CN119005448B

CN119005448B - 一种用于水文工程的水文情势变化分析方法及系统

Info

Publication number: CN119005448B
Application number: CN202411456910.0A
Authority: CN
Inventors: 张珂成; 黑亮; 冼国坚; 陈园丽; 黄义新; 吴新凯; 高嵩奇; 杨健; 苏定洪
Original assignee: Zhujiang Hydrology Water Resource Exploration Center
Current assignee: Zhujiang Hydrology Water Resource Exploration Center
Priority date: 2024-10-18
Filing date: 2024-10-18
Publication date: 2025-02-07
Anticipated expiration: 2044-10-18
Also published as: CN119005448A

Abstract

本发明涉及水文监测技术领域，尤其涉及一种用于水文工程的水文情势变化分析方法及系统。该方法包括以下步骤：获取水文监测区域遥感数据，并根据水文监测区域遥感数据进行河道形态变化分析，从而获得河道形态变化数据；获取水文设备测量信息数据，并根据水文设备测量信息数据进行水体断面特征提取以及水流流速特征提取，从而获得水体断面数据以及水流流速数据；根据水体断面数据以及水流流速数据进行水流流量分析，从而获得水流流量数据；根据水文设备测量信息数据进行断面方位分类，从而获得左断面水文设备测量信息数据以及右断面水文设备测量信息数据。本发明基于水文监测技术完成水文情势预测任务。

Description

一种用于水文工程的水文情势变化分析方法及系统

技术领域

本发明涉及水文监测技术领域，特别涉及一种用于水文工程的水文情势变化分析方法及系统。

背景技术

传统的水文情势分析方法多依赖于经验和简单的统计模型，难以适应复杂的水文环境变化，监测设备的空间和时间分辨率通常较低，难以实现对水文要素的实时监测和全面覆盖。在处理大规模水文数据时，表现出计算能力不足，地面监测数据与遥感数据整合存在障碍，限制了对水文情势的全面分析，难以提供多维度的信息支持。随着数据量的增加，传统系统出现处理延迟或崩溃，无法及时完成水文情势的分析和预测，由于缺乏实时监测和动态更新机制，导致在极端事件发生时，无法提供及时有效的预警和应对措施。

发明内容

基于此，本发明有必要提供一种用于水文工程的水文情势变化分析方法及系统，以解决至少一个上述技术问题。

为实现上述目的，一种用于水文工程的水文情势变化分析方法，包括以下步骤：

步骤S1：获取水文监测区域遥感数据，并根据水文监测区域遥感数据进行河道形态变化分析，从而获得河道形态变化数据；

步骤S2：获取水文设备测量信息数据，并根据水文设备测量信息数据进行水体断面特征提取以及水流流速特征提取，从而获得水体断面数据以及水流流速数据；根据水体断面数据以及水流流速数据进行水流流量分析，从而获得水流流量数据；

步骤S3：根据水文设备测量信息数据进行断面方位分类，从而获得左断面水文设备测量信息数据以及右断面水文设备测量信息数据；根据左断面水文设备测量信息数据以及右断面水文设备测量信息数据进行断面形态分析，从而获得断面形态数据；根据断面形态数据进行水动力模型构建，从而获得水动力模型数据；

步骤S4：根据水体断面数据以及水流流量数据进行流速关系线计算，从而获得流速关系线数据；根据河道形态变化数据以及断面形态数据对流速关系线数据进行动态校正，从而获得流速关系线动态校正数据；

步骤S5：根据水动力模型数据以及流速关系线动态校正数据进行水文情势预测，从而获得水文情势预测数据，并上传至水文工程管理平台，以执行水文情势预测任务。

本发明通过遥感技术获取的河道数据能够覆盖较大区域，提供高分辨率的地形信息，有助于识别和分析河道的形态变化，遥感数据可以快速更新，及时反映河道在不同时间段的变化，支持动态监测，河道形态变化数据为水资源管理、生态恢复和防洪规划提供科学依据，提升决策的准确性。通过水文设备的实时测量，可以准确获取水体断面特征和流速数据，增强数据的可靠性，综合水体断面和流速数据进行流量分析，有助于深入理解水流动态，为水资源调配和洪水预警提供支持。通过断面方位分类，将水文数据分为左断面和右断面，便于系统化分析，增强数据处理的有效性，基于断面形态数据构建水动力模型，为后续的水文情势预测提供模拟基础，提升预测的科学性和可靠性。通过动态校正流速关系线，能够适应河道形态的变化，提高流速预测的准确性，增强模型的适应性，这种校正机制有助于及时反映水文情势变化，为管理部门提供最新的水流状态信息。综合水动力模型数据和流速关系线动态校正数据，实现全面的水文情势预测，为管理部门提供科学依据，将预测数据上传至水文工程管理平台，促进信息的实时共享，提高各级管理部门的协同工作效率，通过实时监测和动态更新，能够在极端天气事件发生时，及时发出预警，增强防洪抗灾能力。

可选地，步骤S1具体为：

步骤S11：获取水文监测区域遥感数据，并根据水文监测区域遥感数据进行波段类型划分，从而获得绿色波段数据以及近红外波段数据；

步骤S12：根据绿色波段数据以及近红外波段数据进行波段反射率统计，从而获得高反射率绿色波段数据以及低反射率近红外波段数据；

步骤S13：根据高反射率绿色波段数据以及低反射率近红外波段数据进行水体遥感指数计算，从而获得水体遥感指数数据；

步骤S14：根据水体遥感指数数据对水文监测区域遥感数据进行河道区域特征提取，从而获得河道区域数据；

步骤S15：根据河道区域数据进行河道形态变化分析，从而获得河道形态变化数据。

本发明通过遥感技术获取的波段数据可以覆盖大面积区域，快速收集水文信息，尤其适合监测难以到达的区域，将波段细分为绿色波段和近红外波段，有助于针对性地分析水体及其周边环境，提升数据的专业性和适用性。对绿色波段和近红外波段进行反射率统计，有助于量化水体的特性，提供水体健康状况的参考指标，高反射率绿色波段和低反射率近红外波段的数据可为后续分析提供更准确的基础，提高数据的可信度。通过计算水体遥感指数，能够有效区分水体和其他地表物质，提高水体提取的准确性，水体遥感指数为水体变化、污染监测和生态评估提供了重要指标，有助于实现实时环境监控。基于水体遥感指数进行河道区域特征提取，有助于识别河道的空间特征、宽度、深度等重要参数，为进一步分析奠定基础，通过提取河道区域数据，能够将遥感信息与地面数据相结合，解决传统方法在数据整合方面的不足。通过对河道形态变化进行分析，可以及时识别河道演变趋势，支持河道管理和防洪措施的制定，河道形态变化数据为水资源管理提供了科学依据，有助于评估河道对气候变化的响应，提升防灾减灾能力。

