一种基于水文一致性约束的流域洪水模拟方法、装置、设备及介质

本技术涉及流域水文模拟，尤其涉及一种基于水文一致性约束的流域洪水模拟方法、装置、设备及介质。

背景技术：

1、在流域水文模拟与数字孪生流域建设技术领域中，为了实现流域洪水过程的高精度回溯与预警，通常需要以降水序列为核心驱动，结合气温等气象要素输入水文模型，通过产汇流计算输出流域径流过程。那么，对降水驱动进行合理优化，能够提升洪水模拟结果的可靠性，并支撑流域防洪调度与风险评估的高效开展。

2、但是传统技术在开展流域洪水模拟时，通常采用单一降水驱动作为覆盖全流域所有子流域的统一输入，直接输入水文模型即可得到全流域模拟结果。由于不同子流域的下垫面条件与降水时空分布特性存在显著异质性，同一套降水驱动难以同时适配所有子流域的产汇流规律；而且传统技术缺乏针对子流域尺度的驱动序列适配性筛选机制，无法根据各子流域的实际模拟效果调整驱动输入，进而导致模拟结果与实测径流的吻合程度较低，全流域洪水模拟整体精度不足，难以满足数字孪生流域高精度推演与防洪预警的实际需求。

技术实现思路

1、本技术的主要目的在于提出一种基于水文一致性约束的流域洪水模拟方法、装置、设备及介质，能够精准识别出每个子流域中实际模拟效果可满足水文一致性约束的目标驱动序列，有效提升了全流域洪水模拟的整体精度与径流吻合程度，可满足数字孪生流域高精度推演与防洪预警的实际需求。

2、为实现上述目的，本技术的一方面提出一种基于水文一致性约束的流域洪水模拟方法，所述方法包括：

3、获取目标流域所对应的背景降水序列、参考站点降水序列、气温采集数据、流量观测数据以及若干个具有不同降水观测机制的当前降水序列；

4、根据所述背景降水序列、所述参考站点降水序列、所述气温采集数据以及各个所述当前降水序列，构建多个驱动序列；

5、对于每一所述驱动序列，将所述驱动序列输入水文模型中，以使所述水文模型基于所述驱动序列进行洪水模拟计算，输出所述目标流域中每个子流域对应于所述驱动序列的初始洪水模拟结果；

6、对于每一所述子流域，基于各个所述初始洪水模拟结果与所述流量观测数据之间的比对结果，筛选出满足水文一致性约束的目标驱动序列；其中，所述水文一致性约束用于衡量初始洪水模拟结果与实测径流的吻合程度；

7、将各个所述目标驱动序列进行空间整合，得到全流域降水驱动序列；将所述全流域降水驱动序列输入所述水文模型中，以使所述水文模型基于所述全流域降水驱动序列执行洪水模拟计算，输出所述目标流域的目标洪水模拟结果。

8、进一步地，在一些实施例中，所述当前降水序列指示当前时间周期的降水数据；所述背景降水序列指示历史时间周期的降水数据；所述参考站点降水序列指示所述当前时间周期对应的降水序列；

9、所述根据所述背景降水序列、所述参考站点降水序列、所述气温采集数据以及各个所述当前降水序列，构建多个驱动序列，包括：

10、将各个所述当前降水序列统一映射至预设分辨率的规则网格中，在每个单位网格内对各个所述当前降水序列进行融合，生成若干个候选融合降水序列；

11、对于每一所述候选融合降水序列，将所述候选融合降水序列与所述背景降水序列按时间顺序进行拼接，生成所述候选融合降水序列对应的所述目标融合降水序列；

12、从所述气温采集数据中提取所述当前时间周期对应的当前气温数据以及所述历史时间周期对应的历史气温数据；

13、根据各个所述目标融合降水序列、所述参考站点降水序列、所述当前气温数据以及所述历史气温数据，构建每一所述目标融合降水序列对应的驱动序列。

14、进一步地，在一些实施例中，所述根据各个所述目标融合降水序列、所述参考站点降水序列、所述当前气温数据以及所述历史气温数据，构建每一所述目标融合降水序列对应的驱动序列，包括：

