CN117150976B - 一种水温变化系数的确定方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明涉及工程仿真与数值预测技术领域，公开了一种水温变化系数的确定方法、装置、设备及存储介质，本发明首先利用第一水文模型在第一模型参数下对水文数据进行预测，利用第二水文模型在第二模型参数下对水温变化系数进行预测；然后将预测得到的水文数据和水温变化系数输入至约束下的残差模型中，生成残差序列，并将残差序列输入至目标函数中。最后，对目标函数进行求解，将目标函数值最小时对应的第二模型参数确定为第二目标模型参数，将利用第二目标模型参数预测得到的水温变化系数确定为目标水温变化系数。通过给残差模型添加与区域类型对应的水温模型和实测水文数据的强约束，从而得到可以精确模拟水温变化过程的水温变化系数。

Description

一种水温变化系数的确定方法、装置、设备及存储介质

技术领域

本发明涉及工程仿真与数值预测技术领域，具体涉及一种水温变化系数的确定方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

大型水库的建设在流域防洪及供水、发电过程中发挥了极其重要的作用，同时具有季调节以上性能的大库容、深水库的形成产生滞温效应，会改变原有天然河道径流和水温的时空分布，进而影响水生生态系统。水库筑坝蓄水调节径流的同时也改变了河道的水温情势，对下游农田灌溉、鱼类生长繁殖等都会产生不利影响，准确预测水库对下游水温的影响是工程环境影响评价的重要内容。开展水温滞温效应研究，既可回应社会关切，也可为水库分层取水设施的运行调度优化提供参考。

对于河道型深水库，水库区域和河道区域的水温分布需要根据实际分别采用不同的模型刻画。其中，在水库区域，水温分布具有明显的垂向和纵向二维特征，两个方向上的水温分布主要受水流条件、断面特征及水库下垫面形态等因素的影响，是一种非恒定参数。在河道区域中，水温的纵向离散系数是反映河流纵向混合特性的重要参数，主要受水流条件、断面特征及河道形态等因素的影响，同样为一种非恒定参数。

由于水库区域需要对垂向水温系数和纵向水温系数进行反演，河道区域需对水温的纵向离散系数进行反演，实际参数反演过程存在多解问题，而现有的方法一般基于最小二乘拟合和线性回归统计方式获得参数，得到的参数可能是当前条件下的一个解，因此，导致预测精度低。

发明内容

有鉴于此，本发明提供了一种水温变化系数的确定方法、装置、设备及存储介质，以解决当前对水温变化系数预测不准确的问题。

第一方面，本发明提供了一种水温变化系数的确定方法，方法包括：

获取与区域类型对应的第一水文模型和第二水文模型，第一水文模型用于在第一模型参数下进行水文数据的预测，第二水文模型用于在第二模型参数下进行水温变化系数的预测；以与区域类型对应的水温模型和实测水文数据为约束构建残差模型，残差模型用以基于预测的水文数据、预测的水温变化系数和实测水文数据生成残差序列；反复调整第一模型参数和第二模型参数，利用第一水文模型、第二水文模型和残差模型，得到与每一组模型参数分别对应的残差序列；将残差序列输入至预构建的目标函数中，利用全局最优算法对目标函数进行求解，将使目标函数取最小值时的第二模型参数确定为第二目标模型参数；利用包含第二目标模型参数的第二水文模型，对预设区域的水温变化系数进行预测，得到目标水温变化系数。

本实施例提供的水温变化系数的确定方法，首先利用第一水文模型在第一模型参数下对水文数据进行预测，利用第二水文模型在第二模型参数下对水温变化系数进行预测；然后将预测得到的水文数据和水温变化系数输入至约束下的残差模型中，生成残差序列，并将残差序列输入至目标函数中。最后，对目标函数进行求解，将目标函数值最小时对应的第二模型参数确定为第二目标模型参数，将利用第二目标模型参数预测得到的水温变化系数确定为目标水温变化系数。通过给残差模型添加与区域类型对应的水温模型和实测水文数据的强约束，从而得到可以精确模拟水温变化过程的水温变化系数。

