一种场次暴雨径流量预测方法与流程

技术特征：
1.一种场次暴雨径流量预测方法，其特征在于，包括以下步骤：s1、获取目标流域内的历史数据，所述历史数据具体为所述目标流域内所有雨量站和所有水文站中记载的降雨数据和洪水摘录表数据，并对所述历史数据进行预处理得到预处理数据；s2、基于曼肯德尔法划分出所述预处理数据的现状期并得到现状期数据；s3、通过r/s分析法在所述现状期数据中确定出预测数据；s4、基于所述预测数据对场次暴雨径流量进行预测。2.如权利要求1所述的场次暴雨径流量预测方法，其特征在于，所述步骤s1中的预处理具体包括以下步骤：s11、将所述降雨数据和洪水摘录表数据统一时间步长；s12、根据统一时间步长后的各站点对应的降雨数据确定所述目标流域中场次降雨对应的场次降雨量；s13、根据统一时间步长后的各站点对应的洪水摘录表确定所述目标流域中场次降雨对应的场次洪量；s14、将大于50mm的场次降雨量对应的场次降雨和场次洪量分别组成场次降雨序列和场次洪量序列，并将所述场次降雨序列和所述场次洪量序列组合为所述预处理数据。3.如权利要求2所述的场次暴雨径流量预测方法，其特征在于，所述步骤s12中确定所述目标流域中场次降雨对应的场次降雨量具体通过泰森多边形法进行确定，所述泰森多边形法如下公式所示：式中，p为场次降雨量，p
i
为流域内第i个雨量站雨量，α
i
为流域内第i个雨量站的面积权重系数，n为流域内雨量站个数。4.如权利要求1所述的场次暴雨径流量预测方法，其特征在于，所述步骤s2具体包括以下分步骤：s21、通过曼
‑
肯德尔法判断所述预处理数据是否通过显著性检验，若是，则执行步骤s22，若否，则执行步骤s23；s22、将所述预处理数据进行突变点检验，并以突变点检验结果为依据划分所述现状期以及所述现状期数据；s23、将所述预处理数据作为所述现状期，并将所述预处理数据作为现状期数据。5.如权利要求1所述的场次暴雨径流量预测方法，其特征在于，所述步骤s3具体为通过r/s分析法确定出所述现状期数据的赫斯特指数，并根据所述赫斯特指数确定出预测数据。6.如权利要求1所述的场次暴雨径流量预测方法，其特征在于，所述步骤s4具体包括以下分步骤：s41、基于所述预测数据，通过场次降雨量拟合法、降雨因子组合拟合法、场次降雨量分时段雨量拟合法和上包络法建立四种径流量预测计算式；s42、基于所述场次降雨量拟合法、降雨因子组合拟合法、场次降雨量分时段雨量拟合法和上包络法建立的四种径流量预测计算式分别对场次暴雨径流量进行预测，并得到四个预测结果；
s43、基于所述四个预测结果确定所述场次暴雨径流量的预测区间，并将所述预测区间作为最终预测结果。7.如权利要求6所述的场次暴雨径流量预测方法，其特征在于，所述场次降雨量分时段雨量拟合法建立的径流量预测计算式具体如下：w＝k1p1 k2p2‑1 k3p3‑2 k4p4‑3 k5p5‑4 k6p6‑5 k7p
p
‑6 c；式中，w为径流量预测值，p1、p2‑1、p3‑2、p4‑3、p5‑4、p6‑5、p
p
‑6为各分时段雨量，k1、k2、k3、k4、k5、k6、k7、c为方程拟合系数。

技术总结
本发明公开了一种场次暴雨径流量预测方法，通过收集目标流域内各个水文气象站点的降雨径流数据；其次，根据曼


技术研发人员：荐圣淇 尹昌燕 王慧亮 吕锡芝 秦天玲 周易宏 刘姗姗
受保护的技术使用者：郑州大学
技术研发日：2021.07.30
技术公布日：2021/11/2