CN113343806A - 一种径流系数确定方法、装置、终端及存储介质 - Google Patents

一种径流系数确定方法、装置、终端及存储介质 Download PDF

Info

Publication number
CN113343806A
CN113343806A CN202110578971.4A CN202110578971A CN113343806A CN 113343806 A CN113343806 A CN 113343806A CN 202110578971 A CN202110578971 A CN 202110578971A CN 113343806 A CN113343806 A CN 113343806A
Authority
CN
China
Prior art keywords
runoff
sub
target
determining
area
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202110578971.4A
Other languages
English (en)
Inventor
郑能欢
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Shenzhen Shuyan Jinhan Intelligent Technology Co ltd
Original Assignee
Shenzhen Shuyan Jinhan Intelligent Technology Co ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Shenzhen Shuyan Jinhan Intelligent Technology Co ltd filed Critical Shenzhen Shuyan Jinhan Intelligent Technology Co ltd
Priority to CN202110578971.4A priority Critical patent/CN113343806A/zh
Publication of CN113343806A publication Critical patent/CN113343806A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/20Design optimisation, verification or simulation
    • G06F30/23Design optimisation, verification or simulation using finite element methods [FEM] or finite difference methods [FDM]
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/20Design optimisation, verification or simulation
    • G06F30/28Design optimisation, verification or simulation using fluid dynamics, e.g. using Navier-Stokes equations or computational fluid dynamics [CFD]

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Fluid Mechanics (AREA)
  • Pure & Applied Mathematics (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Mathematical Optimization (AREA)
  • Mathematical Analysis (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Algebra (AREA)
  • Alarm Systems (AREA)

Abstract

本发明公开了一种径流系数确定方法、装置、终端及存储介质,所述方法包括:基于获取的目标流域对应的地理信息,确定所述目标流域对应的若干子区域,其中,所述若干子区域分别对应不同的下垫面类型;获取所述目标流域对应的目标降雨事件;基于所述目标降雨事件确定所述若干子区域分别形成的总水量,并基于所述目标降雨事件确定所述目标流域形成的实际总径流量;分别根据所述若干子区域对应的所述总水量和所述实际总径流量,以分别确定所述若干子区域对应的径流系数。解决了现存的径流系数确定方法无法确定目标流域中各种下垫面类型各自对应的径流系数的问题。