可选地，步骤S15具体为：

步骤S151：根据河道区域数据进行遥感点云生成，从而获得河道区域点云数据；

步骤S152：根据河道区域点云数据进行河道数字高程模型构建，从而获得河道数字高程模型；

步骤S153：根据河道数字高程模型进行河床高程特征提取，从而获得河床高程数据；

步骤S154：根据河床高程数据进行河床坡度计算，从而获得河床坡度数据；

步骤S155：根据河床坡度数据进行坡度变化分析，从而获得河床坡度增加数据以及河床坡度减少数据；

步骤S156：根据河床坡度增加数据以及河床坡度减少数据对河道区域数据进行河道形态分类，从而获得河道侵蚀区域数据和河道沉积区域数据；

步骤S157：根据河道侵蚀区域数据和河道沉积区域数据进行河道形态变化区域整合，从而获得河道形态变化数据。

本发明通过生成河道区域的点云数据，可以获得高精度的三维地形信息，提升对河道特征的识别能力，点云数据能够覆盖大范围区域，为后续分析提供全面的基础数据。河道数字高程模型（DEM）提供了河道地形的三维表示，有助于更直观地理解河道形态及其变化，通过数字高程模型，能够快速进行各种地形分析，减少手动处理的复杂性。从数字高程模型中提取河床高程数据，能够更精确地反映河床的真实状况，为后续分析奠定基础，河床高程特征的获取有助于评估河道的生态环境变化，支持生态保护措施的制定。通过计算河床坡度，能够提供关于水流方向、流速及水动力学的重要信息，增强对河道行为的理解，坡度数据为河道工程设计、治理措施提供科学依据，帮助优化水资源管理。通过分析坡度的增加和减少，可以识别出河床的侵蚀和沉积现象，帮助监测河道稳定性，坡度变化分析能够为水文情势的变化提供预警，支持防灾减灾措施的提前制定。根据坡度数据进行河道侵蚀和沉积区域的分类，能够明确不同区域的特征，有助于针对性治理，河道形态分类结果为生态管理和保护措施提供重要依据，促进水资源的可持续利用。整合侵蚀和沉积区域的数据，能够全面评估河道形态变化，为政策制定提供科学支持，通过持续的形态变化数据整合，有助于建立长期的河道监测体系，提高对水文情势变化的应对能力。

可选地，步骤S2具体为：

步骤S21：获取水文设备测量信息数据，并根据水文设备测量信息数据进行水体断面特征提取以及水流流速特征提取，从而获得水体断面数据以及水流流速数据；

步骤S22：根据水体断面数据进行断面宽度特征提取以及断面深度特征提取，从而获得断面宽度数据以及断面深度数据；

步骤S23：根据断面宽度数据以及断面深度数据进行水体断面面积计算，从而获得水体断面面积数据；

步骤S24：根据水文监测区域遥感数据进行水体沙土分布分析，从而获得水体沙土分布数据；

步骤S25：根据水体沙土分布数据进行沙土糙率系数计算，从而获得水体沙土糙率系数数据；

步骤S26：根据水体沙土糙率系数数据以及水流流速数据进行水流流速分布图绘制，从而获得水流流速分布图；

步骤S27：根据水流流速分布图以及水体断面面积数据进行水流流量计算，从而获得水流流量数据。

本发明通过水文设备的实时测量，可以获取高质量的水体断面和流速特征数据，为后续分析奠定坚实基础，实时数据的获取有助于捕捉水文要素的变化，支持及时的水资源管理和应急响应。提取断面宽度和深度特征，有助于全面了解水体的形态特征，为水流行为分析提供必要参数，宽度和深度特征的整合使得水体的几何特性得到量化，有助于提高模型的准确性。水体断面面积是水流分析的重要参数，有助于进一步的流量计算和水动力学研究，准确的断面面积计算为水动力模型提供必要的输入，提高流量和流速预测的可靠性。分析水体沙土分布能够揭示河床特性，支持对生态环境变化的评估，帮助保护水生生态系统，沙土分布数据为河道治理、岸线管理和水资源优化利用提供科学依据。计算沙土糙率系数有助于理解水流与河床之间的相互作用，为流速和流量模型提供重要参数，糙率系数的变化反映了河床的动态特性，有助于制定相应的生态管理措施。水流流速分布图为水流行为提供直观展示，有助于更好地理解水流的空间变化特征，流速分布图为水资源管理、洪水预警和生态修复提供重要的视觉信息支持。水流流量数据是水文分析的核心指标，为水资源调配、防洪抗灾和生态管理提供科学依据，通过流量计算与实时数据相结合，能够提升水文监测系统的响应速度和准确性。

可选地，步骤S24具体为：

步骤S241：根据水文监测区域遥感数据进行水文监测区域像素光谱特征提取，从而获得水文监测区域像素光谱数据；

步骤S242：根据水文监测区域像素光谱进行植被指数计算，从而获得植被指数数据；

步骤S243：根据植被指数数据以及河道区域数据对水文监测区域遥感数据进行沙土分布划分，从而获得沙土分布数据；

步骤S244：获取沙土粒径地面采集数据；

步骤S245：根据沙土分布数据以及沙土粒径地面采集数据进行沙土粒径分布计算，从而获得沙土粒径分布数据；

步骤S246：根据沙土粒径分布数据对河道区域数据进行水体沙土分布分析，从而获得水体沙土分布数据。

本发明通过提取像素光谱特征，可以全面了解水文监测区域的光谱特性，为后续分析提供基础数据，光谱特征有助于区分不同地物类型，提升对水体和土壤特征的识别能力。植被指数能够反映植被生长状况，提供生态环境变化的重要指标，支持生态保护与恢复策略，通过快速计算植被指数，可实现对水文监测区域生态状况的实时监控，帮助评估人类活动的影响。根据植被指数和河道区域数据进行沙土分布划分，可以量化不同区域的沙土特征，为土地管理提供数据支持，沙土分布数据可用于评估水文监测区域的土壤稳定性，帮助制定防洪和生态恢复措施。通过实际采集的沙土粒径数据，可以为遥感分析提供重要的地面真值数据，增强模型的准确性，地面采集的数据补充了遥感数据的不足，提升了整体分析的全面性。计算沙土粒径分布能够揭示土壤物理特性的变化，为流体动力学研究提供基础数据。通过分析水体沙土分布，可以全面掌握水体的沉积特征和水质状况，为水资源管理提供重要信息，水体沙土分布数据有助于实现对水文要素的动态监测和变化分析，提升对极端事件的预警能力。

