CN108345738A - 一种中小流域暴雨洪水汇流产流模型参数自我率定方法 - Google Patents

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赵玲玲
陈彩霞
周平
胡华科
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Abstract

本发明公开了一种中小流域暴雨洪水汇流产流模型参数自我率定方法，包括：一、河道平面二维水流模型糙率的率定；二、基于PSO‑GA混合算法的水文模型参数率定。本发明能减少迭代试算过程中的人为干扰，克服现有技术流程不清、条件苛刻、难于应用等缺点，保证河道平面二维水流模型糙率取值合理的同时，提高糙率的率定效率；有效解决了传统人工参数率定的费时费力和早前方法的精度低，效果差等问题，达到了快速高效参数率定的效果。

Description

一种中小流域暴雨洪水汇流产流模型参数自我率定方法
技术领域
本发明涉及一种自我率定方法，具体是一种中小流域暴雨洪水汇流产流模型参数自我率定方法。
背景技术
自然界的水文现象是一种非常复杂的现象，它受到降雨特性、流域下垫面、人类活动等诸多因素的影响。在难以弄清水文现象的规律之前，通过建立模型对水文过程进行模拟(试验)是一种行之有效的途径，该模型即水文模型。水文模型参数可分为两类：一类参数具有明确的物理含义，可以根据实际情况进行确定，比如不透水面积占比，另一类是没有物理含义或者物理含义不明确的参数，地下水消退系数，壤中流日出流系数，这些参数需要根据以往的观测数据进行率定。第二类模型参数往往表现出高维，多峰值，非线性，不连续，非凸性及带噪声等复杂特征。
糙率是河道平面二维水流数学模型(以下简称“二维水流模型”)的重要参数，二维水流模型可用于计算天然河流的流速、水位和水深等要素，这些水力要素的取得，可为解决水利、生态和环境等问题提供水力条件。二维水流模型在计算机上的实现，被称为“河道平面二维水流数学模型软件”，其计算过程实质是求解离散的平面二维浅水方程的过程，除了需要给定初始条件和边界条件之外，还要给定相关参数，其中糙率是二维水流模型的一类重要参数，河道糙率不仅与床面粗糙程度有关，还与河流平面形态、泥沙成形堆积体以及水流特性有关，它是一个综合水力摩阻系数，此参数直接决定着模型计算结果的合理性。
发明内容
本发明的目的在于提供一种中小流域暴雨洪水汇流产流模型参数自我率定方法，以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
一种中小流域暴雨洪水汇流产流模型参数自我率定方法，包括：
一、河道平面二维水流模型糙率的率定；
（1）按河道平面的特性划定糙率分区，并以糙率初值函数为各分区内的糙率赋初值；
（2）选定要率定糙率的当前流量和与之相应的河段出口水位，并将其作为河道平面二维水流数学模型的试算输入条件；
（3）根据所述试算输入条件，以河道平面二维水流数学模型开展水动力计算，获得各监测点水位的模型计算值；
（4）确定各监测点水位的模型计算值与实测值之间的误差；
（5）判断所述步骤（4）中各监测点水位误差是否足够小；若是，则执行步骤（8）；若否，则执行步骤（6）；
（6）根据水深确定过水区域，以各监测点水位误差插值估算过水区域内各网格点的水位误差；
（7）根据过水区域内各网格点水位误差的大小和符号，确定糙率调整的方向，以二分法调整过水区域网格点的糙率值，并返回步骤（3）进行处理；
（8）进一步判断是否已率定完所有待率定流量；若是，则执行步骤（9）；若否，则返回步骤（2），进行下一流量级的糙率率定；
（9）完成糙率率定，并保存糙率率定结果；
二、基于PSO-GA混合算法的水文模型参数率定；
1）选择水文模型，在水文模型的初始化阶段输入降雨量，水文模型所有参数以及所述水文模型每个参数的最大值和最小值；
2）执行水文模型算法程序，得到输出的预报流量值；
3）根据步骤2）中计算出的预报流量值与实际值进行校验比对，遵循水利部的水文情报预报规范的标准；
4）对步骤3）得到的确定性系数DC的值进行判定：根据步骤3）中的标准，若DC<0.2，说明预报流量值与实际值之间的误差小于20％，误差在标准范围内，则无需参数率定，本次率定流程终止；否则，若DC≧0.2，说明预报流量值与实际值之间的误差大于等于20％，则转入步骤5），进行参数率定；
5）通过GA-PSO混合算法对水文模型参数进行率定，之后重新返回步骤2）。
作为本发明进一步的方案：步骤（4）具体过程为：在获得各监测点水位的模型计算值之后，将其与各监测点的实测水位进行比较，计算二者之间的误差值。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
本发明能减少迭代试算过程中的人为干扰，克服现有技术流程不清、条件苛刻、难于应用等缺点，保证河道平面二维水流模型糙率取值合理的同时，提高糙率的率定效率；有效解决了传统人工参数率定的费时费力和早前方法的精度低，效果差等问题，达到了快速高效参数率定的效果。
附图说明
图1为中小流域暴雨洪水汇流产流模型参数自我率定方法的结构示意图。
具体实施方式
下面结合具体实施方式对本专利的技术方案作进一步详细地说明。
请参阅图1，一种中小流域暴雨洪水汇流产流模型参数自我率定方法，包括：
一、河道平面二维水流模型糙率的率定；
（1）按河道平面的特性划定糙率分区，并以糙率初值函数为各分区内的糙率赋初值；
在该步骤中，所述按河道平面的特性划定糙率分区是根据待处理河道平面的床沙组成、植被类型因素划定糙率分区，然后再根据糙率初值函数为各分区内的糙率赋初值；对于天然河道，其河槽、岛屿、岸滩和心滩的床面特性往往千差万别，因此要按床面特性划分糙率分区，这里可参考河段卫星图片，若有现场查勘资料，可更准确地进行糙率分区。
（2）选定要率定糙率的当前流量和与之相应的河段出口水位，并将其作为河道平面二维水流数学模型的试算输入条件；
在该步骤中，通过选定一个典型流量，以之作为要率定糙率的当前流量，并确定与此流量相应的河段出口水位，这个当前流量和水位均是已知的实测值，它们将被用作河道平面二维水流数学模型的试算输入条件。
（3）根据所述试算输入条件，以河道平面二维水流数学模型开展水动力计算，获得各监测点水位的模型计算值；
（4）确定各监测点水位的模型计算值与实测值之间的误差；
在该步骤中，具体过程为：在获得各监测点水位的模型计算值之后，将其与各监测点的实测水位进行比较，计算二者之间的误差值。
（5）判断所述步骤（4）中各监测点水位误差是否足够小；若是，则执行步骤（8）；若否，则执行步骤（6）；
（6）根据水深确定过水区域，以各监测点水位误差插值估算过水区域内各网格点的水位误差；
在该步骤中，由于只有过水区域的糙率才对监测点水位有影响，因此可以根据二维水流模型试算过程输出的水深值，确定当前流量条件下的过水区域，这样便可精确确定河道平面上的糙率调整区域。
（7）根据过水区域内各网格点水位误差的大小和符号，确定糙率调整的方向，以二分法调整过水区域网格点的糙率值，并返回步骤（3）进行处理；
（8）进一步判断是否已率定完所有待率定流量；若是，则执行步骤（9）；若否，则返回步骤（2），进行下一流量级的糙率率定；
（9）完成糙率率定，并保存糙率率定结果；
二、基于PSO-GA混合算法的水文模型参数率定；
1）选择水文模型，在水文模型的初始化阶段输入降雨量，水文模型所有参数以及所述水文模型每个参数的最大值和最小值；
2）执行水文模型算法程序，得到输出的预报流量值；
3）根据步骤2）中计算出的预报流量值与实际值进行校验比对，遵循水利部的水文情报预报规范的标准；
4）对步骤3）得到的确定性系数DC的值进行判定：根据步骤3）中的标准，若DC<0.2，说明预报流量值与实际值之间的误差小于20％，误差在标准范围内，则无需参数率定，本次率定流程终止；否则，若DC≧0.2，说明预报流量值与实际值之间的误差大于等于20％，则转入步骤5），进行参数率定；
5）通过GA-PSO混合算法对水文模型参数进行率定，之后重新返回步骤2）。
上面对本专利的较佳实施方式作了详细说明，但是本专利并不限于上述实施方式，在本领域的普通技术人员所具备的知识范围内，还可以在不脱离本专利宗旨的前提下作出各种变化。

