CN112818607A - 一种气候变化对河川径流影响的综合评估方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种气候变化对河川径流影响的综合评估方法，包括如下步骤：采集气候参数及河川径流的时空变化特征；采用基于改进过白化的MK趋势检验方法分析检验气候参数和河川径流的变化趋势，确定气候参数、河川径流的突变点；将所述突变点之前的时期划分为天然期，将所述突变点之后的时期划分为影响期；基于SWAT模型和弹性系数法计算所述影响期内气候变化引起的年平均径流变化量；根据所述气候变化引起的年平均径流变化量计算气候变化对径流变化的影响。本发明使得气候变化对河川径流变化的多元归因分析更加客观准确，对于变化环境下的流域水资源演变分析和识别、水资源规划管理、防灾减灾、水安全等方面具有重要的现实意义。
Description
技术领域
本发明涉及水资源工程技术领域，具体涉及一种气候变化对河川径流影响的综合评估方法。
背景技术
近年来，环境变化和水资源演化成为全球水科学研究的热点。气候变化是环境变化的重要组成部分，其对于水文过程的影响是目前国内外广泛关注的问题。流域水循环是一个复杂的过程，受到气候变化和下垫面等诸多因素的影响。降水作为“输入”，降水的时空变化将导致自然水循环的变化，使得原有的降雨-径流关系发生改变，改变了水资源的时空分布，导致水资源系统的演变更加复杂。其中，如何量化气候变化对径流的影响是研究中的一个关键问题。
目前，识别气候变化对径流影响的方法主要包括：(1)基于Budyko假设的敏感性分析法；(2)基于物理过程的水文模型法；(3)回归分析方法。但是这三种方法通常都是采用单一评价方法，评价结果存在较强的不确定性。
发明内容
为解决上述问题，本发明提供了一种气候变化对河川径流影响的综合评估方法。
为实现上述目的，本发明采取的技术方案为：
一种气候变化对河川径流影响的综合评估方法，包括如下步骤：
S1、采集气候参数及河川径流的时空变化特征；
S2、采用基于改进过白化的MK趋势检验方法分析检验气候参数和河川径流的变化趋势，确定气候参数、河川径流的突变点；
S3、将所述突变点之前的时期划分为天然期，将所述突变点之后的时期划分为影响期；
S4、基于SWAT(Soid and Water Assessment Tool)模型和弹性系数法计算所述影响期内气候变化引起的年平均径流变化量；
S5、根据所述气候变化引起的年平均径流变化量计算气候变化对径流变化的影响。
进一步地，所述步骤S1中，基于传感器组实现气候参数集和河川径流参数集的采集。
进一步地，所述步骤S1中，基于无限深度神经网络模型实现气候参数及河川径流的时空变化特征的自动获取。
进一步地，所述气候参数包括气温参数、降水参数和蒸发参数。
进一步地，通过弹性系数法计算所述影响期内气候变化引起的年平均径流变化量，包括：
根据流域内的水量平衡关系计算与植被类型、土壤水力特性和地貌相关的模型参数；
根据所述与植被类型、土壤水力特性和地貌相关的模型参数计算年平均降雨量敏感系数和蒸发量敏感系数；
根据所述年平均降雨量敏感系数和蒸发量敏感系数计算获得影响期内气候变化引起的年平均径流变化量。
进一步地，每一个气候参数和河川径流参数均携带有其对应的时间参数和地理位置参数标记。
进一步地，还包括基于气候参数和河川径流参数绘制动态曲线的步骤；该动态曲线包括时态曲线和空间效应曲线，时态曲线显示了各监测点的原始数据或转移数据随时间的变化情况，空间效应曲线突出了同一时间不同测点的监测结果随地理位置改变的变化规律。
本发明基于气候参数及河川径流的时空变化特征的实时采集，无限深度神经网络模型、改进过白化的MK趋势检验方法的有效耦合，通过水文模型法和弹性系数法的交叉验证，使得气候变化对河川径流变化的多元归因分析更加客观准确，对于变化环境下的流域水资源演变分析和识别、水资源规划管理、防灾减灾、水安全等方面具有重要的现实意义。
附图说明
图1为本发明实施例1的流程图。
图2为本发明实施例2的流程图。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明进行详细说明。以下实施例将有助于本领域的技术人员进一步理解本发明，但不以任何形式限制本发明。应当指出的是，对本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进。这些都属于本发明的保护范围。
实施例1
如图1所示，一种气候变化对河川径流影响的综合评估方法，包括如下步骤：
S1、采集气候参数及河川径流的时空变化特征；
S2、采用基于改进过白化的MK趋势检验方法分析检验气候参数和河川径流的变化趋势，确定气候参数、河川径流的突变点；
S3、将所述突变点之前的时期划分为天然期，将所述突变点之后的时期划分为影响期；
S4、基于SWAT模型和弹性系数法计算所述影响期内气候变化引起的年平均径流变化量；