在一种可选实施方式中，以与区域类型对应的水温模型和实测水文数据为约束构建残差模型，包括：

对水温模型进行变形，得到由变形结果组成的第一类残差模型；基于预测的水文数据与实测水文数据形成第二类残差模型；由第一类残差模型和第二类残差模型组成残差模型。

在一种可选实施方式中，残差序列采用如下方式确定：

将预测的水文数据和预测的水温变化系数输入至第一类残差模型中，得到第一残差序列；将预测的水文数据和实测水文数据输入至第二类残差模型中，得到第二残差序列；由第一残差序列和第二残差序列组成残差序列。

在一种可选实施方式中，当区域类型为水库区时，与区域类型对应的水温模型，包括二维水流连续性方程、二维水流动量方程和二维温度对流扩散方程。

在一种可选实施方式中，当区域类型为河道区时，与区域类型对应的水温模型，包括一维水温对流扩散方程。

在一种可选实施方式中，当区域类型为水库区时，对水温模型进行变形，得到由变形结果组成的第一类残差模型，包括：

分别对二维水流连续性方程、二维水流动量方程和二维温度对流扩散方程进行变形，得到二维水流连续性方程对应的第一残差方程、二维水流动量方程对应的第二残差方程和二维温度对流扩散方程对应的第三残差方程；由第一残差方程、第二残差方程和第三残差方程组成水库区对应的第一类残差模型。

在一种可选实施方式中，当区域类型为河道区时，对水温模型进行变形，得到由变形结果组成的第一类残差模型，包括：

对一维水温对流扩散方程进行变形，得到第四残差方程；将第四残差方程确定为河道区对应的第一类残差模型。

在一种可选实施方式中，在利用包含第二目标模型参数的第二水文模型，对预设区域的水温变化系数进行预测，得到目标水温变化系数之后，还包括：

获取实测水文数据；将实测水文数据和目标水温变化系数输入至与区域类型对应的水温模型中，得到对应区域的水温变化过程。

第二方面，本发明提供了一种水温变化系数的确定装置，装置包括：

获取模块，用于获取与区域类型对应的第一水文模型和第二水文模型，第一水文模型用于在第一模型参数下进行水文数据的预测，第二水文模型用于在第二模型参数下进行水温变化系数的预测；构建模块，用于以与区域类型对应的水温模型和实测水文数据为约束构建残差模型，残差模型用以基于预测的水文数据、预测的水温变化系数和实测水文数据生成残差序列；第一确定模块，用于反复调整第一模型参数和第二模型参数，利用第一水文模型、第二水文模型和残差模型，得到与每一组模型参数分别对应的残差序列；第二确定模块，用于将残差序列输入至预构建的目标函数中，利用全局最优算法对目标函数进行求解，将使目标函数取最小值时的第二模型参数确定为第二目标模型参数；预测模块，用于利用包含第二目标模型参数的第二水文模型，对预设区域的水温变化系数进行预测，得到目标水温变化系数。

在一种可选实施方式中，构建模块，包括：

第一生成模块，用于对水温模型进行变形，得到由变形结果组成的第一类残差模型；第二生成模块，用于基于预测的水文数据与实测水文数据形成第二类残差模型；第三生成模块，用于由第一类残差模型和第二类残差模型组成残差模型。

在一种可选实施方式中，第一确定模块中用以确定残差序列的模块，包括：

第一生成子模块，用于将预测的水文数据和预测的水温变化系数输入至第一类残差模型中，得到第一残差序列；第一生成子模块，用于将预测的水文数据和实测水文数据输入至第二类残差模型中，得到第二残差序列；第三生成子模块，用于由第一残差序列和第二残差序列组成残差序列。

在一种可选实施方式中，当区域类型为水库区时，构建模块中与区域类型对应的水温模型，包括二维水流连续性方程、二维水流动量方程和二维温度对流扩散方程。

在一种可选实施方式中，当区域类型为河道区时，构建模块中与区域类型对应的水温模型，包括一维水温对流扩散方程。

第三方面，本发明提供了一种计算机设备，包括：存储器和处理器，存储器和处理器之间互相通信连接，存储器中存储有计算机指令，处理器通过执行计算机指令，从而执行上述第一方面或其对应的任一实施方式的水温变化系数的确定方法。

第四方面，本发明提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机指令，计算机指令用于使计算机执行上述第一方面或其对应的任一实施方式的水温变化系数的确定方法。

附图说明

为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式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，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，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是根据本发明实施例的水温变化系数的确定方法的流程示意图；