Description

一种径流系数确定方法、装置、终端及存储介质
技术领域
本发明涉及水利工程领域,尤其涉及的是一种径流系数确定方法。
背景技术
随着城市化的不断发展,城市中不透水区域面积不断增大,再加上极端天气频发,城市内涝的情况时常发生。当降雨事件发生时,一个区域能够存留多少的水量,产生多少径流,是海绵城市规划建设必须考虑的问题,而径流系数的准确计算是解决这类问题的基础。径流系数是指某一区域同一时段内径流量与降水量的比值,是描述降雨和径流关系的重要参数。现存的径流系数确定方法通常需要采用长期的径流实测数据来计算目标流域内的径流系数,并且该方法只能确定目标流域的整体径流系数,而无法确定该目标流域内不同类型的下垫面的径流系数。
因此,现有技术还有待改进和发展。
发明内容
本发明要解决的技术问题在于,针对现有技术的上述缺陷,提供一种径流系数确定方法,旨在解决现存的径流系数确定方法只能确定目标流域的整体径流系数,无法确定该目标流域内不同类型的下垫面的径流系数的问题。
本发明解决问题所采用的技术方案如下:
第一方面,本发明实施例提供一种径流系数确定方法,其中,所述方法包括:
基于获取的目标流域对应的地理信息,确定所述目标流域对应的若干子区域,其中,所述若干子区域分别对应不同的下垫面类型;
获取所述目标流域对应的目标降雨事件;
基于所述目标降雨事件确定所述若干子区域分别形成的总水量,并基于所述目标降雨事件确定所述目标流域形成的实际总径流量;
分别根据所述若干子区域对应的所述总水量和所述实际总径流量,以分别确定所述若干子区域对应的径流系数。
在一种实施方式中,所述地理信息包括遥感影像数据和数字高程模型数据;所述根据所述地理信息确定所述目标流域对应的若干子区域,其中,所述若干子区域分别对应不同的下垫面类型,包括:
将所述目标流域对应的区域划分为若干格网单元;
根据所述遥感影像数据确定所述若干格网单元分别对应的地表覆盖类型,并根据所述数字高程模型数据确定所述若干格网单元分别对应的坡度等级;
所述若干格网单元包括至少一个格网单元组,每个所述格网单元组只包括一种所述地表覆盖类型和一种所述坡度等级;
一个所述格网单元组所对应的区域即对应所述若干子区域中的一个子区域。
在一种实施方式中,所述基于所述目标降雨事件确定所述若干子区域分别形成的总水量,并基于所述目标降雨事件确定所述目标流域形成的实际总径流量,包括:
根据所述目标降雨事件,获取与所述目标降雨事件所对应的目标降雨信息;
根据所述目标降雨信息确定各子区域分别对应的所述总水量;
根据所述目标降雨信息确定所述目标流域对应的所述实际总径流量。
在一种实施方式中,所述目标降雨信息包括:所述目标流域内的降雨量分布数据和蒸发量分布数据;所述根据所述目标降雨信息确定各子区域分别对应的所述总水量,包括:
根据所述降雨量分布数据,确定各子区域分别对应的区域降雨量;
根据所述蒸发量分布数据,确定各子区域分别对应的区域蒸发量;
分别根据各子区域对应的所述区域降雨量和所述区域蒸发量,确定各子区域分别对应的所述总水量。
在一种实施方式中,所述分别根据各子区域对应的所述区域降雨量和所述区域蒸发量,确定各子区域分别对应的所述总水量,包括:
分别将各子区域对应的所述区域降雨量和所述区域蒸发量相减,得到各子区域分别对应的所述总水量。
在一种实施方式中,所述目标降雨信息还包括:降雨日期;所述根据所述目标降雨信息确定所述目标流域对应的所述实际总径流量,包括:
根据所述降雨日期,获取目标水库对应的历史水文数据,其中,所述目标水库位于所述目标流域内,并且所述目标流域的水流均流入所述目标水库,且所述目标水库仅有所述目标流域的水流入;
根据所述历史水文数据,确定所述实际总径流量。
在一种实施方式中,所述分别根据所述若干子区域对应的所述总水量和所述实际总径流量,以分别确定所述若干子区域对应的径流系数,包括:
随机确定各子区域分别对应的初始径流系数;
根据各子区域对应的所述初始径流系数和所述总水量,确定各子区域分别对应的预测区域径流量;
将各子区域对应的所述预测区域径流量相加,得到预测总径流量;
根据所述预测总径流量和所述实际总径流量对各子区域对应的初始径流系数进行调整,得到各子区域对应的径流系数。
在一种实施方式中,所述根据所述预测总径流量和所述实际总径流量对各子区域对应的初始径流系数进行调整,得到各子区域对应的径流系数,包括:
根据所述预测总径流量和所述实际总径流量,对各子区域对应的初始径流系数进行调整,得到各子区域调整后的初始径流系数,并将各子区域调整后的初始径流系数作为各子区域对应的初始径流系数;
继续执行将各子区域的所述预测区域径流量相加,得到预测总径流量;根据所述预测总径流量和所述实际总径流量对各子区域对应的初始径流系数进行调整,得到各子区域对应的径流系数。
第二方面,本发明实施例还提供一种径流系数确定装置,其中,所述装置包括:
分类模块,用于基于获取的目标流域对应的地理信息,确定所述目标流域对应的若干子区域,其中,所述若干子区域分别对应不同的下垫面类型;
获取模块,用于获取所述目标流域对应的目标降雨事件;
确定模块,用于基于所述目标降雨事件确定所述若干子区域分别形成的总水量,并基于所述目标降雨事件确定所述目标流域形成的实际总径流量;
计算模块,用于分别根据所述若干子区域对应的所述总水量和所述实际总径流量,以分别确定所述若干子区域对应的径流系数。
第三方面,本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质,其上存储有多条指令,由处理器加载并执行所述指令,以实现上述任一所述的径流系数确定方法的步骤。
