CN108460528A - 一种水文流量波动情势识别方法及其系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种水文流量波动情势识别方法,包括如下步骤:沿河道的水流方向依次设定若干标记点,采集标记点的位置坐标和水文流量;检测各标记点处的水文流速;各标记点的水文流量变化率Ki,并计算水文流量的总变化率H;采集各标记点处河道内水面的最低值与最高值,得到水文峰值Fi,计算相邻两标记点间的水文峰值变化率Ki,并计算水文峰值的总变化率K;通过风向和水温对计算外界因素影响系数;根据检测的水文流量变化率和水文峰值变化率,计算水文流量安全评估系数η。本发明通过计算水文流量安全评估系数,根据水文流量安全评估系数可分析水文流量的波动情形,有利于水文流量波动情势的识别,便于对水库进行调度,实现对水文情势的预警。
Description
技术领域
本发明属于水文分析技术领域,涉及到一种水文流量波动情势识别方法及其系统。
背景技术
水文流量在水文上有时指流量,有时指径流总量,即一定时段内通过河流某一断面的水量。水文流量波动情势的研究主要用于天然河道水文情势和不同人为干预工况下的河道水文情势分析,进而为以防洪、发电、生态等为目标的水库调度提供决策支持,大大提高水文流量波动情势识别的精度,对于加强防洪安全和科学高效利用水资源具有重大意义。
水文流量为时间序列过程,目前国内通常以流速面积法开展水文流量检测,且采用人工识别水文流量波动情势,存在识别的精度低,识别速度慢等缺陷,导致水文流量波动情势预测不及时,增加了水文流量的监测能力,具有时效性差、费事费力且不便于对水库进行及时的预警调度,降低了水库管理的安全性,无法为水库调度提供有力的参考。
发明内容
本发明的目的在于提供一种水文流量波动情势识别方法及其系统,存在现有水文流量波动情势识别的过程中,无法对水文情势进行预警,进而不便于对水库进行提前预警管理。
本发明的目的可以通过以下技术方案实现:
一种水文流量波动情势识别方法,包括如下步骤:
S1、在河道的某位置沿水流方向依次设定若干标记点,分别记为1,2,3,...,N,且标记点的位置坐标记为X1,X2,X3,...,XN,相邻两标记点间的距离为△Xi=Xi+1-Xi,采集各标记点处的水文流量q,依次标记为q1,q2,q3,...,qN;
S2、检测各标记点处的水文流速,记为V1,V2,V3,...,VN,通过水文流速计算水流从第i标记点到第i+1标记点所需的时间Ti;
S3、计算各标记点的水文流量变化率Hi,并计算水文流量的总变化率H;
S4、采集各标记点处河道内水面的最低值与最高值,得到水文峰值Fi,计算相邻两标记点间的水文峰值变化率Ki,并计算水文峰值的总变化率K;
S5、影响因素检测模块对河道表面各标记点的风向进行检测,并将检测的风向与水流流向比较,得到角度差θi,且对河道内的水温进行检测,温度参数为W,将检测的水温鱼设定的标准水温进行比较,得到水温差△W,根据检测的角度差θi和水温差△W计算外界因素影响系数β;
S6、根据检测的水文流量变化率和水文峰值变化率,计算水文流量安全评估系数η,所述水文流量安全评估系数,其中K为水文峰值的总变化率,H为水文流量的总变化率,β为外界因素影响系数,所述水文流量安全评估系数η越大,则水文流量的波动程度越大。
进一步地,所述步骤S2中水流从第i标记点到第i+1标记点所需的时间Ti,采用公式为。
进一步地,所述步骤S3中水文流量变化率的计算公式为,其中Hi表示为第i标记点到第i+1标记点的水文流量变化率,所述水文流量的总变化率。
进一步地,所述步骤S4中相邻两标记点间的水文峰值变化率,其中Ki为第i标记点到第i+1标记点的水文峰值变化率,所述水文峰值的总变化率。
进一步地,所述步骤S5中所述外界因素影响系数采用公式。
一种水文流量波动情势识别系统,包括前端采集模块、影响因素检测模块和评估分析模块;