15、对于每一所述目标融合降水序列，在所述当前时间周期内识别出若干个洪水事件窗口与若干个非洪水事件窗口；

16、对于每一所述洪水事件窗口，以所述参考站点降水序列为基准，基于所述参考站点降水序列与所述目标融合降水序列在洪水事件窗口内的降水偏差，构建事件窗口修正系数；基于所述事件窗口修正系数，对所述洪水事件窗口内的降水数据进行修正，得到所述洪水事件窗口对应的修正后的降水序列；

17、将所述历史气温数据与所述目标融合降水序列中的所述背景降水序列进行时空对齐，构建所述历史时间周期对应的演化驱动子序列；

18、将所述当前气温数据、各个所述非洪水事件窗口对应的降水序列以及各个所述修正后的降水序列进行时空对齐，构建所述当前时间周期对应的洪水模拟驱动子序列；

19、将所述演化驱动子序列与所述洪水模拟驱动子序列按时间顺序进行拼接，生成所述驱动序列。

20、进一步地，在一些实施例中，所述历史时间周期是指在时间上早于所述当前时间周期且与所述当前时间周期的起始时刻连续衔接的历史时段；

21、所述水文模型基于所述驱动序列进行洪水模拟计算，输出所述目标流域中每个子流域对应于所述驱动序列的初始洪水模拟结果，包括：

22、所述水文模型基于所述演化驱动子序列完成流域水文状态的连续演化并执行连续产汇流计算，生成所述当前时间周期的起始时刻对应的初始水文状态；

23、所述水文模型基于所述初始水文状态，对所述洪水模拟驱动子序列进行洪水模拟计算，输出所述目标流域中每个子流域对应于所述驱动序列的初始洪水模拟结果。

24、进一步地，在一些实施例中，所述水文模型基于所述初始水文状态，对所述洪水模拟驱动子序列进行洪水模拟计算，输出所述目标流域中每个子流域对应于所述驱动序列的初始洪水模拟结果，包括：

25、基于各个所述非洪水事件窗口提取非洪水事件降水序列，同时基于各个所述洪水事件窗口提取洪水事件降水序列；

26、对于每一所述子流域，基于所述初始水文状态对各个所述非洪水事件降水序列以及各个所述洪水事件降水序列执行连续产汇流计算，得到覆盖所述当前时间周期的初始径流模拟序列；其中，所述初始径流模拟序列包括：非洪水事件窗口对应的第一径流模拟结果以及洪水事件窗口对应的第二径流模拟结果；

27、对于每一所述洪水事件窗口，对各个所述洪水事件降水序列执行场次洪水产汇流计算，得到所述洪水事件窗口所对应的洪水过程线；

28、基于各个所述洪水事件窗口的时间位置，将各个所述洪水过程线替换所述初始径流模拟序列中各个所述时间位置对应的各个所述第二径流模拟结果，生成目标径流模拟序列，并将所述目标径流模拟序列作为所述子流域的初始洪水模拟结果。

29、进一步地，在一些实施例中，所述基于各个所述初始洪水模拟结果与所述流量观测数据之间的比对结果，筛选出满足水文一致性约束的目标驱动序列，包括：

30、对于每一所述初始洪水模拟结果，将所述初始洪水模拟结果与所述流量观测数据进行时序比对，计算出连续期评价指标；其中，所述连续期评价指标用于指示子流域的径流过程与实测径流过程之间的时序吻合程度；

31、从所述初始洪水模拟结果中提取每一洪水事件窗口对应的洪水特征参数，将各个所述洪水特征参数与所述流量观测数据中对应于所述洪水事件窗口的实测洪水特征进行比对，计算事件期评价指标；其中，所述事件期评价指标用于指示子流域的洪水特征与实测洪水特征之间的特征吻合度；

32、当所述连续期评价指标和所述事件期评价指标均满足对应的预设阈值时，判定所述初始洪水模拟结果满足所述水文一致性约束，并将满足所述水文一致性约束的所述初始洪水模拟结果对应的所述驱动序列，作为所述目标驱动序列。