本发明的有益效果:本发明实施例基于获取的目标流域对应的地理信息,确定所述目标流域对应的若干子区域,其中,所述若干子区域分别对应不同的下垫面类型;获取所述目标流域对应的目标降雨事件;基于所述目标降雨事件确定所述若干子区域分别形成的总水量,并基于所述目标降雨事件确定所述目标流域形成的实际总径流量;分别根据所述若干子区域对应的所述总水量和所述实际总径流量,以分别确定所述若干子区域对应的径流系数。解决了现存的径流系数确定方法无法确定目标流域中各种下垫面类型各自对应的径流系数的问题。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中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中记载的一些实施例,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是本发明实施例提供的径流系数确定方法的步骤示意图。
图2是本发明实施例提供的径流系数确定方法的详细流程图。
图3是本发明实施例提供的径流系数确定装置的模块连接图。
图4是本发明实施例提供的终端的原理框图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚、明确,以下参照附图并举实施例对本发明进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。
需要说明,若本发明实施例中有涉及方向性指示(诸如上、下、左、右、前、后……),则该方向性指示仅用于解释在某一特定姿态(如附图所示)下各部件之间的相对位置关系、运动情况等,如果该特定姿态发生改变时,则该方向性指示也相应地随之改变。
随着城市化的不断发展,城市中不透水区域面积不断增大,再加上极端天气频发,城市内涝的情况时常发生。当降雨事件发生时,一个区域能够存留多少的水量,产生多少径流,是海绵城市规划建设必须考虑的问题,而径流系数的准确计算是解决这类问题的基础。径流系数是指某一区域同一时段内径流量与降水量的比值,是描述降雨和径流关系的重要参数。现存的径流系数确定方法通常需要采用长期的径流实测数据来计算目标流域内的径流系数,并且该方法只能确定目标流域的整体径流系数,而无法确定该目标流域内不同类型的下垫面的径流系数。
为解决上述存在的技术问题,本发明提出了一种径流系数确定方法,基于获取的目标流域对应的地理信息,确定所述目标流域对应的若干子区域,其中,所述若干子区域分别对应不同的下垫面类型;获取所述目标流域对应的目标降雨事件;基于所述目标降雨事件确定所述若干子区域分别形成的总水量,并基于所述目标降雨事件确定所述目标流域形成的实际总径流量;分别根据所述若干子区域对应的所述总水量和所述实际总径流量,以分别确定所述若干子区域对应的径流系数。解决了现存的径流系数确定方法无法确定目标流域中各种下垫面类型各自对应的径流系数的问题。
示例性方法
如图1所示,本实施例提供一种径流系数确定方法,所述方法包括如下步骤:
步骤S100、基于获取的目标流域对应的地理信息,确定所述目标流域对应的若干子区域,其中,所述若干子区域分别对应不同的下垫面类型。
为了计算目标流域中各种下垫面类型各自对应的径流系数,本实施例首先需要获取该目标流域对应的地理信息,根据该地理信息确定该目标流域中各个区域分别对应的下垫面类型,并将下垫面类型相同的区域标记为一个子区域,从而得到若干子区域,且每一子区域分别对应一种下垫面类型。
具体地,该地理信息包括遥感影像数据和数字高程模型数据,为了得到该若干子区域,本实施例首先需要将目标流域对应的区域划分为若干格网单元。然后根据所述遥感影像数据确定所述若干格网单元分别对应的地表覆盖类型,例如该格网单元是草地类型,还是灌木林地类型,亦或者是乔木林地类型、建筑物类型、硬化地表覆盖类型。并根据所述数字高程模型数据确定所述若干格网单元分别对应的坡度等级。在一种实现方式中,可以先根据数字高程模型数据确定每个格网单元对应的坡度值,然后根据预设的坡度分级区间确定每个格网单元对应的坡度等级。例如,可以根据坡度对径流影响的特性,将坡度分级区间设置为:坡度值在0度~20度区间内,则等级为第一级;坡度值在20度~40度区间内,则等级为第二级;坡度值在40度~60度区间内,则等级为第三级;坡度值在大于60度区间内,则等级为第四级。
由于坡度等级和地表覆盖类型都会影响区域的下垫面性质,因此可以基于地表覆盖类型和坡度等级,将若干格网单元进行分组,得到至少一个格网单元组,其中,每个所述格网单元组只包括一种所述地表覆盖类型和一种所述坡度等级,一个所述格网单元组所对应的区域即对应所述若干子区域中的一个子区域。换言之,只有坡度等级和地表覆盖类型两者都相同的格网单元才能分到同一个格网单元组。坡度等级不相同而地表覆盖类型相同,坡度等级相同而地表覆盖类型不相同,坡度等级不相同且地表覆盖类型不相同,这三种情况中的任意一种均不能分到同一个格网单元组。由于本实施例是基于地表覆盖类型和坡度等级,将若干格网单元进行分组的,因此根据地表覆盖类型的数量和坡度等级的数量可以确定分组后得到的格网单元组的数量,即目标流域内包含的下垫面类型的数量。举例说明,假设目标流域中有n种地表覆盖类型,m种坡度等级类型,则进行组合以后该目标流域内总共会存在n*m种类型的下垫面。
如图1所示,所述方法还包括如下步骤:
步骤S200、获取所述目标流域对应的目标降雨事件。
具体地,径流系数主要受区域的地形、流域特性因子、平均坡度、地表植被情况及土壤特性等的影响。径流系数越大则代表降雨较不易被土壤吸收。由于每个子区域分别对应一种类型的下垫面,因此每个子区域的径流系数实际上是有差异的。为了确定每个子区域的径流系数,本实施例需要获取一次目标降雨事件,基于该目标降雨事件的相关信息求解出每个子区域的径流系数,从而实现确定该目标流域中的每一种下垫面类型的径流系数。
如图1所示,所述方法还包括如下步骤:
步骤S300、基于所述目标降雨事件确定所述若干子区域分别形成的总水量,并基于所述目标降雨事件确定所述目标流域形成的实际总径流量。