所述前端采集模块对河道上若干标记点处的水文流量进行检测,得到若干水文流量参数,分别为q1,q2,q3,...,qN,且每个标记点的坐标分别记为X1,X2,X3,...,XN,相邻两标记点间的距离为△Xi=Xi+1-Xi;采集各标记点处的水文流速,标记为V1,V2,V3,...,VN,同时采集各标记点处河道内水面的最低值与最高值,通过各标记点处的最低值与最高值,得到水文峰值Fi;
所述影响因素检测模块用于对风向和水温进行检测,通过风向与水流方向进行对比,得到角度差,以及将检测的水温与设定的温度进行对比,得到水温差△W;
评估分析模块分别与前端采集模块和影响因素检测模块连接,接收前端采集模块发送的各标记点的水文流量、水文流速以及水文峰值,根据水文流速计算水流从第i标记点到第i+1标记点的时间Ti,;通过水文流量以及时间Ti,得到水文流量变化率,其中Hi表示为第i标记点到第i+1标记点的水文流量变化率,计算水文流量的总变化率;
另外通过水文峰值计算相邻两标记点间的水文峰值变化率,进而计算水文峰值的总变化率;
所述评估分析模块接收影响因素检测模块发送的水温差△W以及各标记点处风向与水流方向的角度差θi,并根据外界干扰因素分析公式计算外界因素影响系数,所述外界因素影响系数;
最后,评估分析模块根据分析的水文流量变化率、水文峰值变化率以及外界因素影响系数得到水文流量安全评估系数,所述水文流量安全评估系数,水文流量安全评估系数η越大,则水文流量的波动程度越剧烈。
本发明的有益效果:
本发明提供的水文流量波动情势识别方法及其系统,通过对河道上各标记点的水文流量、水文流速以及水文峰值进行检测与分析,以及考虑外界环境的影响,得到水文流量安全评估系数,通过水文流量安全评估系数可分析水文流量的波动情形,有利于水文流量波动情势的识别,便于对水库进行调度,实现对水文情势的预警,且管理人员通过水文流量情势,可对水库进行提前预警管理,大大提高了水库的安全性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案,下面将对实施例描述所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明一种水文流量波动情势识别系统的示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例,都属于本发明保护的范围。
本发明为一种水文流量波动情势识别方法,包括如下步骤:
S1、在河道的某位置沿水流方向依次设定若干标记点,分别记为1,2,3,...,N,且标记点的位置坐标记为X1,X2,X3,...,XN,相邻两标记点间的距离为△Xi=Xi+1-Xi,采集各标记点处的水文流量q,依次标记为q1,q2,q3,...,qN;
S2、检测各标记点处的水文流速,记为V1,V2,V3,...,VN,计算水流从第i标记点到第i+1标记点所需的时间Ti,其中,;
S3、计算水文流量变化率,水文流量变化率的计算公式为,其中Hi表示为第i标记点到第i+1标记点的水文流量变化率,计算水文流量的总变化率,公式为;
S4、采集各标记点处河道内水面的最低值与最高值,得到水文峰值Fi,计算相邻两标记点间的水文峰值变化率,其中Ki为第i标记点到第i+1标记点的水文峰值变化率,且计算水文峰值的总变化率,水文峰值的总变化率;
S5、影响因素检测模块对河道表面各标记点的风向进行检测,并将检测的风向与水流流向比较,得到角度差θi,且对河道内的水温进行检测,温度参数为W,将检测的水温鱼设定的标准水温进行比较,得到水温差△W,通过外界干扰因素分析方法计算外界因素影响系数,所述外界因素影响系数;
S6、根据检测的水文流量变化率和水文峰值变化率,计算水文流量安全评估系数η,所述水文流量安全评估系数,其中该公式中K为水文峰值的总变化率,H为水文流量的总变化率,β为外界因素影响系数,水文流量安全评估系数η越大,则水文流量的波动程度越剧烈,进而冲击力越大。
如图1所示,一种水文流量波动情势识别系统,包括前端采集模块、影响因素检测模块和评估分析模块;