可选地，步骤S246具体为：

根据沙土粒径分布数据进行沙土粒径统计，从而获得粗沙粒径分布数据以及细沙粒径分布数据；

根据水流流速数据对粗沙粒径分布数据以及细沙粒径分布数据进行沙土搬运模拟，从而获得沙土搬运数据；

根据沙土搬运数据进行沙土沉积分析，从而获得沙土沉积数据；

根据沙土搬运数据进行沙土悬浮分析，从而获得沙土悬浮数据；

根据沙土沉积数据以及沙土悬浮数据进行沙土粒径分布曲线绘制，从而获得沙土粒径分布曲线数据；

根据沙土粒径分布曲线数据进行流速分析以及沙土密度计算，从而获得沙土粒径分布流速曲线以及沙土密度数据；

根据沙土粒径分布流速曲线以及沙土密度数据进行水土沙土分布分析，从而获得水体沙土分布数据。

本发明通过统计粗沙和细沙粒径，可以更好地理解沙土特性，为后续的水土流失和沉积物搬运研究提供关键数据，对不同粒径的沙土进行分类，有助于制定针对性的土地管理和生态恢复策略。基于水流流速数据对沙土搬运的模拟可以揭示在不同流速条件下沙土的搬运特征，帮助预测水流对河道形态的影响，模拟结果为河流管理、岸线保护和水资源调配提供科学依据，有助于制定合理的防治措施。通过分析沙土沉积数据，可以了解河道沉积物的分布和特征，为河道治理和生态修复提供依据，沉积分析有助于判断沙土对水生生态的影响，促进生物多样性的保护。对沙土悬浮情况的分析能够揭示水体中悬浮物的浓度和分布，为水质监测和污染控制提供数据支持，悬浮物的动态变化与水质密切相关，有助于评估人类活动和自然因素对水生态环境的影响。通过绘制沙土粒径分布曲线，直观展示不同粒径的比例关系，便于分析和比较，曲线数据为科研交流提供清晰的图示，促进不同学科之间的合作与沟通。结合流速与沙土密度数据，可以深入理解沙土在水体中的动态行为，为水流与土壤相互作用研究提供基础，流速与密度的分析有助于在不同水文条件下进行沙土管理，提升水资源利用效率。通过水体沙土分布数据的综合分析，可以全面评估水体的沉积物特征及其对生态环境的影响，实时的沙土分布监测有助于提前识别潜在的水土流失风险，为应急管理提供支持。

可选地，步骤S3具体为：

步骤S31：根据水文设备测量信息数据进行断面方位分类，从而获得左断面水文设备测量信息数据以及右断面水文设备测量信息数据；

步骤S32：根据左断面水文设备测量信息数据进行左断面形态分析，从而获得左断面形态数据；

步骤S33：根据右断面水文设备测量信息数据进行右断面形态分析，从而获得右断面形态数据；

步骤S34：根据左断面形态数据以及右断面形态数据进行断面形态整合，从而获得断面形态数据；

步骤S35：根据断面形态数据进行水动力模型构建，从而获得水动力模型数据。

本发明通过分类获得左断面和右断面的测量信息，有助于组织和管理水文数据，提高后续分析的准确性和效率，能够为不同断面特征提供独立分析基础，便于比较左右岸的水文特征及其变化。对左断面进行深入的形态分析，提供具体的形态特征数据，有助于理解岸边特征及其对水流的影响，通过左岸的形态特征，有助于评估环境变化对岸边生态和结构的影响，为管理提供数据支持。类似于左断面分析，右断面的形态数据可用于对比左右岸的不同特征，揭示其在水文特性上的异同，为理解整体水流行为提供必要的形态参数，便于后续模型的构建和验证。将左、右断面数据进行整合，形成完整的断面形态数据，为整体河道形态的分析提供综合视角，整合后的数据可用于更复杂的水文模型，提高分析的深度和广度。基于整合后的断面形态数据构建水动力模型，能够模拟水流行为及其对河道形态的影响，为水资源管理提供重要依据，水动力模型为水文情势预测提供科学支撑，帮助制定防洪、灌溉及其他水管理决策，增强应对极端天气的能力。

可选地，步骤S32具体为：

步骤S321：根据左断面水文设备测量信息数据进行水文周期统计，从而获得左断面枯水期设备测量信息数据以及左断面洪水期设备测量信息数据；

步骤S322：根据水文监测区域遥感数据进行左断面堆砌石岸特征提取，从而获得左端面堆砌石岸数据；

步骤S323：根据左断面堆砌石岸对左断面枯水期设备测量信息数据进行水流摩擦力分析，从而获得左断面枯水期水流摩擦力数据；

步骤S324：根据左端面堆砌石岸对左断面洪水期设备测量信息数据进行水流流动模拟，从而获得左断面洪水期水流流动数据；

步骤S325：根据左端面堆砌石岸数据进行堆砌石硬度分析，从而获得堆砌石硬度数据；

步骤S326：根据堆砌石硬度数据对左断面洪水期水流流动数据进行水流集中流动分析，从而获得左断面洪水期水流集中流动数据；

步骤S327：根据左断面洪水期水流集中流动数据以及左断面枯水期水流摩擦力数据进行水流流速分析，从而获得左断面水流流速数据；

步骤S328：根据左断面水流流速数据对左断面堆砌石岸进行沉积物搬运分析，从而获得左断面沉积物搬运数据；

步骤S329：根据左断面沉积物搬运数据对左断面堆砌石岸数据进行左断面堆砌石岸形态分析，从而获得左断面形态数据。

本发明通过对枯水期和洪水期的设备测量信息进行统计，获得不同时期的水文特征数据，为后续分析奠定基础，准确掌握水文周期变化，有助于制定合理的水资源管理和防灾计划。提取堆砌石岸特征数据，有助于分析其对水流和河道形态的影响，为防护措施提供依据，对岸边特征的了解可促进生态环境的评估和保护。通过摩擦力分析，获得水流在枯水期的行为特征，有助于理解岸边对水流的影响，为水文设施的设计和维护提供重要参数，提升工程安全性。对洪水期水流的流动模拟能够预测潜在风险，帮助制定应急预案，模拟结果可用于动态调整水管理策略，提高应对洪水的能力。硬度数据为堆砌石的使用提供了科学依据，确保防护结构的稳定性，为未来的施工和维护提供指导，确保设计的合理性和可行性。分析洪水期水流的集中流动情况，有助于了解水流对岸边和底床的影响，为局部侵蚀和沉积风险的评估提供依据，帮助提前做好防范措施。流速数据为水流在不同阶段的变化提供清晰的图像，增强对水动力的理解，流速数据可用于制定流域管理和防洪策略，提升水资源利用效率。通过分析沉积物的搬运，有助于了解水流对河床形态和生态环境的影响，识别沉积区域，有助于生态保护和河道修复。通过堆砌石岸的形态分析，提供对整体河道形态的全面了解，为后续管理提供依据，为改善和增强堤岸设计提供数据支持，促进水域环境的可持续发展。