图2是根据本发明实施例的另一水温变化系数的确定方法的流程示意图；

图3是根据本发明实施例的水温变化系数的确定装置的结构框图；

图4是本发明实施例的计算机设备的硬件结构示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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，本领域技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

一般而言，水库区域需要对垂向水温系数和纵向水温系数进行反演，河道区域需对水温的纵向离散系数进行反演，实际上，参数反演过程存在多解问题，可当前基于最小二乘拟合和线性回归统计方式获得的水温变化系数，只是当前条件下的一个解，从而导致预测精度降低。本发明实施例提供了一种水温变化系数的确定方法，通过以与区域类型对应的水温模型和实测水文数据为约束，得到预测数据最贴近实际数据时的模型参数，从而使得基于该模型参数预测的水温变化系数准确性更高。

根据本发明实施例，提供了一种水温变化系数的确定方法实施例，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。

在本实施例中提供了一种水温变化系数的确定方法，可用于计算机设备，图1是根据本发明实施例的水温变化系数的确定方法的流程图，如图1所示，该流程包括如下步骤：

步骤S101，获取与区域类型对应的第一水文模型和第二水文模型。

具体地，区域类型包括水库区和河道区，每一种区域类型均存在与之对应一组水文模型，该组水文模型中包括第一水文模型和第二水文模型。其中，第一水文模型用于在第一模型参数下进行水文数据的预测，第二水文模型用于在第二模型参数下进行水温变化系数的预测。

需要特别说明的是，水库区中第一水文模型的输入和河道区中第一水文模型的输入相同，同理，不同区域类型第二水文模型的输入也相同。但是，水库区对应的第一模型参数和河道区对应的第一模型参数不同，同样，不同区域类型对应的第二模型参数也不相同。在此基础上，自然水库区第一水文模型的输出与河道区第一水文模型的输出不同，同理，不同区域类型分别对应的第二水文模型的输出也不相同。

示例性地，当区域类型为水库区时，第一水文模型和第二水文模型如下：

第一水文模型以（x，z，t）作为输入，在第一模型参数的作用下对水文数据进行预测，得到与第一模型参数对应的预测水文数据。其中，x表示垂向位置（垂向即顺水流方向），z表示纵向位置（即垂直于水流方向指向水下），t表示时间。第一模型参数可以是一个或多个。通过第一水文模型得到的预测水文数据包括预测水流纵向流速、预测水流垂向流速、预测水流垂向压强和预测侧向平均条件下热量浓度。

第二水文模型以（x，z）作为输入，在第二模型参数的作用下对水温变化系数进行预测，得到与第二模型参数对应的预测水温变化系数。其中，x表示垂向位置，z表示纵向位置。第二模型参数可以是一个或多个。通过第二水文模型得到的预测水温变化系数包括垂向温度扩散系数和纵向温度扩散系数。此处需要特别强调的是，水温变化系数与空间位置对应，不同空间位置处的水文变化系数并不完全相同。因此，第二水文模型预测得到的水温变化系数通过函数形式体现，其自变量为空间位置，用变量为对应空间位置处的水温变化系数。

示例性地，当区域类型为河道区时，第一水文模型和第二水文模型如下：

第一水文模型以（x，z，t）作为输入，在第一模型参数的作用下对水文数据进行预测，得到与第一模型参数对应的预测水文数据。其中，x表示垂向位置，z表示纵向位置，t表示时间。通过第一水文模型得到的预测水文数据为水温数据。

第二水文模型以（x，z）作为输入，在第二模型参数的作用下对水温变化系数进行预测，得到与第二模型参数对应的预测水温变化系数。其中，x表示垂向位置，z表示纵向位置。通过第二水文模型得到的预测水温变化系数为纵向离散系数。

步骤S102，以与区域类型对应的水温模型和实测水文数据为约束构建残差模型。

具体地，残差模型用以基于预测的水文数据、预测的水温变化系数和实测水文数据生成残差序列。

示例性地，当区域类型为水库区时，与区域类型对应的水温模型，包括二维水流连续性方程、二维水流动量方程和二维温度对流扩散方程。

二维水流连续性方程如下：

其中，为水流纵向流速，/>为水流垂向流速，/>为侧向单位长度净入流量，/>为水面宽。

二维水流动量方程分纵向二维水流动量方程和垂向二维水流动量方程，具体如下：

纵向：

垂向：

其中，为重力加速度，/>为河底切线方向与水平线的夹角，/>为控制体在沿纵向的湍流剪应力，/>为控制体在沿垂向的湍流剪应力，/>为水流垂向压强（可近似为静水压强）。