Claims (2)

1.一种中小流域暴雨洪水汇流产流模型参数自我率定方法，其特征在于，包括：
一、河道平面二维水流模型糙率的率定；
（1）按河道平面的特性划定糙率分区，并以糙率初值函数为各分区内的糙率赋初值；
（2）选定要率定糙率的当前流量和与之相应的河段出口水位，并将其作为河道平面二维水流数学模型的试算输入条件；
（3）根据所述试算输入条件，以河道平面二维水流数学模型开展水动力计算，获得各监测点水位的模型计算值；
（4）确定各监测点水位的模型计算值与实测值之间的误差；
（5）判断所述步骤（4）中各监测点水位误差是否足够小；若是，则执行步骤（8）；若否，则执行步骤（6）；
（6）根据水深确定过水区域，以各监测点水位误差插值估算过水区域内各网格点的水位误差；
（7）根据过水区域内各网格点水位误差的大小和符号，确定糙率调整的方向，以二分法调整过水区域网格点的糙率值，并返回步骤（3）进行处理；
（8）进一步判断是否已率定完所有待率定流量；若是，则执行步骤（9）；若否，则返回步骤（2），进行下一流量级的糙率率定；
（9）完成糙率率定，并保存糙率率定结果；
二、基于PSO-GA混合算法的水文模型参数率定；
1）选择水文模型，在水文模型的初始化阶段输入降雨量，水文模型所有参数以及所述水文模型每个参数的最大值和最小值；
2）执行水文模型算法程序，得到输出的预报流量值；
3）根据步骤2）中计算出的预报流量值与实际值进行校验比对，遵循水利部的水文情报预报规范的标准；
4）对步骤3）得到的确定性系数DC的值进行判定：根据步骤3）中的标准，若DC<0.2，说明预报流量值与实际值之间的误差小于20％，误差在标准范围内，则无需参数率定，本次率定流程终止；否则，若DC≧0.2，说明预报流量值与实际值之间的误差大于等于20％，则转入步骤5），进行参数率定；
5）通过GA-PSO混合算法对水文模型参数进行率定，之后重新返回步骤2）。
2.根据权利要求1所述的中小流域暴雨洪水汇流产流模型参数自我率定方法，其特征在于，步骤（4）具体过程为：在获得各监测点水位的模型计算值之后，将其与各监测点的实测水位进行比较，计算二者之间的误差值。
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