可选地，步骤S33具体为：

步骤S331：根据右断面水文设备测量信息数据进行右断面水文周期统计，从而获得右断面枯水期设备测量信息数据以及右断面洪水期设备测量信息数据；

步骤S332：根据水文监测区域遥感数据进行右断面水草漫滩特征提取，从而获得右断面水草漫滩数据；

步骤S333：根据右断面水草漫滩数据对右断面枯水期设备测量信息数据进行流水阻力分析，从而获得右断面流水阻力数据；

步骤S334：根据右断面流水阻力数据对右断面水草漫滩数据进行局部积水模拟，从而获得右断面水草漫局部积水数据；

步骤S335：根据右断面水草漫滩数据对右断面洪水期设备测量信息数据进行沉积物沉降分析，从而获得沉积物沉降数据；

步骤S336：根据右断面水草漫滩数据进行右断面水草漫滩位置特征提取，从而获得右断面水草漫滩位置数据；

步骤S337：根据沉积物沉降数据对右断面水草漫滩位置数据进行河床隆起分析，从而获得河床隆起数据；

步骤S338：根据河床隆起数据以及右断面水草漫局部积水数据进行断面形态整合，从而获得右断面形态数据。

本发明通过获取右断面的枯水期与洪水期的测量数据，为后续分析提供了基础，增强了对水文变化的理解，明确水文周期特征，有助于优化水资源管理策略和洪水应对措施。提取水草漫滩特征数据，增强对生态环境的理解，有助于保护和恢复水生生态系统，为水草漫滩的保护和管理提供科学依据，促进生态平衡。通过对枯水期的流水阻力分析，了解水草对水流的影响，为水流动力学研究提供数据支持，为河道管理提供优化措施，减少水流阻力，提升水流效率。模拟局部积水情况，可以预测在特定条件下出现的积水问题，帮助制定应对方案，为相关水利设施的设计提供参考，确保其在极端条件下的有效性。通过沉积物沉降数据，分析水草漫滩对沉积过程的影响，帮助理解生态和水文交互作用，为流域管理提供沉积情况的动态数据，优化泥沙管理策略。提取漫滩位置特征数据，增强对区域水文特征的空间理解，有助于规划和管理，为水草漫滩的保护和合理利用提供位置数据支持。通过对河床隆起的分析，了解沉积物对河床形态的影响，为河道稳定性提供参考，为河道维护和改进措施提供数据支持，增强河道抵御自然灾害的能力。整合右断面形态数据，全面反映水文特征及其变化，为水利工程的设计和优化提供基础数据，为河道管理提供科学依据，提升应对水文变化的能力。

可选地，本说明书还提供一种用于水文工程的水文情势变化分析方法及系统，用于执行如上所述的一种用于水文工程的水文情势变化分析方法，该水文工程的水文情势预测系统包括：

河道形态分析模块：用于获取水文监测区域遥感数据，并根据水文监测区域遥感数据进行河道形态变化分析，从而获得河道形态变化数据；

水流流量分析模块：用于获取水文设备测量信息数据，并根据水文设备测量信息数据进行水体断面特征提取以及水流流速特征提取，从而获得水体断面数据以及水流流速数据；根据水体断面数据以及水流流速数据进行水流流量分析，从而获得水流流量数据；

断面形态分析模块：用于根据水文设备测量信息数据进行断面方位分类，从而获得左断面水文设备测量信息数据以及右断面水文设备测量信息数据；根据左断面水文设备测量信息数据以及右断面水文设备测量信息数据进行断面形态分析，从而获得断面形态数据；根据断面形态数据进行水动力模型构建，从而获得水动力模型数据；

流速关系线校正模块：用于根据水体断面数据以及水流流量数据进行流速关系线计算，从而获得流速关系线数据；根据河道形态变化数据以及断面形态数据对流速关系线数据进行动态校正，从而获得流速关系线动态校正数据；

水文情势预测模块：用于根据水动力模型数据以及流速关系线动态校正数据进行水文情势预测，从而获得水文情势预测数据，并上传至水文工程管理平台，以执行水文情势预测任务。

本发明的用于水文工程的水文情势变化分析系统，该系统能够实现本发明任意一种用于水文工程的水文情势变化分析方法，用于联合各个模块之间的操作与信号传输的媒介，以完成用于水文工程的水文情势变化分析方法，系统内部模块互相协作，从而完成水文情势预测任务。

附图说明

通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施所作的详细描述，本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显：

图1为本发明用于水文工程的水文情势变化分析方法的步骤流程示意图；

图2为本发明中步骤S1的详细步骤流程示意图；

图3为本发明中步骤S15的详细步骤流程示意图；

本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。

具体实施方式

下面结合附图对本发明专利的技术方法进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域所属的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。

此外，附图仅为本发明的示意性图解，并非一定是按比例绘制。图中相同的附图标记表示相同或类似的部分，因而将省略对它们的重复描述。可以采用软件形式来实现功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器方法和/或微控制器方法中实现这些功能实体。

应当理解的是，虽然在这里可能使用了术语“第一”、“第二”等等来描述各个单元，但是这些单元不应当受这些术语限制。使用这些术语仅仅是为了将一个单元与另一个单元进行区分。举例来说，在不背离示例性实施例的范围的情况下，第一单元可以被称为第二单元，并且类似地第二单元可以被称为第一单元。这里所使用的术语“和/或”包括其中一个或更多所列出的相关联项目的任意和所有组合。

为实现上述目的，请参阅图1至图3，本发明提供了一种用于水文工程的水文情势变化分析方法，所述方法包括以下步骤：

本实施例中，获取水文监测区域遥感数据采用高分辨率卫星影像，选择Sentinel卫星进行数据获取。通过图像处理软件，应用图像增强和分类算法，对遥感数据进行预处理，确保数据质量。随后，利用水体指数（如NDWI）进行河道区域提取，计算每个时相的河道边界，进而分析其形态变化。形态变化数据通过计算河道宽度、曲率和面积等指标获得，形成时间序列数据，进而可视化展示河道的变化趋势。

本实施例中，收集水文设备的实时测量数据，包括水位、流速和水温等信息。通过水文传感器，实时获取水体断面特征，如断面宽度和深度数据。使用流速传感器，记录水流流速数据，这些数据由设备内部的数据采集单元实时传输至数据处理系统。对断面数据和流速数据进行整合，计算水流流量，公式为流量（Q）= 断面面积（A）× 流速（V）。该步骤通过流量分析得出具体的水流流量数据，为后续分析提供基础。

本实施例中，对断面进行方位分类，运用GIS软件，通过坐标系统将测量点划分为左断面和右断面，分别提取相关数据。针对左断面和右断面的数据，采用几何分析技术进行断面形态分析，计算断面的形状特征，如宽度、深度和边坡角等。这些断面形态数据为构建水动力模型提供必要的基础参数，运用相应的公式，如流体力学中的Bernoulli方程，形成水动力模型数据。