二维温度对流扩散方程如下：

其中，为侧向平均条件下热量浓度，/>为空间位置/>处的温度纵向扩散系数，/>为空间位置/>处的温度垂向扩散系数，/>为单元控制体侧向热量出入流的速率，/>为侧向平均的热量源汇项状态方程。

示例性地，当区域类型为河道区时，与区域类型对应的水温模型，包括一维水温对流扩散方程，一维水温对流扩散方程如下：

其中，表示空间位置（下游河道距坝距离），/>表示时间（来水过程），/>表示断面面积，/>为断面水温，/>表示流量，/>表示空间位置/>处的纵向离散系数，/>表示河宽，/>表示水密度，/>表示水的比热，/>表示交换热反应式（表征水体与外界的热量交换）。

步骤S103，反复调整第一模型参数和第二模型参数，利用第一水文模型、第二水文模型和残差模型，得到与每一组模型参数分别对应的残差序列。

具体地，将第一水文模型在第一模型参数下输出的预测水文数据和第二水文模型在第二模型参数下输出的预测水温变化系数输入至残差模型中，利用残差模型输出与该组模型参数（即第一模型参数和第二模型参数）对应的残差序列。需要说明的是，第一模型参数可以同时进行调整，也可以分别进行调整，此处对调整方式不作具体限定。每调整一次模型参数，就会得到与该组模型参数对应的残差序列。因此，残差序列的数量与模型调整的次数保持一致。

步骤S104，将残差序列输入至预构建的目标函数中，利用全局最优算法对目标函数进行求解，将使目标函数取最小值时的第二模型参数确定为第二目标模型参数。

具体地，目标函数如下：

其中，为第一模型参数，/>为第二模型参数，/>为残差序列中的第/>个元素，/>为残差序列中元素的个数。

具体地，分别将与每一组模型参数对应的残差序列输入至目标函数中，得到与每一组模型参数对应的函数值。从所有函数值中确定出最小值，将目标函数取最小值时对应的一组模型参数确定为目标模型参数组，目标模型参数组中存在第一目标模型参数和第二目标模型参数。目标函数的函数值最小即预测数据与实测数据的偏差最小，那么，此时对应的模型参数为最优的模型参数。

步骤S105，利用包含第二目标模型参数的第二水文模型，对预设区域的水温变化系数进行预测，得到目标水温变化系数。

具体地，利用第二水文模型在第二目标模型参数下预测得到的目标水温变化系数。目标水文变化系数即不同空间位置处的水温变化系数。

本实施例提供的水温变化系数的确定方法，首先利用第一水文模型在第一模型参数下对水文数据进行预测，利用第二水文模型在第二模型参数下对水温变化系数进行预测；然后将预测得到的水文数据和水温变化系数输入至约束下的残差模型中，生成残差序列，并将残差序列输入至目标函数中。最后，对目标函数进行求解，将目标函数值最小时对应的第二模型参数确定为第二目标模型参数，将利用第二目标模型参数预测得到的水温变化系数确定为目标水温变化系数。通过给残差模型添加与区域类型对应的水温模型和实测水文数据的强约束，从而得到可以精确模拟水温变化过程的水温变化系数。

在本实施例中提供了一种水温变化系数的确定方法，可用于上述的移动终端，如手机、平板电脑等，图2是根据本发明实施例的水温变化系数的确定方法的流程图，如图2所示，该流程包括如下步骤：

步骤S201，获取与区域类型对应的第一水文模型和第二水文模型。详细请参见图1所示实施例的步骤S101，在此不再赘述。

步骤S202，以与区域类型对应的水温模型和实测水文数据为约束构建残差模型。

具体地，上述步骤S202包括：

步骤S2021，对水温模型进行变形，得到由变形结果组成的第一类残差模型。

在一可选实施例中，当区域类型为水库区时，上述步骤S2021包括：

步骤a1，分别对二维水流连续性方程、二维水流动量方程和二维温度对流扩散方程进行变形，得到二维水流连续性方程对应的第一残差方程、二维水流动量方程对应的第二残差方程和二维温度对流扩散方程对应的第三残差方程。