由于每个子区域对应的下垫面类型是不相同的,因此当发生降雨事件时,每个子区域内产生的径流量是不相同的。由于每个子区域的产生的径流量主要与该子区域对应的径流系数以及该子区域对应的总水量相关,而所有子区域产生的径流量之和即等于该目标流域产生的总径流量,因此本实施例可以通过计算每个子区域各自产生的总水量和目标流域产生的总径流量,求解出每个子区域各自对应的径流系数,即得到目标流域中各种类型的下垫面的径流系数。此外,通过目标流域附近的气象站的记录数据还可以获得目标流域在该目标降雨时间中形成的实际总径流量,该实际总径流量可以反映出目标流域整体的径流量情况。
在一种实现方式中,所述步骤S300具体包括如下步骤:
步骤S301、根据所述目标降雨事件,获取与所述目标降雨事件所对应的目标降雨信息;
步骤S302、根据所述目标降雨信息确定各子区域分别对应的所述总水量;
步骤S303、根据所述目标降雨信息,确定所述目标流域对应的所述实际总径流量。
具体地,本实施例首先需要确定目标降雨事件,该目标降雨事件可以是目标流域内发生的任意一次历史降雨事件。在一种实现方式中,由于目标流域内的地形地貌有可能随着时间发生一定改变,因此为了准确地确定目标流域内当前包含的各种下垫面分别对应的径流系数,因此可以将选择目标流域内最近发生的一次降雨事件作为目标降雨事件。之后可以通过对目标流域进行监测的气象站获取与该目标降雨事件所对应的目标降雨信息。
然后对于各子区域中的每一子区域,根据该目标降雨信息确定该子区域对应的所述总水量。在一种实现方式中,该目标降雨信息包括:目标流域内的降雨量分布数据和蒸发量分布数据。其中,该降雨量分布数据用于反映目标流域内不同区域基于该目标降雨事件产生的降雨量情况,而该蒸发量分布数据用于反映目标流域内不同区域基于该目标降雨事件产生的蒸发量情况。
在一种实现方式中,本实施例可以根据所述降雨量分布数据,确定各子区域分别对应的区域降雨量。具体地,本实施例首先需要根据该降雨量分布数据,确定目标流域内的降雨区域和未降雨区域,其中,降雨区域为分布有降雨量数据的区域,未降雨区域为未分布有降雨量数据的区域,然后根据降雨区域对应的降雨量数据对未降雨区域进行空间插值,得到完整降雨量分布数据。然后再根据所述完整降雨量分布数据,确定各子区域分别对应的区域降雨量。
另外,本实施例还可以根据所述蒸发量分布数据,确定各子区域分别对应的区域蒸发量。具体地,本实施例首先需要根据该蒸发量分布数据,确定目标流域内的蒸发区域和未蒸发区域,其中,蒸发区域为分布有蒸发量数据的区域,未蒸发区域为未分布有蒸发量数据的区域。然后根据蒸发区域对应的蒸发量数据对未蒸发区域进行空间插值,从而得到完整蒸发量分布数据。之后再根据所述完整蒸发量分布数据,确定各子区域分别对应的区域蒸发量。
简言之,由于降雨量数据和蒸发量数据在目标流域的空间内是呈不连续分布的,因此本实施例需要对降雨量数据和蒸发量数据进行空间插值处理,以填补缺乏降雨量数据和蒸发量数据的区域。在一种实现方式中,本实施例可以采用克里金插值法实现降雨量数据和蒸发量数据的空间插值。
最后,分别根据各子区域对应的所述区域降雨量和所述区域蒸发量,确定各子区域分别对应的所述总水量。在一种实现方式中,本实施例可以通过分别将各子区域对应的所述区域降雨量和所述区域蒸发量相减,得到各子区域分别对应的所述总水量。
在一种实现方式中,该目标降雨信息还包括降雨日期。本实施例还可以根据该目标降雨信息,还确定目标流域对应的实际总径流量。具体地,根据该目标降雨信息中的降雨日期,获取同一天目标水库的历史水文数据,其中,该目标水库位于目标流域内,并且目标流域的水流均流入该目标水库,且该目标水库仅有目标流域的水流入。然后根据得到的历史水文数据,可以确定目标流域内的在该降雨日期当天产生的实际总径流量。在一种实现方式中,该历史水文数据包括目标水库对应的库容变化量、渗漏量、出水量以及落入水库降雨量。本实施例预先设定了一个计算公式,将目标水库对应的库容变化量、渗漏量、出水量以及落入水库降雨量代入该计算公式即可得到目标流域的实际总径流量。在一种实现方式中,实际总径流量ΔQn的计算公式为:ΔQn=库容变化量+出库水量+水库渗漏量-直接落入水库降雨量。可以理解的是,由于历史水文数据中的各项数据的数值确定,因此根据历史水文数据计算出的水库的实际水库总径流量的数值也是确定。
如图1所示,所述方法还包括如下步骤:
步骤S400、分别根据所述若干子区域对应的所述总水量和所述实际总径流量,以分别确定所述若干子区域对应的径流系数。
具体地,对于若干子区域中的每个子区域,根据该子区域对应的总水量、该子区域对应的径流系数三者的乘积,可以预测出该子区域产生的区域径流量,而根据所有子区域的径流量之和则可以预测出目标流域产生的总径流量。假设预测出的总径流量与计算出的实际总径流量相等,则根据实际总径流量即可反向求解出每个子区域分别对应的径流系数。
在一种实现方式中,所述步骤S400具体包括如下步骤:
步骤S401、随机确定各子区域分别对应的初始径流系数;
步骤S402、根据各子区域对应的所述初始径流系数和所述总水量,确定各子区域分别对应的预测区域径流量;
步骤S403、对将各子区域对应的所述预测区域径流量相加,得到预测总径流量;
步骤S404、根据所述预测总径流量和所述实际总径流量对各子区域对应的初始径流系数进行调整,得到各子区域对应的径流系数。
具体地,由于每个子区域的径流系数未知,因此本实施例可以在预设的数值范围内,随机选取每个子区域的初始径流系数,例如可以将数值范围设置为0~1,则0~1范围内的所有值(保留两位小数)都可以作为各个子区域对应的初始径流系数并代入后续的计算过程进行迭代。具体地,对于若干子区域中的每个子区域,将该子区域对应的初始径流系数与该子区域对应的总水量相乘即可预测出该子区域对应的区域径流量。将所有子区域的预测区域径流相加,即可预测出目标流域的总径流量,即预测总径流量。
举例说明,假设若干子区域中的每个子区域均包含大小相等的若干个格网单元,且每个子区域中的格网单元的数量与该子区域的面积成正比,则预测总径流量ΔQn’的计算公式如下所示:
ΔQn’=A*αa*QO(i,j)+B*αb*QO(i,j)+C*αc*QO(i,j)+......M*αm*QO(i,j)