所述前端采集模块对河道上若干标记点处的水文流量进行检测,得到若干水文流量参数,分别为q1,q2,q3,...,qN,且每个标记点的坐标分别记为X1,X2,X3,...,XN,相邻两标记点间的距离为△Xi=Xi+1-Xi;采集各标记点处的水文流速,标记为V1,V2,V3,...,VN,同时采集各标记点处河道内水面的最低值与最高值,通过各标记点处的最低值与最高值,得到水文峰值Fi;
影响因素检测模块包括风向检测单元、角度提取单元和温度检测单元,所述风向检测单元用于对河道表面各标记点的风向进行检测,并将检测的风发送至角度提取单元;所述角度提取单元用于接收风向检测单元发送的风向,并将风向与各标记点的水流方向相对比,得到风向与水流方向的角度差θi;所述温度检测单元用于对河道内的水温进行检测,并将检测的水温与设定的水温进行比较,得到水温差△W;
所述评估分析模块分别与前端采集模块和影响因素检测模块连接,接收前端采集模块发送的各标记点的水文流量、水文流速以及水文峰值,根据水文流速计算水流从第i标记点到第i+1标记点所需的时间Ti,其中公式为;通过水文流量以及水流从第i标记点到第i+1标记点所需的时间Ti,计算水文流量变化率,其中Hi表示为第i标记点到第i+1标记点的水文流量变化率,进而计算水文流量的总变化率;
另外通过水文峰值计算相邻两标记点间的水文峰值变化率,进而计算水文峰值的总变化率;
所述评估分析模块接收影响因素检测模块发送的水温差△W以及各标记点处风向与水流方向的角度差θi,并根据外界干扰因素分析公式计算外界因素影响系数,所述外界因素影响系数;
最后,评估分析模块根据分析的水文流量变化率、水文峰值变化率以及外界因素影响系数计算水文流量安全评估系数,所述水文流量安全评估系数,水文流量安全评估系数η越大,则水文流量的波动程度越剧烈。
本发明提供的水文流量波动情势识别方法及其系统,通过对河道上各标记点的水文流量、水文流速以及水文峰值进行检测与分析,以及考虑外界环境的影响,得到水文流量安全评估系数,通过水文流量安全评估系数可分析水文流量的波动情形,有利于水文流量波动情势的识别,便于对水库进行调度,实现对水文情势的预警,且管理人员通过水文流量情势,可对水库进行提前预警管理,大大提高了水库的安全性。
以上内容仅仅是对本发明的构思所作的举例和说明,所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代,只要不偏离发明的构思或者超越本权利要求书所定义的范围,均应属于本发明的保护范围。
Claims (6)
1.一种水文流量波动情势识别方法,其特征在于,包括如下步骤:
S1、在河道的某位置沿水流方向依次设定若干标记点,分别记为1,2,3,...,N,且标记点的位置坐标记为X1,X2,X3,...,XN,相邻两标记点间的距离为△Xi=Xi+1-Xi,采集各标记点处的水文流量q,依次标记为q1,q2,q3,...,qN;
S2、检测各标记点处的水文流速,记为V1,V2,V3,...,VN,通过水文流速计算水流从第i标记点到第i+1标记点所需的时间Ti;
S3、计算各标记点的水文流量变化率Hi,并计算水文流量的总变化率H;
S4、采集各标记点处河道内水面的最低值与最高值,得到水文峰值Fi,计算相邻两标记点间的水文峰值变化率Ki,并计算水文峰值的总变化率K;
S5、影响因素检测模块对河道表面各标记点的风向进行检测,并将检测的风向与水流流向比较,得到角度差θi,且对河道内的水温进行检测,温度参数为W,将检测的水温鱼设定的标准水温进行比较,得到水温差△W,根据检测的角度差θi和水温差△W计算外界因素影响系数β;
S6、根据检测的水文流量变化率和水文峰值变化率,计算水文流量安全评估系数η,所述水文流量安全评估系数,其中K为水文峰值的总变化率,H为水文流量的总变化率,β为外界因素影响系数,所述水文流量安全评估系数η越大,则水文流量的波动程度越大。
2.根据权利要求1所述的一种水文流量波动情势识别方法,其特征在于:所述步骤S2中水流从第i标记点到第i+1标记点所需的时间Ti,采用公式为。