示例性地，对二维水流连续性方程变形，得到的二维水流连续性方程对应的第一残差方程如下：

其中，和/>为预测值，即/>为预测水流纵向流速，/>为预测水流垂向流速。

对二维水流动量方程变形，得到的二维水流动量方程对应的第二残差方程如下：

其中，为预测值，即/>为预测水流垂向压强。

对二维温度对流扩散方程变形，得到的二维温度对流扩散方程对应的第三残差方程如下：

其中，、/>和/>为预测值，即/>为预测侧向平均条件下热量浓度，/>为空间位置/>处的预测温度纵向扩散系数，/>为空间位置处的预测温度垂向扩散系数。

步骤a2，由第一残差方程、第二残差方程和第三残差方程组成水库区对应的第一类残差模型。

示例性地，水库区对应的第一类残差模型为：

在另一可选实施例中，当区域类型为河道区时，上述步骤S2021包括：

步骤b1，对一维水温对流扩散方程进行变形，得到第四残差方程。

其中，和/>为预测值，即/>为预测断面水温，/>为空间位置/>处的预测纵向离散系数。

步骤b2，将第四残差方程确定为河道区对应的第一类残差模型。

当区域类型为河道区时，直接将第四残差方程作为第一类残差模型。

步骤S2022，基于预测的水文数据与实测水文数据形成第二类残差模型。

具体地，由第一类残差模型和第二类残差模型组成残差模型。

在一可选实施例中，当区域类型为水库区时，第二类残差模型如下：

其中，为实测水流纵向流速，/>为实测水流垂向流速，/>为实测水流垂向压强，/>为实测侧向平均条件下热量浓度。

在另一可选实施例中，当区域类型为河道区时，第二类残差模型如下：

其中，为实测断面水温。

结合步骤S2021和步骤S2022，由第一类残差模型和第二类残差模型组成残差模型。

示例性地，水库区对应的残差模型为：

在构建好残差模型之后，将预测的水温数据（、/>、/>和/>）和预测的水温变化系数（/>和/>）输入至上述第一类残差模型中，得到第一残差序列（即由、/>、/>和/>组成的序列）。将预测的水温数据（/>、/>、/>和/>）和实测水温数据（/>、、/>和/>）输入至第二残差模型中，得到第二残差序列（即由/>、/>、/>和/>组成的序列）。由第一残差序列和第二残差序列组成残差序列（即/>、/>、/>、/>、/>、/>、/>和/>）作为目标函数的输入。

示例性地，河道区对应的残差模型为：

在构建好残差模型之后，将预测的水温数据和预测的水温变化系数/>输入至第一类残差模型中，得到第一残差序列即/>；将预测的水文数据/>和实测水文数据输入至河道区对应的第二残差模型中，得到第二残差序列即/>，由/>和/>组成残差序列作为目标函数的输入。

步骤S203，反复调整第一模型参数和第二模型参数，利用第一水文模型、第二水文模型和残差模型，得到与每一组模型参数分别对应的残差序列。详细请参见图1所示实施例的步骤S103，在此不再赘述。

步骤S204，将残差序列输入至预构建的目标函数中，利用全局最优算法对目标函数进行求解，将使目标函数取最小值时的第二模型参数确定为第二目标模型参数。详细请参见图1所示实施例的步骤S104，在此不再赘述。

步骤S205，利用包含第二目标模型参数的第二水文模型，对预设区域的水温变化系数进行预测，得到目标水温变化系数。

具体地，上述步骤S205之后，还包括：

步骤S206，获取实测水文数据。

具体地，当区域类型为水库区时，实测水温数据包括水流纵向流速、水流垂向流速、侧向单位长度净入流量、水面宽、重力加速度、河底切线方向与水平线的夹角、控制体在沿纵向的湍流剪应力、控制体在沿垂向的湍流剪应力、水流垂向压强和侧向平均条件下热量浓度。

