映河道或流域调蓄程度的汇流参数A、反映河道或流域形状的参数w和洪水传播时间τ。
u反映下渗率消退的速度。其值愈小，下渗率消退愈慢，产生的径流越小。体现了流域的综合下渗能力及其随时间变化的情况；
fc反映稳定下渗率。其值越大，表明土壤下渗能力强，产生的地表径流越少，产生的地下径流越多。
fm反映流域内最大点下渗能力，体现了该流域空间上下渗能力的上限。
n反映下渗分配曲线的指数。其值越大，流域平均下渗率越大。
Wm反映流域最大蓄水容量。体现了流域蓄水容量的上限，超过该值，一定产流。
b反映流域蓄水容量曲线的指数，其值越大，流域蓄水能力越强，地下径流量越大。
A反映为反映河道或流域调蓄程度的汇流参数，其值越小，洪峰流量越大。
w反映反映河道或流域形状的参数，其值越大，表明河道分布较均匀，或者流域形状越接近方形。
τ反映反映洪水传播时间，其值越大，表明洪水到达流域出口断面的时间越长。
参数率定采用BP神经网络和支持向量机耦合的方法，提高选取最优参数的速度和精度。具体是用BP神经网络来搜索支持向量机参数，得到最优参数。然后以模拟流量过程与实测流量过程水量误差为目标函数，以径向基函数为核函数，河北雨洪模型中的9个参数初始值为输入量，通过支持向量机算法反复训练9个参数,使河北雨洪模型得到与实测径流量过程误差最小的流量过程,这一流量过程对应的河北雨洪模型参数值为最优参数值，从而完成参数的率定。
进一步，步骤3采用步骤1中获得的精度为1km×1km的降雨数据，作为河北雨洪模型的输入，进行WRF模式与河北雨洪模型的单向耦合，再通过河北雨洪模型，计算径流量并获得流量过程线。因GFS数据每6h更新一次，所以预报降雨数据每6h更新一次，流量过程线每6h更新一次。1km×1km的降雨预报数据是运行WRF模式后生成的降雨栅格数据，即步骤1预报所得数据。
河北雨洪模型和WRF模式均为现有技术，单向耦合的含义是将WRF模式输出的降雨数据，用于河北雨洪模型的输入，河北雨洪模型的参数已经率定完成，即河北雨洪模型的准备工作已经完成，只需要进行大气模式WRF和河北雨洪模型的单向耦合即可。
其中，河北雨洪模型将天然径流分为地表径流和地下径流，降雨在扣除截留、填洼等初损后，降雨强度依然大于土壤下渗强度时，产生地表径流，入渗水量经过土壤再分配，部分形成地下径流。河道内演算采用马斯京根法，从而获得研究区出口断面的流量。
进一步，步骤4依据步骤3提供的径流预报，以研究区缺水总量最少为水资源调度目标，确定水资源调度方案。
该用于北方地区的基于陆气耦合的水资源调度方法具有以下有益效果：
(1)本发明从提升径流预报精度和延长径流预报期角度出发，提供了一种基于陆气耦合的水资源调度方法，该方法可以为决策者提供充足的时间制定水资源调度方案，并可以较精确的判断水库蓄泄水量，充分利用有限的水资源，发挥最大的供水效益。
(2)本发明特别适用于北方受人类活动影响较大的地区，因与气象预报相结合，可以实现降雨、径流的滚动预报，可满足实际需要。
具体实施方式
下面结合实施例，对本发明做进一步说明：
本发明所采用的技术方案是基于大气模式WRF与河北雨洪模型单向耦合，提出一种可为决策者提供充足决策时间并具有一定精度的水资源调度方案，按照以下步骤实施：
(1)数值大气模式WRF进行降雨预报：WRF模式选用数据质量较好且可提供免费下载的GFS数据，作为WRF模式的预报场，通过运行WRF模式，可获得覆盖研究区范围内的精度为1km×1km的降雨预报数据。
(2)河北雨洪模型参数的设置：河北雨洪模型需要率定的参数共9个，其中产流模块6个，汇流模块3个，具体为产流模块中反映下渗率消退的速度u、稳定下渗率fc、流域内最大点下渗能力fm、下渗分配曲线的指数n、流域最大蓄水容量Wm和流域蓄水容量曲线的指数b，汇流模块中反映河道或流域调蓄程度的汇流参数A、反映河道或流域形状的参数w和洪水传播时间τ。
