一种具备自适应更新机制的智能体洪水预报方法

本发明涉及水文预报，具体为一种具备自适应更新机制的智能体洪水预报方法。

背景技术：

1、洪水预报是防汛减灾工作的基础支撑，其核心在于通过采集流域范围内的降雨、水位和流量等水文气象数据，运用水文计算模型或算法对未来预见期内的洪水演进过程进行推演和数值预测。

2、现有的洪水预报业务体系中，预报程序的启动通常依赖于既定的经验监控指标。在实际运行中，水文监测站网会持续回传径流和降雨观测序列，预报系统接收这些数据后，将其与预先设定的经验水位警戒线或固定流量基准值进行数值比对。当单点观测数据触及或越过设定的警戒基准时，系统触发启动相应的洪水计算模型执行运算，进而生成预见期内的断面流量过程线并输出防汛预警信息。

3、现有的洪水预报方法在触发启动与模型运算过程中主要依赖单一绝对值阈值进行判定，这种固化的预报机制容易产生漏报或误报缺陷，且无法适应复杂的洪水演进周期。由于水文观测环境存在自然波动与噪声干扰，固定的静态阈值往往无法准确刻画流量的真实变化趋势，导致在水流异常脉动时提前误触发，或在降雨引发径流突变初期响应迟滞。受限于这种单一的判定机制，现有方法无法对洪水演进的真实物理过程进行有效跟踪与切分，导致系统难以根据当前水文过程实际所处的起涨期、涨水期、洪峰期或退水期等不同阶段加载对应的计算逻辑，使得预报模型在应对非平稳的完整洪水场次时产生较大的预测误差。

技术实现思路

1、针对现有技术的不足，本发明提供了一种具备自适应更新机制的智能体洪水预报方法，旨在解决现有洪水预报方法依赖单一静态阈值易导致漏报误报，且预报模型无法依据洪水真实演进阶段进行自适应匹配，造成预测误差大及缺乏物理可解释性的问题。

2、本发明第一方面提供一种具备自适应更新机制的智能体洪水预报方法，包括以下步骤：

3、s1，通过数据接入与治理层实时接收多源水文观测数据，生成标准化的连续水文时间序列，并通过自适应触发感知器对所述连续水文时间序列执行滑动窗口监听，在监测指标达到触发条件时唤醒洪水状态机；

4、s2，基于所述s1唤醒的洪水状态机，通过物理归因诊断组件提取关联的洪水场次特征向量，并通过所述洪水状态机依据预设的判别函数执行状态转移计算，输出当前阶段状态；

5、s3，智能体编排中枢接收所述s2输出的当前阶段状态和提取的所述洪水场次特征向量，依据所述当前阶段状态和所述洪水场次特征向量生成技能链，并加载所述技能链对应的物理机理演算模块与数据驱动预测模块执行并行运算，得到输出结果；

6、s4，物理约束融合模块获取所述s3中得到的输出结果，综合历史平均预测误差指标与当前状态适用性评分计算动态融合权重，将所述物理机理演算模块与所述数据驱动预测模块的输出结果进行加权求和生成初步融合流量预报值，并在对所述初步融合流量预报值注入物理边界条件审查与全局水量合理性校验后，输出最终统一预报结果；

7、s5，在生成所述s4的最终统一预报结果且当前洪水场次物理结束后，通过事后因果对账算子对前述预报全过程执行误差节点溯源，并基于溯源结果执行触发识别阈值与模型融合权重的自适应更新。

8、优选的，所述s1中，通过自适应触发感知器对所述连续水文时间序列执行滑动窗口监听，在监测指标达到触发条件时唤醒洪水状态机，包括：

9、在所述自适应触发感知器内建立定长滑动数据窗口，并通过其内部封装的阈值检测算法组件从所述定长滑动数据窗口中提取标准化的实测流量序列，计算所述实测流量序列的流量变化率；

10、当所述定长滑动数据窗口内的数据序列满足所述流量变化率在连续多个时间步内达到或超过预设触发阈值，且实测流量值在对应时间段内保持递增趋势时，确认满足复合判定条件，将对应的时间区段标记为候选洪水触发区段；