具体地，当区域类型为河道区时，实测水温数据包括断面面积、流量、河面宽、水密度、谁的比热和交换热反应式。

步骤S207，将实测水文数据和目标水温变化系数输入至与区域类型对应的水温模型中，得到对应区域的水温变化过程。

具体地，当区域类型为水库区时，将水库区对应的实测水文数据和各空间位置处的目标水温变化系数（即温度纵向扩散系数和温度垂向扩散系数）输入至水库区对应的二维水温模型中，得到水库区的水温变化过程，水温变化过程即不同位置处各时刻分别对应的水流温度。

具体地，当区域类型为河道区时，将河道区对应的实测水温数据和各空间位置处的目标水温变化系数（即纵向离散系数）输入至河道区对应的一维对流扩散方程中，得到不同位置处不同时刻的水温。

在本实施例中还提供了一种水温变化系数的确定装置，该装置用于实现上述实施例及优选实施方式，已经进行过说明的不再赘述。如以下所使用的，术语“模块”可以实现预定功能的软件和/或硬件的组合。尽管以下实施例所描述的装置较佳地以软件来实现，但是硬件，或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。

本实施例提供一种水温变化系数的确定装置，如图3所示，包括：

获取模块301，用于获取与区域类型对应的第一水文模型和第二水文模型，第一水文模型用于在第一模型参数下进行水文数据的预测，第二水文模型用于在第二模型参数下进行水温变化系数的预测。

构建模块302，用于以与区域类型对应的水温模型和实测水文数据为约束构建残差模型，残差模型用以基于预测的水文数据、预测的水温变化系数和实测水文数据生成残差序列。

第一确定模块303，用于反复调整第一模型参数和第二模型参数，利用第一水文模型、第二水文模型和残差模型，得到与每一组模型参数分别对应的残差序列。

第二确定模块304，用于将残差序列输入至预构建的目标函数中，利用全局最优算法对目标函数进行求解，将使目标函数取最小值时的第二模型参数确定为第二目标模型参数。

预测模块305，用于利用包含第二目标模型参数的第二水文模型，对预设区域的水温变化系数进行预测，得到目标水温变化系数。

在一些可选的实施方式中，构建模块302包括：

第一生成子模块，用于对水温模型进行变形，得到由变形结果组成的第一类残差模型。

第二生成子模块，用于基于预测的水文数据与实测水文数据形成第二类残差模型。

第三生成子模块，用于由第一类残差模型和第二类残差模型组成残差模型。

在一些可选的实施方式中，第一确定模块中用以确定残差序列的模块包括：

第四生成子模块，用于将预测的水文数据和预测的水温变化系数输入至第一类残差模型中，得到第一残差序列。

第五生成子模块，用于将预测的水文数据和实测水文数据输入至第二类残差模型中，得到第二残差序列。

第六生成子模块，用于由第一残差序列和第二残差序列组成残差序列。

在一些可选的实施方式中，当区域类型为水库区时，构建模块中与区域类型对应的水温模型，包括二维水流连续性方程、二维水流动量方程和二维温度对流扩散方程。

在一些可选的实施方式中，当区域类型为河道区时，构建模块中与区域类型对应的水温模型，包括一维水温对流扩散方程。

在一些可选的实施方式中，当区域类型为水库区时，第一生成子模块，包括：

第一变形单元，用于分别对二维水流连续性方程、二维水流动量方程和二维温度对流扩散方程进行变形，得到二维水流连续性方程对应的第一残差方程、二维水流动量方程对应的第二残差方程和二维温度对流扩散方程对应的第三残差方程。

第一确定单元，用于由第一残差方程、第二残差方程和第三残差方程组成水库区对应的第一类残差模型。

在一些可选的实施方式中，当区域类型为河道区时，第一生成子模块，包括：

第二变形单元，用于对一维水温对流扩散方程进行变形，得到第四残差方程。

第二确定单元，将第四残差方程确定为河道区对应的第一类残差模型。

在一些可选的实施方式中，在预测模块305之后，还包括：

数据获取模块，用于获取实测水文数据。

变化过程预测模块，用于将实测水文数据和目标水温变化系数输入至与区域类型对应的水温模型中，得到对应区域的水温变化过程。

上述各个模块和单元的更进一步的功能描述与上述对应实施例相同，在此不再赘述。

本实施例中的一种水温变化系数的确定装置是以功能单元的形式来呈现，这里的单元是指ASIC（Application Specific Integrated Circuit，专用集成电路）电路，执行一个或多个软件或固定程序的处理器和存储器，和/或其他可以提供上述功能的器件。