3.根据权利要求1所述的一种水文流量波动情势识别方法,其特征在于:所述步骤S3中水文流量变化率的计算公式为,其中Hi表示为第i标记点到第i+1标记点的水文流量变化率,所述水文流量的总变化率。
4.根据权利要求1所述的一种水文流量波动情势识别方法,其特征在于:所述步骤S4中相邻两标记点间的水文峰值变化率,其中Ki为第i标记点到第i+1标记点的水文峰值变化率,所述水文峰值的总变化率。
5.根据权利要求1所述的一种水文流量波动情势识别方法,其特征在于:所述步骤S5中所述外界因素影响系数采用公式。
6.一种水文流量波动情势识别系统,其特征在于:包括前端采集模块、影响因素检测模块和评估分析模块;
所述前端采集模块对河道上若干标记点处的水文流量进行检测,得到若干水文流量参数,分别为q1,q2,q3,...,qN,且每个标记点的坐标分别记为X1,X2,X3,...,XN,相邻两标记点间的距离为△Xi=Xi+1-Xi;采集各标记点处的水文流速,标记为V1,V2,V3,...,VN,同时采集各标记点处河道内水面的最低值与最高值,通过各标记点处的最低值与最高值,得到水文峰值Fi;
所述影响因素检测模块用于对风向和水温进行检测,通过风向与水流方向进行对比,得到角度差,以及将检测的水温与设定的温度进行对比,得到水温差△W;
评估分析模块分别与前端采集模块和影响因素检测模块连接,接收前端采集模块发送的各标记点的水文流量、水文流速以及水文峰值,根据水文流速计算水流从第i标记点到第i+1标记点的时间Ti,;通过水文流量以及时间Ti,得到水文流量变化率,其中Hi表示为第i标记点到第i+1标记点的水文流量变化率,计算水文流量的总变化率;
另外通过水文峰值计算相邻两标记点间的水文峰值变化率,进而计算水文峰值的总变化率;
所述评估分析模块接收影响因素检测模块发送的水温差△W以及各标记点处风向与水流方向的角度差θi,并根据外界干扰因素分析公式计算外界因素影响系数,所述外界因素影响系数;
最后,评估分析模块根据分析的水文流量变化率、水文峰值变化率以及外界因素影响系数得到水文流量安全评估系数,所述水文流量安全评估系数,水文流量安全评估系数η越大,则水文流量的波动程度越剧烈。
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Citations (3)
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CN104615883A (zh) * | 2015-02-03 | 2015-05-13 | 合肥市市政设计院有限公司 | 基于降雨过程理论的城市内河洪峰流量的计算方法 |
CN105095658A (zh) * | 2015-07-21 | 2015-11-25 | 武汉大学 | 水文流量波动情势识别方法及系统 |
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Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104392111A (zh) * | 2014-11-10 | 2015-03-04 | 连承锴 | 基于水位样本的洪水预报方法 |
CN104615883A (zh) * | 2015-02-03 | 2015-05-13 | 合肥市市政设计院有限公司 | 基于降雨过程理论的城市内河洪峰流量的计算方法 |
CN105095658A (zh) * | 2015-07-21 | 2015-11-25 | 武汉大学 | 水文流量波动情势识别方法及系统 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
肖义 等: "风险分析在大坝水文安全评估中的应用研究", 《水电能源科学》 * |
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