本实施例中，利用水体断面数据及流量数据计算流速关系线，将流量数据与断面面积进行相关性分析，通过回归分析得出流速与流量的关系公式。针对河道形态变化数据及断面形态数据，进行动态校正，采用卡尔曼滤波等方法，对流速关系线进行优化。这一过程确保所得到的流速关系线能够反映出实时的水文状态，从而提高后续预测的精度。

本实施例中，依据水动力模型数据与经过动态校正的流速关系线进行水文情势预测，使用统计分析方法，如时间序列分析，结合历史水文数据与实时监测数据，形成预测模型。将得到的预测结果上传至水文工程管理平台，采用数据库管理系统，确保数据的实时更新和可查询性。该平台为水文情势的监测与分析提供支持，从而有效指导水资源管理和防洪决策。通过这一系统，形成的水文情势预测数据可为相关部门提供科学依据，确保应对突发水文事件的能力。

可选地，步骤S1具体为：

本实施例中，获取水文监测区域的遥感数据，采用高分辨率卫星影像，选择如Sentinel-2的遥感影像进行数据收集。数据获取后，通过遥感影像处理软件（如ENVI或ERDAS IMAGINE）对影像进行预处理，包含去噪声、几何校正等步骤。运用波段划分技术，将影像数据划分为不同波段，提取绿色波段（如波长为490 nm）和近红外波段（如波长为850nm）数据。这一过程将结果存储为两组数据集，以便后续分析。

本实施例中，根据获取的绿色波段数据和近红外波段数据进行反射率统计分析，通过使用遥感分析软件，计算每个像元的波段反射率值，将反射率值与波段数据进行关联。设定反射率阈值，将反射率大于某一标准值的像元归类为高反射率绿色波段数据，反之则为低反射率近红外波段数据。这一统计结果将为后续的水体遥感指数计算提供基础数据支持，确保分析的精确性。

本实施例中，根据高反射率绿色波段数据和低反射率近红外波段数据，计算水体遥感指数。采用常用的水体指数公式，如归一化水体指数（NDWI），计算方式为：NDWI = (绿色波段 - 近红外波段) / (绿色波段 + 近红外波段)。在遥感软件中输入相应的波段数据，程序自动计算每个像元的水体指数值。通过设置NDWI阈值，将水体区域与非水体区域进行区分，生成水体遥感指数数据，为后续的特征提取奠定基础。

本实施例中，根据水体遥感指数数据，对水文监测区域的遥感数据进行河道区域特征提取。利用GIS软件（如ArcGIS或QGIS），将水体遥感指数与区域的地形数据相结合，识别河道特征。采用水体提取工具，通过设置阈值将水体区域提取出来，形成河道区域数据。这一过程通过分析河道的几何形状、面积及边界特征，生成详细的河道区域数据，为后续的河道形态变化分析提供数据基础。

本实施例中，根据获取的河道区域数据进行河道形态变化分析，采用空间分析工具，计算河道区域的形态指标，包括河道宽度、流速、河道曲率等参数。通过历史河道数据与当前数据进行对比，计算出变化量及变化率。采用可视化工具将河道形态变化数据进行可视化展示，形成图表和地图，直观展示河道的变化趋势。这一分析为水文情势变化的监测和评估提供了科学依据，有助于后续的水资源管理和防洪决策。

可选地，步骤S15具体为：

本实施例中，遥感点云生成基于获取的河道区域数据，利用高分辨率遥感影像或激光雷达（LiDAR）数据进行处理。在处理过程中，应用点云软件（如LAStools或CloudCompare）进行数据预处理，包括去噪声和地面分类。通过设置高度阈值（如1.5米），提取出地面点云，确保覆盖河道区域。最终，生成的河道区域点云数据包含大量三维坐标点，代表河道的空间特征，为后续的数字高程模型构建提供基础。

本实施例中，根据生成的河道区域点云数据构建河道数字高程模型（DEM）。采用插值算法（如反距离加权或克里金插值）对点云数据进行处理，生成高程模型。设置网格大小为1米，以保证高程数据的空间分辨率。通过对每个网格内的高程数据进行加权平均，获得连续的河道高程表面。构建的河道数字高程模型应具备高精度，以便反映河床的微小变化，为后续的河床高程特征提取提供精确数据。

本实施例中，在获得的河道数字高程模型基础上进行河床高程特征提取。使用GIS软件（如ArcGIS或QGIS），利用高程数据计算河床的高程特征。具体操作包括应用地形分析工具，提取高程值，生成高程特征图。设置阈值（如河床高程低于水面高度的点）对河床特征进行分类，从而识别出河床的具体高程数据，形成详细的河床高程图，为坡度计算提供必要的输入数据。

本实施例中，在提取的河床高程数据基础上进行河床坡度计算。利用GIS软件中的坡度分析工具，输入河床高程数据并生成坡度图。在计算过程中，采用坡度计算公式，分析相邻像元的高程差，计算坡度值。设置坡度计算的像元大小为1米，确保精度。生成的坡度数据能够清晰展示河床的陡峭程度和变化趋势，为后续的坡度变化分析提供基础数据支持。

本实施例中，根据获得的河床坡度数据进行坡度变化分析。运用GIS软件比较历史坡度数据与当前坡度数据，计算坡度的增减变化量。具体实施中，设置时间区间和变化阈值（如坡度变化大于5%的区域）进行统计，生成坡度变化图。通过分析坡度增加数据和减少数据，形成详细的坡度变化分析结果，这为后续河道形态分类提供必要的依据。

本实施例中，根据河床坡度增加数据和坡度减少数据，对河道区域数据进行河道形态分类。运用GIS软件进行数据整合和分类，分析河道区域内的坡度变化特征。通过设置分类标准（如坡度增加大于5%定义为侵蚀区域，坡度减少大于5%定义为沉积区域），生成河道侵蚀区域和沉积区域的空间分布图。确保分类结果的准确性和可靠性，为后续的分析和决策提供支持。

本实施例中，根据河道侵蚀区域数据和河道沉积区域数据进行河道形态变化区域整合。采用GIS软件对已分类区域进行叠加分析，生成河道形态变化数据。利用空间分析工具，将侵蚀区域和沉积区域进行空间匹配，生成河道形态变化的综合图层。通过统计变化区域的面积和比例，评估河道形态变化的程度，为水文工程管理提供决策依据。

可选地，步骤S2具体为：

本实施例中，获取水文设备测量信息数据的过程通过布设在河流中的水文测量设备（如流速仪、深度计）进行。首先，采集一定时间范围内的实时数据，包括水位、流速及其他水文特征。通过数据记录设备，读取每分钟的水文数据，记录在数据库中。随后，采用数据处理软件（如MATLAB或Excel）对数据进行整理和清洗，去除异常值，确保数据的有效性。然后，根据水文设备测量信息数据进行水体断面特征提取，采用横断面方法计算各测点的水深和流速，最终生成水体断面数据及水流流速数据，为后续分析提供基础。