本发明实施例还提供一种计算机设备，具有上述图3所示的水温变化系数的确定装置。

请参阅图4，图4是本发明可选实施例提供的一种计算机设备的结构示意图，如图4所示，该计算机设备包括：一个或多个处理器10、存储器20，以及用于连接各部件的接口，包括高速接口和低速接口。各个部件利用不同的总线互相通信连接，并且可以被安装在公共主板上或者根据需要以其它方式安装。处理器可以对在计算机设备内执行的指令进行处理，包括存储在存储器中或者存储器上以在外部输入/输出装置(诸如，耦合至接口的显示设备)上显示GUI的图形信息的指令。在一些可选的实施方式中，若需要，可以将多个处理器和/或多条总线与多个存储器和多个存储器一起使用。同样，可以连接多个计算机设备，各个设备提供部分必要的操作(例如，作为服务器阵列、一组刀片式服务器、或者多处理器系统)。图4中以一个处理器10为例。

处理器10可以是中央处理器，网络处理器或其组合。其中，处理器10还可以进一步包括硬件芯片。上述硬件芯片可以是专用集成电路，可编程逻辑器件或其组合。上述可编程逻辑器件可以是复杂可编程逻辑器件，现场可编程逻辑门阵列，通用阵列逻辑或其任意组合。

其中，所述存储器20存储有可由至少一个处理器10执行的指令，以使所述至少一个处理器10执行实现上述实施例示出的方法。

存储器20可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储根据计算机设备的使用所创建的数据等。此外，存储器20可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非瞬时存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非瞬时固态存储器件。在一些可选的实施方式中，存储器20可选包括相对于处理器10远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至该计算机设备。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

存储器20可以包括易失性存储器，例如，随机存取存储器；存储器也可以包括非易失性存储器，例如，快闪存储器，硬盘或固态硬盘；存储器20还可以包括上述种类的存储器的组合。

该计算机设备还包括通信接口30，用于该计算机设备与其他设备或通信网络通信。

本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，上述根据本发明实施例的方法可在硬件、固件中实现，或者被实现为可记录在存储介质，或者被实现通过网络下载的原始存储在远程存储介质或非暂时机器可读存储介质中并将被存储在本地存储介质中的计算机代码，从而在此描述的方法可被存储在使用通用计算机、专用处理器或者可编程或专用硬件的存储介质上的这样的软件处理。其中，存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体、随机存储记忆体、快闪存储器、硬盘或固态硬盘等；进一步地，存储介质还可以包括上述种类的存储器的组合。可以理解，计算机、处理器、微处理器控制器或可编程硬件包括可存储或接收软件或计算机代码的存储组件，当软件或计算机代码被计算机、处理器或硬件访问且执行时，实现上述实施例示出的方法。

虽然结合附图描述了本发明的实施例，但是本领域技术人员可以在不脱离本发明的精神和范围的情况下做出各种修改和变型，这样的修改和变型均落入由所附权利要求所限定的范围之内。

Claims (13)

1.一种水温变化系数的确定方法，其特征在于，所述方法包括：

获取与区域类型对应的第一水文模型和第二水文模型，所述第一水文模型用于在第一模型参数下进行水文数据的预测，所述第二水文模型用于在第二模型参数下进行水温变化系数的预测；

以与所述区域类型对应的水温模型和实测水文数据为约束构建残差模型，所述残差模型用以基于预测的水文数据、预测的水温变化系数和所述实测水文数据生成残差序列；

反复调整所述第一模型参数和所述第二模型参数，利用所述第一水文模型、所述第二水文模型和所述残差模型，得到与每一组模型参数分别对应的残差序列；

将所述残差序列输入至预构建的目标函数中，利用全局最优算法对所述目标函数进行求解，将使所述目标函数取最小值时的第二模型参数确定为第二目标模型参数；

利用包含所述第二目标模型参数的所述第二水文模型，对预设区域的所述水温变化系数进行预测，得到目标水温变化系数；

所述以与所述区域类型对应的水温模型和实测水文数据为约束构建残差模型，包括：

对所述水温模型进行变形，得到由变形结果组成的第一类残差模型；

基于所述预测的水文数据与所述实测水文数据形成第二类残差模型；

由所述第一类残差模型和所述第二类残差模型组成所述残差模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述残差序列采用如下方式确定：