参数率定采用BP神经网络和支持向量机耦合的方法，提高选取最优参数的速度和精度。具体是用BP神经网络来搜索支持向量机参数，得到最优参数。然后以模拟流量过程与实测流量过程水量误差为目标函数，以径向基函数为核函数，河北雨洪模型中的9个参数初始值为输入量，通过支持向量机算法反复训练9个参数,使河北雨洪模型得到与实测径流量过程误差最小的流量过程,这一流量过程对应的河北雨洪模型的参数值为最优参数值，从而完成参数的率定。
(3)预报降雨驱动水文模型进行径流预报：精度为1km×1km的降雨数据，作为河北雨洪模型的输入，进行WRF模式与河北雨洪模型的单向耦合，再通过河北雨洪模型，计算径流量并获得流量过程线。因GFS数据每6h更新一次，所以预报降雨数据每6h更新一次，流量过程线每6h更新一次。
(4)依据径流预报，确定水资源调度方案：依据径流预报，以研究区缺水总量最少为水资源调度目标，确定水资源调度方案。
上面结合实施例对本发明进行了示例性的描述，显然本发明的实现并不受上述方式的限制，只要采用了本发明的方法构思和技术方案进行的各种改进，或未经改进将本发明的构思和技术方案直接应用于其它场合的，均在本发明的保护范围内。

Claims (4)

1.一种基于陆气耦合的水资源调度方法，包括以下几个步骤：
步骤1、根据数值大气模式WRF进行降雨预报；
步骤2、对河北雨洪模型的参数设置；所述步骤2中选用河北雨洪模型，该模型是水文模型的一种，目前在我国北方地区应用效果好；
所述河北雨洪模型需要率定的参数共9个，其中产流模块6个，汇流模块3个；
包括：产流模块中反映下渗率消退的速度u、稳定下渗率fc、流域内最大点下渗能力fm、下渗分配曲线的指数n、流域最大蓄水容量Wm和流域蓄水容量曲线的指数b；
以及汇流模块中反映河道或流域调蓄程度的汇流参数A、反映河道或流域形状的参数w和洪水传播时间τ；
基于上述9个参数设置，所述河北雨洪模型将天然径流分为地表径流和地下径流，降雨在扣除截留、填洼的初损后，降雨强度依然大于土壤下渗强度时，产生地表径流，入渗水量经过土壤再分配，部分形成地下径流；河道内演算采用马斯京根法，从而获得研究区出口断面的流量；
所述参数设置采用BP神经网络和支持向量机耦合的方法率定参数，提高选取最优参数的速度和精度；
具体来说，用BP神经网络来搜索支持向量机参数，得到最优参数；
然后以模拟流量过程与实测流量过程水量误差为目标函数，以径向基函数为核函数，河北雨洪模型中的9个参数初始值为输入量，通过支持向量机算法反复训练9个参数，使河北雨洪模型得到与实测径流量过程误差最小的流量过程，这一流量过程对应的河北雨洪模型的参数值为最优参数值，从而完成参数的率定；
步骤3、预报降雨驱动河北雨洪模型进行径流预报；
步骤4、依据径流预报，确定水资源调度方案。
2.根据权利要求1所述基于陆气耦合的水资源调度方法，其特征在于：步骤1中所述WRF模式选用全球预报系统GFS数据，作为数值大气模式WRF的初始场和边界场。
3.根据权利要求1或2所述基于陆气耦合的水资源调度方法，其特征在于：步骤3中所述径流预报将步骤1WRF模式计算获得的1km×1km的降雨预报数据作为河北雨洪模型的输入，进行大气模式WRF与河北雨洪模型的单向耦合，再通过河北雨洪模型，计算径流量并获得流量过程线。
4.根据权利要求3所述基于陆气耦合的水资源调度方法，其特征在于：步骤4中所述水资源调度方案是以研究区缺水总量最少为水资源调度目标。
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