本实施例中，在获取的水体断面数据基础上，进行断面宽度特征提取和断面深度特征提取。利用水文测量数据，首先通过设置标定杆在断面两侧，测量断面宽度，确保测量的精度在0.1米内。然后，通过在断面上不同位置采集深度数据，计算每个测点的深度，得出断面深度数据。整个过程可采用GIS工具进行可视化，以更直观地展示断面宽度与深度。最后，将宽度和深度数据存储于数据库，为后续的水体断面面积计算提供参数支持。

本实施例中，根据提取的断面宽度数据和断面深度数据进行水体断面面积计算。岸边面积采用三角形断面计算，即面积=宽度×深度/2；中间部分面积采用梯形断面计算，即面积=相邻测点的深度之和×宽度/2。对于每个测点的宽度和深度值，均需确保数值有效，避免极端值的影响。为提高计算的准确性，可设置阈值（如宽度和深度均应大于0），同时对各个测点的面积进行累加，得出总的水体断面面积数据。该数据为后续流量计算提供基础。

本实施例中，根据水文监测区域遥感数据进行水体沙土分布分析。利用遥感影像（如卫星图像），应用图像处理软件（如ENVI或ArcGIS）进行分析。首先，通过波段组合和NDVI（归一化植被指数）计算，提取出水体的沙土特征。接着，采用分类算法（如最大似然分类或支持向量机）对水体中的沙土进行分布分析。通过设置分类精度要求（如85%），确保沙土分布数据的有效性和准确性，最终生成沙土分布图。

本实施例中，根据水体沙土分布数据进行沙土糙率系数计算。采用已知的沙土类型及其相应的糙率系数（如Manning公式中的糙率值），结合前一步的沙土分布数据，对各个区域的糙率进行分析。将沙土区域分为不同类别，根据具体情况设定每种类别的糙率值（例如，细沙为0.02，粗沙为0.03）。最终，将计算结果整理并输出为沙土糙率系数数据，以支持水流流速分布图的绘制。

本实施例中，利用水体沙土糙率系数数据和水流流速数据进行水流流速分布图绘制。将流速数据与糙率系数结合，通过流体力学公式（如Darcy-Weisbach公式）计算流速分布。通过GIS软件（如ArcGIS）进行空间分析，将流速数据映射至河道区域，形成流速分布图。此过程中设置分级标准（例如0-1 m/s，1-2 m/s等），以便对流速进行可视化表示，确保生成的流速分布图直观易读。

本实施例中，根据水流流速分布图和水体断面面积数据进行水流流量计算。水流量计算公式为流量 = 断面面积 × 流速。将流速分布图中各个区域的流速值与相应的断面面积结合，逐区域计算流量。确保每个区域的流速与断面面积均为最新数据，设定阈值（如流速应大于0），过滤无效区域。将所有区域的流量数据汇总，得出总体水流流量数据，为水文情势变化分析提供重要参考。

可选地，步骤S24具体为：

本实施例中，根据水文监测区域遥感数据进行像素光谱特征提取，利用高分辨率遥感影像（如Landsat或Sentinel卫星影像）获取该区域的多光谱数据。采用光谱分析软件（如ENVI）处理原始影像，进行大气校正，确保数据的准确性。通过对每个像素的光谱反射率进行分析，提取出不同波段（如可见光、近红外等）的光谱特征。生成的光谱数据包括波长范围内的反射率值，这些数据为后续植被指数计算和沙土分布分析奠定基础。

本实施例中，根据提取的水文监测区域像素光谱数据进行植被指数计算，采用常见的植被指数计算公式，如NDVI（归一化植被指数）。NDVI计算公式为NDVI = (NIR - R) /(NIR + R)，其中NIR代表近红外波段反射率，R为红光波段反射率。通过光谱数据中的相应波段反射率值，逐像素计算NDVI，生成的植被指数数据用于评估区域内的植被覆盖情况，并进一步为沙土分布划分提供依据。

本实施例中，根据植被指数数据以及河道区域数据对水文监测区域遥感数据进行沙土分布划分。首先，将植被指数与河道区域的空间分布信息结合，通过设定阈值（如NDVI小于0.2可认为为裸土或沙土区域），实现对沙土区域的分类。采用GIS软件（如ArcGIS）进行空间分析，通过区域划分生成沙土分布图，并提取出沙土分布数据。这一数据不仅提供了沙土区域的位置，还为后续的粒径分布计算提供基础。

步骤S244：获取沙土粒径地面采集数据；

本实施例中，获取沙土粒径地面采集数据的过程需在沙土分布区域内进行土壤样本采集。通过现场采集设备（如土壤采样器）在不同位置随机抽取土壤样本，确保样本的代表性。每个样本需进行粒径分析，采用筛分法和激光粒度仪对沙土进行粒径分类，并记录每个样本的粒径分布情况。所得到的粒径数据将用于后续的沙土粒径分布计算。

本实施例中，根据沙土分布数据以及沙土粒径地面采集数据进行沙土粒径分布计算。将前一步获得的粒径数据与遥感分析结果结合，采用空间插值方法（如克里金插值）对沙土粒径进行区域性估算。通过设定粒径分类标准（如0.05mm-0.1mm、0.1mm-0.5mm等），将沙土区域内的粒径数据进行分类汇总，最终生成的沙土粒径分布数据为沙土性质分析提供基础。

本实施例中，根据沙土粒径分布数据对河道区域数据进行水体沙土分布分析。首先，采用GIS工具，将沙土粒径分布数据映射到河道区域，结合水文监测数据进行综合分析。通过计算沙土在不同粒径下的分布特征，评估沙土对水流的影响。该分析可包括计算沙土在流动水中的悬浮比率以及沉积特性，最终生成水体沙土分布数据。这些数据将为后续的水文情势变化分析提供重要信息。

可选地，步骤S246具体为：

本实施例中，根据沙土粒径分布数据进行沙土粒径统计，通过对已获取的粒径数据进行分组，首先设定粒径范围，例如将粒径小于0.25mm定义为细沙，大于0.25mm但小于2.0mm定义为粗沙。利用统计分析软件（如Excel或R）对粒径数据进行频率分析，计算每个粒径组内的样本数量及其占总样本的比例，从而生成粗沙粒径分布数据和细沙粒径分布数据。这一过程提供了沙土不同粒径分布的基本特征，便于后续的搬运模拟。

本实施例中，根据水流流速数据对粗沙粒径分布数据以及细沙粒径分布数据进行沙土搬运模拟，首先选择适当的沙土搬运模型，如Chezy或Manning公式。设定流速阈值，通常将0.3m/s作为沙土搬运的临界流速。利用流速数据和粒径分布，采用公式计算在不同流速下的沙土搬运能力，生成沙土搬运数据。这一过程提供了沙土在水流作用下的动态变化情况，有助于理解沙土的运动特性。