将所述预测的水文数据和所述预测的水温变化系数输入至所述第一类残差模型中，得到第一残差序列；

将所述预测的水文数据和所述实测水文数据输入至所述第二类残差模型中，得到第二残差序列；

由所述第一残差序列和所述第二残差序列组成所述残差序列。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，当所述区域类型为水库区时，所述与所述区域类型对应的水温模型，包括二维水流连续性方程、二维水流动量方程和二维温度对流扩散方程。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，当所述区域类型为河道区时，所述与所述区域类型对应的水温模型，包括一维水温对流扩散方程。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，当所述区域类型为水库区时，所述对所述水温模型进行变形，得到由变形结果组成的第一类残差模型，包括：

分别对所述二维水流连续性方程、二维水流动量方程和二维温度对流扩散方程进行变形，得到所述二维水流连续性方程对应的第一残差方程、所述二维水流动量方程对应的第二残差方程和所述二维温度对流扩散方程对应的第三残差方程；

由所述第一残差方程、所述第二残差方程和所述第三残差方程组成所述水库区对应的所述第一类残差模型。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，当所述区域类型为河道区时，所述对所述水温模型进行变形，得到由变形结果组成的第一类残差模型，包括：

对所述一维水温对流扩散方程进行变形，得到第四残差方程；

将所述第四残差方程确定为所述河道区对应的所述第一类残差模型。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述利用包含所述第二目标模型参数的所述第二水文模型，对预设区域的所述水温变化系数进行预测，得到目标水温变化系数之后，还包括：

获取实测水文数据；

将所述实测水文数据和所述目标水温变化系数输入至与所述区域类型对应的所述水温模型中，得到对应区域的水温变化过程。

8.一种水温变化系数的确定装置，其特征在于，所述装置包括：

获取模块，用于获取与区域类型对应的第一水文模型和第二水文模型，所述第一水文模型用于在第一模型参数下进行水文数据的预测，所述第二水文模型用于在第二模型参数下进行水温变化系数的预测；

构建模块，用于以与所述区域类型对应的水温模型和实测水文数据为约束构建残差模型，所述残差模型用以基于预测的水文数据、预测的水温变化系数和所述实测水文数据生成残差序列；

第一确定模块，用于反复调整所述第一模型参数和所述第二模型参数，利用所述第一水文模型、所述第二水文模型和所述残差模型，得到与每一组模型参数分别对应的残差序列；

第二确定模块，用于将所述残差序列输入至预构建的目标函数中，利用全局最优算法对所述目标函数进行求解，将使所述目标函数取最小值时的第二模型参数确定为第二目标模型参数；

预测模块，用于利用包含所述第二目标模型参数的所述第二水文模型，对预设区域的所述水温变化系数进行预测，得到目标水温变化系数；

所述构建模块，包括：

第一生成模块，用于对所述水温模型进行变形，得到由变形结果组成的第一类残差模型；

第二生成模块，用于基于所述预测的水文数据与所述实测水文数据形成第二类残差模型；

第三生成模块，用于由所述第一类残差模型和所述第二类残差模型组成所述残差模型。

9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述第一确定模块中用以确定残差序列的模块，包括：

第一生成子模块，用于将所述预测的水文数据和所述预测的水温变化系数输入至所述第一类残差模型中，得到第一残差序列；

第一生成子模块，用于将所述预测的水文数据和所述实测水文数据输入至所述第二类残差模型中，得到第二残差序列；

第三生成子模块，用于由所述第一残差序列和所述第二残差序列组成所述残差序列。

10.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，当所述区域类型为水库区时，所述构建模块中与所述区域类型对应的水温模型，包括二维水流连续性方程、二维水流动量方程和二维温度对流扩散方程。

11.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，当所述区域类型为河道区时，所述构建模块中与所述区域类型对应的水温模型，包括一维水温对流扩散方程。

12.一种计算机设备，其特征在于，包括：

存储器和处理器，所述存储器和所述处理器之间互相通信连接，所述存储器中存储有计算机指令，所述处理器通过执行所述计算机指令，从而执行权利要求1至7中任一项所述的水温变化系数的确定方法。

13.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机指令，所述计算机指令用于使计算机执行权利要求1至7中任一项所述的水温变化系数的确定方法。