其中,A、B、C...M为不同子区域(相当于不同下垫面类型)对应的格网单元数量,αa、αb、αc、αm分别为不同子区域(相当于不同下垫面类型)对应的径流系数。QO(i,j)为每个格网单元的总水量。
最后,根据所述预测总径流量和所述实际总径流量对各子区域对应的初始径流系数进行调整,得到各子区域对应的径流系数。具体地,根据所述预测总径流量和所述实际总径流量对各子区域对应的初始径流系数进行调整,得到各子区域调整后的初始径流系数,并将各子区域调整后的初始径流系数作为各子区域对应的初始径流系数。然后,继续执行将各子区域的所述预测区域径流量相加,得到预测总径流量。最后根据所述预测总径流量和所述实际总径流量对各子区域对应的初始径流系数进行调整,得到各子区域对应的径流系数。简言之,本实施例最终的目标是使得预测总径流量与实际总径流量的数值尽可能接近,实现方式是通过采用迭代更新的方法求解出一组包含各子区域的径流系数的最优解。
在一种实现方式中,在对各子区域的初始径流系数进行调整的时候,可以就按预设的步长值进行调整,例如预测的步长值为0.1。
在一种实现方式中,本实施例可以预先设定可接受的预测总径流量与实际总径流量之前的误差阈值,当调整后重新计算出的预测总径流量数据与实际总径流量之间的差值在该误差阈值范围内时,即可不再对各子区域的初始径流系数进行调整,则当前各子区域的初始径流系数即为各子区域最终的径流系数。
在一种实现方式中,本实施例可采用均方根误差衡量预测总径流量的拟合度。均方根误差(RMSE)亦称标准误差,是用来衡量观测值同真值之间的偏差,反映了数据偏离真实值的程度。均方根误差越小,表示预测总径流量精度越高,因此也可用均方根误差作为选取径流系数的标准。在有限的降雨事件中,均方根误差用下式表示:
√[∑di^2/n]=Re
其中,n为测量次数;di为一场降雨事件中预测总径流量与实际总径流量的偏差。
在一种实现方式中,确定了目标流域内各子区域各自对应的径流系数以后,即相当于确定了目标流域内各类下垫面对应的径流系数,则可以根据这些径流系数综合评估当降雨事件发生时,目标流域能够存留多少的水量,产生多少径流,从而根据评估结果设计目标流域内的给水排水系统。
示例性设备
基于上述实施例,本发明还提供了一种径流系数确定装置,如图3所示,该装置包括:
分类模块01,用于基于获取的目标流域对应的地理信息,确定所述目标流域对应的若干子区域,其中,所述若干子区域分别对应不同的下垫面类型;
获取模块02,用于获取所述目标流域对应的目标降雨事件;
确定模块03,用于基于所述目标降雨事件确定所述若干子区域分别形成的总水量,并基于所述目标降雨事件确定所述目标流域形成的实际总径流量;
计算模块04,用于分别根据所述若干子区域对应的所述总水量和所述实际总径流量,以分别确定所述若干子区域对应的径流系数。
基于上述实施例,本发明还提供了一种终端设备,其原理框图可以如图4所示。该终端设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口、显示屏。其中,该终端设备的处理器用于提供计算和控制能力。该终端设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该终端设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种径流系数确定方法。该终端设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏。
本领域技术人员可以理解,图4中示出的原理框图,仅仅是与本发明方案相关的部分结构的框图,并不构成对本发明方案所应用于其上的终端设备的限定,具体的终端设备以包括比图中所示更多或更少的部件,或者组合某些部件,或者具有不同的部件布置。
所述终端设备包括存储器、处理器及存储在存储器中并可在处理器上运行的一种径流系数确定方法的程序,处理器执行一种径流系数确定方法的程序时,实现如下操作指令:
基于获取的目标流域对应的地理信息,确定所述目标流域对应的若干子区域,其中,所述若干子区域分别对应不同的下垫面类型;
获取所述目标流域对应的目标降雨事件;
基于所述目标降雨事件确定所述若干子区域分别形成的总水量,并基于所述目标降雨事件确定所述目标流域形成的实际总径流量;
分别根据所述若干子区域对应的所述总水量和所述实际总径流量,以分别确定所述若干子区域对应的径流系数。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程,是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成,所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中,该计算机程序在执行时,可包括如上述各方法的实施例的流程。其中,本发明所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用,均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限,RAM以多种形式可得,诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。
综上所述,本发明公开了一种径流系数确定方法,通过基于获取的目标流域对应的地理信息,确定所述目标流域对应的若干子区域,其中,所述若干子区域分别对应不同的下垫面类型;获取所述目标流域对应的目标降雨事件;基于所述目标降雨事件确定所述若干子区域分别形成的总水量,并基于所述目标降雨事件确定所述目标流域形成的实际总径流量;分别根据所述若干子区域对应的所述总水量和所述实际总径流量,以分别确定所述若干子区域对应的径流系数。解决了现存的径流系数确定方法无法确定目标流域中各种下垫面类型各自对应的径流系数的问题。
应当理解的是,本发明的应用不限于上述的举例,对本领域普通技术人员来说,可以根据上述说明加以改进或变换,所有这些改进和变换都应属于本发明所附权利要求的保护范围。