本实施例中，根据沙土搬运数据进行沙土沉积分析，首先确定沉积分析的区域，设定沉积速率的计算标准。通常选择沉积速率为0.1-0.3m/s流速下的粒径对应的沉积速率进行分析。使用沉积模型，通过对流速和沙土搬运量的比较，计算在不同位置上的沉积量，生成沙土沉积数据。该分析帮助评估沙土在不同水流条件下的沉积行为，为后续的水文情势分析提供依据。

本实施例中，根据沙土搬运数据进行沙土悬浮分析，首先设定悬浮阈值，通常在0.2mm以上的粒径视为悬浮颗粒。利用流速数据，结合颗粒直径和流体密度，通过使用Stokes法则或相似的悬浮计算模型，计算不同粒径的沙土在流动水中悬浮的浓度。最终生成的沙土悬浮数据为后续沙土沉积和流速分析提供重要信息。

本实施例中，根据沙土沉积数据以及沙土悬浮数据进行沙土粒径分布曲线绘制，首先收集沉积和悬浮分析中获得的不同粒径数据。将沙土粒径作为X轴，沉积量和悬浮量作为Y轴，通过统计软件（如MATLAB或Python）进行曲线拟合，生成粒径分布曲线。该曲线直观展示了不同粒径沙土的沉积和悬浮特性，为后续分析提供图形化的数据展示。

本实施例中，根据沙土粒径分布曲线数据进行流速分析以及沙土密度计算，首先从粒径分布曲线中提取不同粒径范围内的沉积和悬浮沙土量。结合流体力学理论，计算在不同流速下的沙土流动行为，同时根据流速和粒径分布数据，利用公式计算沙土密度，通常可采用公式：密度 = 质量 / 体积。获得的沙土粒径分布流速曲线和沙土密度数据为水土沙土分布分析奠定基础。

本实施例中，根据沙土粒径分布流速曲线以及沙土密度数据进行水土沙土分布分析，将流速曲线与密度数据相结合，评估沙土在不同流速和密度条件下的行为。采用流体动力学模型，通过分析水体内沙土颗粒的分布特性，确定水体内沙土的分布模式。最终生成的水体沙土分布数据为水文工程管理和水资源管理提供重要参考依据，确保在决策时能够考虑到沙土的动态变化。

可选地，步骤S3具体为：

本实施例中，根据水文设备测量信息数据进行断面方位分类，收集来自水文测量设备的数据，包括水位、流速、流量等信息。这些数据通常由自动水文监测系统（如水位传感器、流速仪）获得。将测量数据按位置进行分类，确定左岸和右岸的测量数据。左岸数据一般位于河流流向的左侧，而右岸数据则位于右侧。使用地理信息系统（GIS）工具，将这些数据进行空间标记和分类，以获得清晰的左断面水文设备测量信息数据和右断面水文设备测量信息数据。

本实施例中，根据左断面水文设备测量信息数据进行左断面形态分析。此步骤首先利用测量数据中的水位和流速信息，提取断面的几何形状特征。运用数值计算方法，基于获取的水深数据，通过设置合适的网格尺寸，将左断面划分为若干小单元，计算每个单元的横截面积和平均水深。结合已有的地形数据（如数字高程模型），分析左岸的断面形态特征，包括断面的宽度、深度、斜率等。最终形成左断面形态数据，为后续的模型构建奠定基础。

本实施例中，根据右断面水文设备测量信息数据进行右断面形态分析，首先同样提取右岸的水位和流速数据。采用相同的数值计算方法，将右断面划分为若干小单元，计算每个单元的横截面积及水深，并综合考虑地形数据。通过分析这些特征，确定右岸断面的宽度、深度、斜率等关键参数。得到的右断面形态数据与左断面形态数据共同为后续的断面整合提供必要信息。

本实施例中，根据左断面形态数据以及右断面形态数据进行断面形态整合，首先将两侧断面的形态数据进行对比，利用数学模型（如插值法）将左断面和右断面的数据进行空间整合。通过计算断面宽度和深度的均值，以及相应位置的水深变化，形成完整的断面形态特征。整合过程中的关键参数包括断面位置的坐标和测量深度，整合后的数据为河道的整体形态特征提供了基础。

本实施例中，根据断面形态数据进行水动力模型构建，首先选择合适的水动力模型，如流体动力学模型（例如，流体力学的Navier-Stokes方程）或经验公式（如Manning公式）。利用已整合的断面形态数据，包括断面的宽度、深度、斜率和水流信息，输入模型进行计算。设定模型参数，包括流体密度、动力黏度及摩擦系数等，模型参数可根据当地的水文特征和历史数据进行调整。最终生成的水动力模型数据用于分析水流行为及其对河道形态的影响，为水文情势变化的预测提供支持。

可选地，步骤S32具体为：

本实施例中，根据左断面水文设备测量信息数据进行水文周期统计。收集左断面在不同时间段的水位和流量数据，这些数据通常由自动监测设备收集，包含日常、月度和季节性记录。运用统计分析软件对收集的数据进行分析，计算出枯水期（如流量小于特定阈值，如5 m³/s）和洪水期（流量大于特定阈值，如50 m³/s）的设备测量信息数据。通过对水文周期的分布及变化进行可视化，获得左断面的枯水期和洪水期测量信息数据，便于后续分析。

本实施例中，根据水文监测区域遥感数据进行左断面堆砌石岸特征提取。首先，通过获取的遥感影像进行图像处理，利用光谱分析法提取堆砌石岸的特征信息。选择合适的波段（如红、近红外波段）进行分析，应用分类算法（如支持向量机）对堆砌石进行区分。提取出堆砌石的覆盖面积和分布特征，形成左断面堆砌石岸数据，包括岸边的石块尺寸、形状和分布情况，以便后续的摩擦力分析。

本实施例中，根据左断面堆砌石岸对左断面枯水期设备测量信息数据进行水流摩擦力分析。利用左断面枯水期的流速、流量数据结合堆砌石岸的特征（如石块尺寸、排列方式）进行计算。根据摩擦力公式（如Manning公式），输入相应的参数（如水流速度、堆砌石岸的粗糙度系数），计算出流体在堆砌石岸上的摩擦力，形成左断面枯水期水流摩擦力数据，以分析其对水流的影响。

本实施例中，根据左断面堆砌石岸对左断面洪水期设备测量信息数据进行水流流动模拟。获取洪水期的水流速和水位数据，结合堆砌石岸的特征，选择流体动力学模拟方法（如CFD模拟）。输入模型的参数包括流速、流量和堆砌石的特征，模拟水流在堆砌石岸上的流动情况，生成水流流动数据，帮助理解洪水期水流的动态行为。