S5、根据所述气候变化引起的年平均径流变化量计算气候变化对径流变化的影响。
本实施例中，所述步骤S1中，基于传感器组实现气候参数集和河川径流参数集的采集；基于无限深度神经网络模型实现气候参数及河川径流的时空变化特征的自动获取。
本实施例中，所述气候参数包括气温参数、降水参数和蒸发参数。每一个气候参数和河川径流参数均携带有其对应的时间参数和地理位置参数标记。
本实施例中，通过弹性系数法计算所述影响期内气候变化引起的年平均径流变化量，包括：
根据流域内的水量平衡关系计算与植被类型、土壤水力特性和地貌相关的模型参数；
根据所述与植被类型、土壤水力特性和地貌相关的模型参数计算年平均降雨量敏感系数和蒸发量敏感系数；
根据所述年平均降雨量敏感系数和蒸发量敏感系数计算获得影响期内气候变化引起的年平均径流变化量。
实施例2
如图2所示，一种气候变化对河川径流影响的综合评估方法，包括如下步骤：
S1、采集气候参数及河川径流的时空变化特征；
S2、基于气候参数和河川径流参数绘制动态曲线；该动态曲线包括时态曲线和空间效应曲线，时态曲线显示了各监测点的原始数据或转移数据随时间的变化情况，空间效应曲线突出了同一时间不同测点的监测结果随地理位置改变的变化规律；
S3、采用基于改进过白化的MK趋势检验方法分析检验气候参数和河川径流的变化趋势，确定气候参数、河川径流的突变点；
S4、将所述突变点之前的时期划分为天然期，将所述突变点之后的时期划分为影响期；
S5、基于SWAT模型和弹性系数法计算所述影响期内气候变化引起的年平均径流变化量；
S6、根据所述气候变化引起的年平均径流变化量计算气候变化对径流变化的影响。
本实施例中，所述步骤S1中，基于传感器组实现气候参数集和河川径流参数集的采集；基于无限深度神经网络模型实现气候参数及河川径流的时空变化特征的自动获取。
本实施例中，所述气候参数包括气温参数、降水参数和蒸发参数。每一个气候参数和河川径流参数均携带有其对应的时间参数和地理位置参数标记。
本实施例中，通过弹性系数法计算所述影响期内气候变化引起的年平均径流变化量，包括：
根据流域内的水量平衡关系计算与植被类型、土壤水力特性和地貌相关的模型参数；
根据所述与植被类型、土壤水力特性和地貌相关的模型参数计算年平均降雨量敏感系数和蒸发量敏感系数；
根据所述年平均降雨量敏感系数和蒸发量敏感系数计算获得影响期内气候变化引起的年平均径流变化量。
以上对本发明的具体实施例进行了描述。需要理解的是，本发明并不局限于上述特定实施方式，本领域技术人员可以在权利要求的范围内做出各种变化或修改，这并不影响本发明的实质内容。在不冲突的情况下，本申请的实施例和实施例中的特征可以任意相互组合。
Claims (7)
1.一种气候变化对河川径流影响的综合评估方法，其特征在于：包括如下步骤：
S1、采集气候参数及河川径流的时空变化特征；
S2、采用基于改进过白化的MK趋势检验方法分析检验气候参数和河川径流的变化趋势，确定气候参数、河川径流的突变点；
S3、将所述突变点之前的时期划分为天然期，将所述突变点之后的时期划分为影响期；
S4、基于SWAT模型和弹性系数法计算所述影响期内气候变化引起的年平均径流变化量；
S5、根据所述气候变化引起的年平均径流变化量计算气候变化对径流变化的影响。
2.如权利要求1所述的一种气候变化对河川径流影响的综合评估方法，其特征在于：所述步骤S1中，基于传感器组实现气候参数集和河川径流参数集的采集。
3.如权利要求1所述的一种气候变化对河川径流影响的综合评估方法，其特征在于：所述步骤S1中，基于无限深度神经网络模型实现气候参数及河川径流的时空变化特征的自动获取。
4.如权利要求1所述的一种气候变化对河川径流影响的综合评估方法，其特征在于：所述气候参数包括气温参数、降水参数和蒸发参数。
5.如权利要求1所述的一种气候变化对河川径流影响的综合评估方法，其特征在于：通过弹性系数法计算所述影响期内气候变化引起的年平均径流变化量，包括：
根据流域内的水量平衡关系计算与植被类型、土壤水力特性和地貌相关的模型参数；
根据所述与植被类型、土壤水力特性和地貌相关的模型参数计算年平均降雨量敏感系数和蒸发量敏感系数；
根据所述年平均降雨量敏感系数和蒸发量敏感系数计算获得影响期内气候变化引起的年平均径流变化量。
6.如权利要求1所述的一种气候变化对河川径流影响的综合评估方法，其特征在于：每一个气候参数和河川径流参数均携带有其对应的时间参数和地理位置参数标记。
7.如权利要求1所述的一种气候变化对河川径流影响的综合评估方法，其特征在于：还包括基于气候参数和河川径流参数绘制动态曲线的步骤；该动态曲线包括时态曲线和空间效应曲线，时态曲线显示了各监测点的原始数据或转移数据随时间的变化情况，空间效应曲线突出了同一时间不同测点的监测结果随地理位置改变的变化规律。
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