11、通过场次特征分割组件提取所述流量变化率达到或超过起涨识别阈值且后续实测流量保持连续上涨状态的最小时间戳，作为实际的起涨时刻写入当前洪水场次的元数据结构中。

12、优选的，所述s2中，通过所述洪水状态机依据预设的判别函数执行状态转移计算，输出当前阶段状态，采用如下下位物理规则：

13、当当前断面的实测流量达到历史同级别洪水极值下限阈值，且所述流量变化率的绝对值小于预设的洪峰判别微小阈值时，判定水文过程到达极值拐点，切换至洪峰期阶段；

14、经过确定的洪峰时刻后，当所述流量变化率转为负值且实测流量持续下降时，切换至退水期阶段；

15、处于所述退水期阶段时，若所述洪水状态机检测到新增触发信号处于激活状态，且所述流量变化率由负值重新转为正值，则中止退水状态，切换至退水后再次起涨期阶段。

16、优选的，所述s3中，智能体编排中枢接收所述s2输出的当前阶段状态和提取的所述洪水场次特征向量，依据所述当前阶段状态和所述洪水场次特征向量生成技能链，包括：

17、通过统一数据协议层计算当前定长滑动数据窗口内所述多源水文观测数据包含的降雨量序列和所述实测流量序列的数据缺失比率与插值点占比，构建包含数据类型维度与质量评价指标维度的质量状态矩阵；

18、结合所述质量状态矩阵对生成的技能链执行容错降级调整，若所述质量状态矩阵指示当前流域面平均降雨量序列的数据缺失比率超过预设的降雨安全阈值，所述智能体编排中枢在所述技能链中剔除所述物理机理演算模块，并强制将所述数据驱动预测模块的执行权重置为最大值。

19、优选的，所述s4中，综合历史平均预测误差指标与当前状态适用性评分计算动态融合权重的具体计算步骤为：

20、针对参与协同预报的每一个预测模型，将该模型在历史相似洪水场次中的平均预测误差指标乘以预设的衰减惩罚系数得到第一乘积，并将该模型针对当前洪水阶段获得的状态适用性评分乘以预设的增益调节系数得到第二乘积；

21、将所述第二乘积减去所述第一乘积得到综合指数项，并计算所述综合指数项的自然指数值；

22、将该模型的所述自然指数值除以所有参与协同预报的预测模型的自然指数值之和，输出该模型对应的动态融合权重，并对生成的所述动态融合权重执行归一化校验。

23、优选的，所述s4中，对所述初步融合流量预报值注入物理边界条件审查，包括过程连续性约束审查，具体步骤为：

24、计算未来预测时刻的所述初步融合流量预报值与前一预测时刻的所述初步融合流量预报值的差值绝对值，判定所述差值绝对值是否小于或等于与当前洪水阶段状态对应的允许最大流量变化幅度；

25、若超出所述允许最大流量变化幅度，则以上一时间步的流量预测值为计算基准执行截断赋值操作：若变化差值为正且超出边界，强制修改为上一时间步流量预测值与所述允许最大流量变化幅度的和；若变化差值为负且超出边界，强制修改为上一时间步流量预测值与所述允许最大流量变化幅度的差。

26、优选的，完成所述截断赋值操作后，还包括执行场次级别的全局水量合理性校验：

27、对经过修正后的预见期内所有离散时间步的融合流量预报值分别乘以基准时间间隔并累加求和，获取预报累计洪量；

28、计算所述预报累计洪量与根据降雨输入数据和所述物理机理演算模块估算得到的预见期理论总径流体积之间的差值绝对值；

29、若所述差值绝对值超出物理约束融合模块设定的允许水量偏差边界值范围，则计算所述预见期理论总径流体积与所述预报累计洪量的比值，将该比值作为全局比例缩放系数对预见期内的所有时间步流量预报值进行乘法缩放计算，强制实现整个预见期水文场次的水量物理闭合。