33、进一步地，在一些实施例中，所述历史时间周期包括：用于驱动水文模型完成初始状态预热的热启动期、用于率定水文模型参数的率定期以及用于验证水文模型率定后的模拟精度的验证期；所述热启动期、所述率定期与所述验证期依次连续衔接；

34、所述水文模型基于所述演化驱动子序列完成流域水文状态的连续演化并执行连续产汇流计算，生成所述当前时间周期的起始时刻对应的初始水文状态，包括：

35、基于所述演化驱动子序列在所述热启动期对应的降水序列，对水文模型的初始状态进行预热，进而基于所述演化驱动子序列在所述率定期对应的降水序列率定水文模型的参数，得到率定后的水文模型；

36、基于所述演化驱动子序列在所述验证期对应的降水序列执行连续产汇流计算；基于连续产汇流计算结果对所述率定后的水文模型的模拟精度进行验证，完成流域水文状态的连续演化，生成所述初始水文状态。

37、为实现上述目的，本技术的另一方面提出一种基于水文一致性约束的流域洪水模拟装置，所述装置包括：

38、数据获取模块，用于获取目标流域所对应的背景降水序列、参考站点降水序列、气温采集数据、流量观测数据以及若干个具有不同降水观测机制的当前降水序列；

39、驱动序列构建模块，用于根据所述背景降水序列、所述参考站点降水序列、所述气温采集数据以及各个所述当前降水序列，构建多个驱动序列；

40、第一洪水模拟模块，用于对于每一所述驱动序列，将所述驱动序列输入水文模型中，以使所述水文模型基于所述驱动序列进行洪水模拟计算，输出所述目标流域中每个子流域对应于所述驱动序列的初始洪水模拟结果；

41、水文一致性验证模块，用于对于每一所述子流域，基于各个所述初始洪水模拟结果与所述流量观测数据之间的比对结果，筛选出满足水文一致性约束的目标驱动序列；其中，所述水文一致性约束用于衡量初始洪水模拟结果与实测径流的吻合程度；

42、第二洪水模拟模块，用于将各个所述目标驱动序列进行空间整合，得到全流域降水驱动序列；将所述全流域降水驱动序列输入所述水文模型中，以使所述水文模型基于所述全流域降水驱动序列执行洪水模拟计算，输出所述目标流域的目标洪水模拟结果。

43、为实现上述目的，本技术实施例的另一方面提出了一种电子设备，所述电子设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现前面所述的一种基于水文一致性约束的流域洪水模拟方法。

44、为实现上述目的，本技术实施例的另一方面提出了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现前面所述的一种基于水文一致性约束的流域洪水模拟方法。

45、本技术实施例至少包括以下有益效果：本技术提供一种基于水文一致性约束的流域洪水模拟方法、装置、设备及介质，该方案通过获取多类具有不同降水观测机制的当前降水序列、背景降水序列、参考站点降水序列、气温数据与流量观测数据，基于上述多源数据构建多个驱动序列；将每个驱动序列输入水文模型得到各子流域对应的初始洪水模拟结果后，以流量观测数据为基准，通过水文一致性约束对每个子流域的多组初始模拟结果进行量化比对，筛选出满足水文一致性约束的目标驱动序列；再将各子流域的目标驱动序列空间整合为全流域降水驱动序列，最终输入水文模型，以输出目标流域的目标洪水模拟结果。本技术通过构建多个具有不同降水输入特性的驱动序列，为不同子流域提供可选择的驱动输入集合，在此基础上采用逐子流域的效果导向筛选机制，以流量观测数据为基准，并且以水文一致性约束为量化判定标准，从而以模拟结果与实测径流的吻合程度作为筛选依据，精准识别出每个子流域中实际模拟效果满足水文一致性约束的目标驱动序列，避免了传统技术用全流域统一驱动强行适配所有子流域的弊端；最终通过空间整合将各子流域的最优驱动拼接为覆盖全流域的连续分布式驱动，既保留子流域尺度的驱动适配性，又满足水文模型的全流域连续产汇流模拟的输入要求。与传统技术采用单一降水驱动覆盖全流域且缺乏子流域尺度适配筛选的模式相比，本技术有效提升了全流域洪水模拟的整体精度与径流吻合程度，可满足数字孪生流域高精度推演与防洪预警的实际需求。