Claims (10)

1.一种径流系数确定方法,其特征在于,所述方法包括:
基于获取的目标流域对应的地理信息,确定所述目标流域对应的若干子区域,其中,所述若干子区域分别对应不同的下垫面类型;
获取所述目标流域对应的目标降雨事件;
基于所述目标降雨事件确定所述若干子区域分别形成的总水量,并基于所述目标降雨事件确定所述目标流域形成的实际总径流量;
分别根据所述若干子区域对应的所述总水量和所述实际总径流量,以分别确定所述若干子区域对应的径流系数。
2.根据权利要求1所述的径流系数确定方法,其特征在于,所述地理信息包括遥感影像数据和数字高程模型数据;
所述基于获取的目标流域对应的地理信息,确定所述目标流域对应的若干子区域,包括:
将所述目标流域对应的区域划分为若干格网单元;
根据所述遥感影像数据确定所述若干格网单元分别对应的地表覆盖类型,并根据所述数字高程模型数据确定所述若干格网单元分别对应的坡度等级;
所述若干格网单元包括至少一个格网单元组,每个所述格网单元组只包括一种所述地表覆盖类型和一种所述坡度等级;
一个所述格网单元组所对应的区域即对应所述若干子区域中的一个子区域。
3.根据权利要求1所述的径流系数确定方法,其特征在于,所述基于所述目标降雨事件确定所述若干子区域分别形成的总水量,并基于所述目标降雨事件确定所述目标流域形成的实际总径流量,包括:
根据所述目标降雨事件,获取与所述目标降雨事件所对应的目标降雨信息;
根据所述目标降雨信息确定各子区域分别对应的所述总水量;
根据所述目标降雨信息确定所述目标流域对应的所述实际总径流量。
4.根据权利要求3所述的径流系数确定方法,其特征在于,所述目标降雨信息包括:所述目标流域内的降雨量分布数据和蒸发量分布数据;
所述根据所述目标降雨信息确定各子区域分别对应的所述总水量,包括:
根据所述降雨量分布数据,确定各子区域分别对应的区域降雨量;
根据所述蒸发量分布数据,确定各子区域分别对应的区域蒸发量;
分别根据各子区域对应的所述区域降雨量和所述区域蒸发量,确定各子区域分别对应的所述总水量。
5.根据权利要求4所述的径流系数确定方法,其特征在于,所述分别根据各子区域对应的所述区域降雨量和所述区域蒸发量,确定各子区域分别对应的所述总水量,包括:
分别将各子区域对应的所述区域降雨量和所述区域蒸发量相减,得到各子区域分别对应的所述总水量。
6.根据权利要求3所述的径流系数确定方法,其特征在于,所述目标降雨信息还包括:降雨日期;
所述根据所述目标降雨信息确定所述目标流域对应的所述实际总径流量,包括:
根据所述降雨日期,获取目标水库对应的历史水文数据,其中,所述目标水库位于所述目标流域内,并且所述目标流域的水流均流入所述目标水库,且所述目标水库仅有所述目标流域的水流入;
根据所述历史水文数据,确定所述实际总径流量。
7.根据权利要求1所述的径流系数确定方法,其特征在于,所述分别根据所述若干子区域对应的所述总水量和所述实际总径流量,以分别确定所述若干子区域对应的径流系数,包括:
随机确定各子区域分别对应的初始径流系数;
根据各子区域对应的所述初始径流系数和所述总水量,确定各子区域分别对应的预测区域径流量;
将各子区域对应的所述预测区域径流量相加,得到预测总径流量;
根据所述预测总径流量和所述实际总径流量对各子区域对应的初始径流系数进行调整,得到各子区域对应的径流系数。
8.根据权利要求7所述的径流系数确定方法,其特征在于,所述根据所述预测总径流量和所述实际总径流量对各子区域对应的初始径流系数进行调整,得到各子区域对应的径流系数,包括:
根据所述预测总径流量和所述实际总径流量对各子区域对应的初始径流系数进行调整,得到各子区域调整后的初始径流系数,并将各子区域调整后的初始径流系数作为各子区域对应的初始径流系数;
继续执行将各子区域的所述预测区域径流量相加,得到预测总径流量;根据所述预测总径流量和所述实际总径流量对各子区域对应的初始径流系数进行调整,得到各子区域对应的径流系数。
9.一种径流系数确定装置,其特征在于,所述装置包括:
分类模块,用于基于获取的目标流域对应的地理信息,确定所述目标流域对应的若干子区域,其中,所述若干子区域分别对应不同的下垫面类型;
获取模块,用于获取所述目标流域对应的目标降雨事件;
确定模块,用于基于所述目标降雨事件确定所述若干子区域分别形成的总水量,并基于所述目标降雨事件确定所述目标流域形成的实际总径流量;
计算模块,用于分别根据所述若干子区域对应的所述总水量和所述实际总径流量,以分别确定所述若干子区域对应的径流系数。
10.一种计算机可读存储介质,其上存储有多条指令,其特征在于,由处理器加载并执行所述指令,以实现上述权利要求1-8任一所述的径流系数确定方法的步骤。
CN202110578971.4A 2021-05-26 2021-05-26 一种径流系数确定方法、装置、终端及存储介质 Pending CN113343806A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110578971.4A CN113343806A (zh) 2021-05-26 2021-05-26 一种径流系数确定方法、装置、终端及存储介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110578971.4A CN113343806A (zh) 2021-05-26 2021-05-26 一种径流系数确定方法、装置、终端及存储介质