本实施例中，根据左端面堆砌石岸数据进行堆砌石硬度分析。收集堆砌石材质的硬度信息，通过现场取样并进行标准硬度测试（如Mohs硬度测试），得出各堆砌石的硬度值。结合遥感数据和地面调查，进行硬度数据的空间分布分析，形成堆砌石硬度数据，提供对岸线稳定性的评估依据。

本实施例中，根据堆砌石硬度数据对左断面洪水期水流流动数据进行水流集中流动分析。通过流动模拟的结果，结合堆砌石的硬度信息，运用流体力学原理，分析水流在不同硬度石块表面的集中流动情况。设定硬度阈值，如硬度大于特定值的石块，评估其对水流动向和流速的影响，形成左断面洪水期水流集中流动数据。

本实施例中，根据左断面洪水期水流集中流动数据以及左断面枯水期水流摩擦力数据进行水流流速分析。结合两种不同状态下的流动数据，采用水动力学公式（如流量与流速关系式）进行计算。通过比较洪水期与枯水期的流速变化，得出流速的动态变化情况，形成左断面水流流速数据，为水流管理提供重要依据。

本实施例中，根据左断面水流流速数据对左断面堆砌石岸进行沉积物搬运分析。根据流速数据计算水流的动能和流量，结合已知的沉积物特性（如粒径、密度），运用沉积物运输公式（如Einstein-Brown公式），计算流动条件下的沉积物搬运能力。分析水流对堆砌石岸的影响，形成左断面沉积物搬运数据，评估对岸边的侵蚀和沉积作用。

本实施例中，根据左断面沉积物搬运数据对左断面堆砌石岸数据进行左断面堆砌石岸形态分析。通过对搬运数据的分析，结合堆砌石的分布和形态特征，评估水流对岸线形态的影响。采用数值计算方法，分析不同水流条件下的岸线变化情况，最终形成左断面形态数据，以提供岸线管理和改进方案。

可选地，步骤S33具体为：

本实施例中，根据右断面水文设备测量信息数据进行右断面水文周期统计。收集右断面在不同季节和气候条件下的水位、流量和降雨量数据。这些数据通常通过安装在河道旁的自动水文监测仪器定期收集。对这些数据进行整理与分类，利用统计分析工具（如Excel或R语言），计算出在枯水期（例如，流量低于5 m³/s）和洪水期（流量高于50 m³/s）时的测量信息，形成右断面枯水期与洪水期的设备测量信息数据，为后续分析提供基础数据。

本实施例中，根据水文监测区域遥感数据进行右断面水草漫滩特征提取。利用遥感影像，运用图像处理技术对水草漫滩进行分类。选择特定的波段（如红外波段）分析水草的光谱特征，结合植被指数（如NDVI）进行水草的识别和分割。提取出水草漫滩的分布、覆盖面积和生长状态，形成右断面水草漫滩数据。这些数据为后续的流水阻力和沉积物沉降分析提供重要参考。

本实施例中，根据右断面水草漫滩数据对右断面枯水期设备测量信息数据进行流水阻力分析。结合水流速度、流量数据以及水草的密度和分布情况，使用水力学公式（如Manning公式）计算水草对水流的阻力。输入的参数包括水流速度（从设备测量数据获得）和草丛的粗糙度系数（通过现场调查确定），计算出右断面流水阻力数据，以评估水草对水流的影响程度。

本实施例中，根据右断面流水阻力数据对右断面水草漫滩数据进行局部积水模拟。通过水流动力学原理，结合流速、阻力数据，建立局部积水的模拟模型。选择合适的计算方法（如有限差分法），输入的参数包括水流的速度、阻力和水草的覆盖情况，进行计算以获得不同条件下的积水情况。通过模拟结果，生成右断面水草漫局部积水数据，帮助分析局部区域的水文特征。

本实施例中，根据右断面水草漫滩数据对右断面洪水期设备测量信息数据进行沉积物沉降分析。结合洪水期流量和水流速度的数据，利用沉积物沉降公式（如Stokes公式）计算在特定条件下的沉降速率。输入的参数包括水流速、沉积物颗粒直径（通过采样获得）、流体黏度等，分析不同水流条件下的沉积物沉降情况，形成沉积物沉降数据，为河床变化研究提供依据。

本实施例中，根据右断面水草漫滩数据进行右断面水草漫滩位置特征提取。通过对水草分布图的分析，采用地理信息系统（GIS）技术进行空间位置特征提取。记录水草漫滩的具体坐标、面积以及其在右断面上的分布形态，形成右断面水草漫滩位置数据。通过分析位置特征，可以进一步了解水草对水流的影响及其生境特征。

本实施例中，根据沉积物沉降数据对右断面水草漫滩位置数据进行河床隆起分析。收集沉降速率数据与水草漫滩的空间分布数据，通过比较不同时间段的沉积物分布，运用河床变形公式（如弯曲率法）分析河床的隆起情况。设定河床隆起的阈值（如隆起量超过10 cm），评估水草的影响，形成河床隆起数据，提供河床变化的定量分析结果。

本实施例中，根据河床隆起数据以及右断面水草漫局部积水数据进行断面形态整合。通过分析河床隆起和局部积水的空间分布，利用三维建模软件（如AutoCAD或ArcGIS）进行形态整合，形成综合的右断面形态数据。结合各类数据，评估水文变化对河床形态的影响，提供对河道管理和改进设计的重要依据。

因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在申请文件的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。

以上所述仅是本发明的具体实施方式，使本领域技术人员能够理解或实现本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所发明的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims

1.一种用于水文工程的水文情势变化分析方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S1：获取水文监测区域遥感数据，并根据水文监测区域遥感数据进行河道形态变化分析，从而获得河道形态变化数据；步骤S1具体为：

步骤S15：根据河道区域数据进行河道形态变化分析，从而获得河道形态变化数据；

2.根据权利要求1所述的用于水文工程的水文情势变化分析方法，其特征在于，步骤S15具体为：

3.根据权利要求1所述的用于水文工程的水文情势变化分析方法，其特征在于，步骤S2具体为：

4.根据权利要求3所述的用于水文工程的水文情势变化分析方法，其特征在于，步骤S24具体为：

步骤S244：获取沙土粒径地面采集数据；

5.根据权利要求4所述的用于水文工程的水文情势变化分析方法，其特征在于，步骤S246具体为：

6.根据权利要求1所述的用于水文工程的水文情势变化分析方法，其特征在于，步骤S3具体为：

7.根据权利要求6所述用于水文工程的水文情势变化分析方法，其特征在于，步骤S32具体为：

8.根据权利要求6所述的用于水文工程的水文情势变化分析方法，其特征在于，步骤S33具体为：

9.一种用于水文工程的水文情势变化分析系统，其特征在于，用于执行如权利要求1所述的一种用于水文工程的水文情势变化分析方法，该用于水文工程的水文情势变化分析系统包括：