30、优选的，所述s5中，执行触发识别阈值的自适应更新，包括针对起涨识别阈值的以下受控计算步骤：

31、当事后因果对账算子记录的实测起涨时刻早于所述事后因果对账算子判定起涨时刻时，判定存在迟滞漏报，生成数值为负的阈值梯度调整量以降低触发门槛；当所述事后因果对账算子记录的实测起涨时刻晚于所述事后因果对账算子判定起涨时刻时，判定存在提前误报，生成数值为正的阈值梯度调整量以提高触发门槛；

32、将更新前的历史起涨识别阈值加上学习步长参数与所述阈值梯度调整量的乘积，得到初步修正阈值；

33、通过引入边界约束的截断函数强制要求所述初步修正阈值不得超出所述历史起涨识别阈值加减所述事后因果对账算子设定的单次更新允许最大变化边界范围所构成的安全带，输出更新后的起涨识别阈值。

34、优选的，所述事后因果对账算子在执行自适应更新时，引入基于人工审核的更新风控机制：

35、将计算得出的触发阈值更新数值、状态判别规则调整建议、技能链调用顺序变动以及融合权重更新数值统一封装为候选更新项，并推送至业务端供审核确认；

36、对于经人工审核确认通过的候选更新项，由所述智能体编排中枢将其正式写入主运行参数库中生效执行；对于未经确认或被驳回的候选更新项，所述事后因果对账算子不对主程序参数进行覆盖，而是将其标记为待定状态并保留在断面知识库中。

37、本发明第二方面提供一种具备自适应更新机制的智能体洪水预报系统，用于实现前述的具备自适应更新机制的智能体洪水预报方法，该系统包括：

38、数据接入与治理层，用于实时接收多源水文观测数据，生成标准化的连续水文时间序列；

39、自适应触发感知器，用于对所述连续水文时间序列执行滑动窗口监听，在监测指标达到触发条件时唤醒洪水状态机；

40、物理归因诊断组件，用于基于唤醒的所述洪水状态机提取关联的洪水场次特征向量；

41、洪水状态机，用于依据预设的判别函数执行状态转移计算，输出当前阶段状态；

42、智能体编排中枢，用于接收所述当前阶段状态和所述洪水场次特征向量并生成技能链，加载对应的计算模块执行并行运算得到输出结果；

43、物理约束融合模块，用于获取所述输出结果，计算动态融合权重执行加权求和生成初步融合流量预报值，并在对所述初步融合流量预报值注入物理边界条件审查与全局水量合理性校验后输出最终统一预报结果；

44、事后因果对账算子，用于在生成所述最终统一预报结果且当前洪水场次物理结束后执行误差节点溯源，并执行触发识别阈值与模型融合权重的自适应更新。

45、本发明提供了一种具备自适应更新机制的智能体洪水预报方法。具备以下有益效果：

46、1、本发明通过自适应触发感知器对连续水文时间序列执行定长滑动窗口监听以提取流量变化率，结合洪水状态机依据预设下位物理规则执行状态转移计算，实现了对洪水演进过程的跟踪与物理阶段切分，克服了单一绝对值阈值容易产生的漏报或误报缺陷，确保针对起涨期、涨水期、洪峰期及退水期等不同水文阶段自适应加载对应的计算技能链。

47、2、本发明通过物理约束融合模块对物理机理演算模块与数据驱动预测模块的输出结果计算动态融合权重并加权求和，在初步融合流量预报值上注入过程连续性约束审查以及基于理论总径流体积的全局水量合理性校验，实现了数据模型与物理水文机制的结合，限制了数据模型独立预测产生的数值震荡与水量不守恒现象，输出了具备物理可解释性的最终统一预报结果。

48、3、本发明通过事后因果对账算子在当前洪水场次物理结束后执行误差节点溯源，采用带有边界约束的截断函数对起涨识别阈值与动态融合权重执行受控自适应更新，并将候选更新项引入基于人工审核的更新风控机制，实现了智能体底层参数的闭环调整，防止单一异常事件导致触发条件发生大幅度偏移，保障了预报参数自适应更新过程的可审核性与可回退性。