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN113343806A true CN113343806A (zh) 2021-09-03

Family

ID=77471568

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202110578971.4A Pending CN113343806A (zh) 2021-05-26 2021-05-26 一种径流系数确定方法、装置、终端及存储介质

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN113343806A (zh)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114118544A (zh) * 2021-11-11 2022-03-01 深圳市赑玄阁科技有限公司 一种城市积涝检测方法及装置
CN118195176A (zh) * 2024-05-15 2024-06-14 四川省生态环境科学研究院 一种生态系统调节服务价值确定方法、装置、设备以及介质

Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106156529A (zh) * 2016-07-29 2016-11-23 中国南方电网有限责任公司 一种基于数理统计的下垫面径流关系确定方法
CN107220496A (zh) * 2017-05-26 2017-09-29 上海市气象灾害防御技术中心 一种城市暴雨内涝评估建模方法
CN109086500A (zh) * 2018-07-19 2018-12-25 武汉大学 基于空间分布式径流系数的未控区径流计算方法
CN109614588A (zh) * 2018-12-14 2019-04-12 天津大学 一种海绵城市年径流控制下径流系数的计算方法
CN109801296A (zh) * 2019-01-14 2019-05-24 中国科学院地理科学与资源研究所 一种海绵城市建设下垫面嵌套式遥感精细化制图方法
CN109886537A (zh) * 2019-01-09 2019-06-14 天津市市政工程设计研究院 一种城市建设用地扩张的道路内涝风险的判断方法
CN110570021A (zh) * 2019-08-15 2019-12-13 清华大学 径流模拟方法、装置以及计算机设备
CN110633674A (zh) * 2019-09-17 2019-12-31 北京建筑大学 一种基于遥感影像与降雨监测数据的雨水去向不确定性分析方法及系统
CN112052559A (zh) * 2020-07-30 2020-12-08 浙江大学 一种基于月水量平衡的三参数水文模型及其构建方法
CN112163346A (zh) * 2020-10-21 2021-01-01 中国科学院生态环境研究中心 一种基于透水-不透水格局的面源污染迁移能力估算方法

Patent Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106156529A (zh) * 2016-07-29 2016-11-23 中国南方电网有限责任公司 一种基于数理统计的下垫面径流关系确定方法
CN107220496A (zh) * 2017-05-26 2017-09-29 上海市气象灾害防御技术中心 一种城市暴雨内涝评估建模方法
CN109086500A (zh) * 2018-07-19 2018-12-25 武汉大学 基于空间分布式径流系数的未控区径流计算方法
CN109614588A (zh) * 2018-12-14 2019-04-12 天津大学 一种海绵城市年径流控制下径流系数的计算方法
CN109886537A (zh) * 2019-01-09 2019-06-14 天津市市政工程设计研究院 一种城市建设用地扩张的道路内涝风险的判断方法
CN109801296A (zh) * 2019-01-14 2019-05-24 中国科学院地理科学与资源研究所 一种海绵城市建设下垫面嵌套式遥感精细化制图方法
CN110570021A (zh) * 2019-08-15 2019-12-13 清华大学 径流模拟方法、装置以及计算机设备
CN110633674A (zh) * 2019-09-17 2019-12-31 北京建筑大学 一种基于遥感影像与降雨监测数据的雨水去向不确定性分析方法及系统
CN112052559A (zh) * 2020-07-30 2020-12-08 浙江大学 一种基于月水量平衡的三参数水文模型及其构建方法
CN112163346A (zh) * 2020-10-21 2021-01-01 中国科学院生态环境研究中心 一种基于透水-不透水格局的面源污染迁移能力估算方法

Non-Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
刘兴坡等: ""基于遥感图像的汇水区域综合径流系数获取方法"", 《中国给水排水》, vol. 32, no. 9, 31 May 2016 (2016-05-31), pages 141 - 143 *
燕慧婷等: ""人类活动对黄河河源区水沙变化影响评价"", 《泥沙研究》, no. 2, 30 April 2015 (2015-04-30), pages 41 *
王莹等: ""行政区交界断面水资源量质评价研究——以九乡河交界断面为例"", 江苏水利》, 28 February 2018 (2018-02-28), pages 3 *
闵婕等: ""基于栅格数据结构分析的土壤侵蚀强度判别方法研究及应用"", 《水土保持研究》, vol. 12, no. 1, 28 February 2005 (2005-02-28), pages 132 - 134 *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114118544A (zh) * 2021-11-11 2022-03-01 深圳市赑玄阁科技有限公司 一种城市积涝检测方法及装置
CN118195176A (zh) * 2024-05-15 2024-06-14 四川省生态环境科学研究院 一种生态系统调节服务价值确定方法、装置、设备以及介质

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Salman et al. Selection of gridded precipitation data for Iraq using compromise programming
EP3534187B1 (en) Process and system for hydrological analysis and management for river basins
Miao et al. Establishing a rainfall threshold for flash flood warnings in China’s mountainous areas based on a distributed hydrological model
Chen et al. Impacts of land use change scenarios on storm-runoff generation in Xitiaoxi basin, China
Jetten et al. Erosion models: quality of spatial predictions
García et al. Surface water resources assessment in scarcely gauged basins in the north of Spain
Schumann et al. Application of a geographic information system for conceptual rainfall–runoff modeling
KR101718294B1 (ko) 가뭄예측 시스템
CN113343806A (zh) 一种径流系数确定方法、装置、终端及存储介质
Shamsudin et al. Rainfall runoff simulation using MIKE11 NAM
Tufa et al. Stream flow modeling using SWAT model and the model performance evaluation in Toba sub-watershed, Ethiopia
Tegos et al. A parametric model for potential evapotranspiration estimation based on a simplified formulation of the Penman-Monteith equation
Biru et al. Calibration and validation of SWAT model using stream flow and sediment load for Mojo watershed, Ethiopia
Singh et al. Rainfall-runoff modeling using MIKE 11 NAM model for Vinayakpur intercepted catchment, Chhattisgarh
Gholami et al. Hydrological stream flow modeling in the Talar catchment (central section of the Alborz Mountains, north of Iran): Parameterization and uncertainty analysis using SWAT-CUP
Tsakiris et al. Regional drought identification and assessment. Case study in Crete
Aouissi et al. Sensitivity analysis of SWAT model to the spatial rainfall distribution and watershed subdivision in streamflow simulations in the Mediterranean context: a case study in the Joumine watershed. Tunisia
Nasab et al. Analyzing drought history using fuzzy integrated drought index (FIDI): a case study in the Neyshabour basin, Iran
CN116523189A (zh) 一种考虑水文特征的墒情站点规划方法、装置及存储介质
Petroselli et al. Comparison of methodologies for design peak discharge estimation in selected catchments of Bosnia and Herzegovina
Mequanient et al. Simulation of sediment yield and evaluation of best management practices in Azuari watershed, Upper Blue Nile Basin
Madhushankha et al. Application of HEC-HMS model to estimate daily streamflow in Badddegama Watershed of Gin Ganga Basin Sri Lanka
Porretta-Brandyk et al. Evaluation and verification of the WetSpa model based on selected rural catchments in Poland
Vehviläinen et al. The Finnish watershed simulation and forecasting system (WSFS)
CN113779505A (zh) 一种复杂地形区域的降水数据空间插值方法及计算机存储介质

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination