一种预测下游水位的方法及终端与流程

1.本发明涉及水文水动力预报模型调度管理技术领域，尤其是涉及一种预测下游水位的方法及终端。


背景技术：

2.目前市面上的水文水动力预报模型，需要基于大量的水雨情监测设备进行实时数据分析，导致硬件铺设与后期设备维护成本高；并且预报预测结果受地理环境的影响较大，在山区、平原地区预报准确度不高，缺乏必要的人工经验干预；同时模型计算耗时较久，计算结果数据量大，解析复杂度高，在台风等极端天气条件下，无法快速及时地响应短临预报的要求。


技术实现要素：

3.本发明所要解决的技术问题是：提供一种预测下游水位的方法及终端，降低成本的同时能提供更为准确和快速的下游水位预测。
4.为了解决上述技术问题，本发明采用的技术方案为：一种预测下游水位的方法，包括步骤：
5.s1、为汇流到同一下游的每条上游均选取多个关键特征测站，并对每条上游的所述关键特征测站按照流向进行逐级分段，每级分段对应一个所述关键特征测站；
6.s2、对于每条上游，获取每相邻两级分段在前一预设时段的水位过程线，并转化为流量过程线，预测相邻两级分段中位于下级的分段在后一预设时段的流量过程线，直至得到最后一级分段在多个预设时段的流量过程线，所述前一预设时段与所述后一预设时段为连续的时段；
7.s3、将每条上游最后一级分段的多个预设时段的流量过程线合并叠加，并转化回水位过程线，得到下游预测水位过程线。
8.为了解决上述技术问题，本发明采用的另一个技术方案为：一种预测下游水位的终端，包括存储器、处理器和存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器在执行所述计算机程序时实现以下步骤：
9.s1、为汇流到同一下游的每条上游均选取多个关键特征测站，并对每条上游的所述关键特征测站按照流向进行逐级分段，每级分段对应一个所述关键特征测站；
10.s2、对于每条上游，获取每相邻两级分段在前一预设时段的水位过程线，并转化为流量过程线，预测相邻两级分段中位于下级的分段在后一预设时段的流量过程线，直至得到最后一级分段在多个预设时段的流量过程线，所述前一预设时段与所述后一预设时段为连续的时段；
11.s3、将每条上游最后一级分段的多个预设时段的流量过程线合并叠加，并转化回水位过程线，得到下游预测水位过程线。
12.本发明的有益效果在于：本发明提供一种预测下游水位的方法及终端，通过为汇
流到同一下游的每条上游选取多个关键特征测站，并根据流向进行逐级分段，根据每相邻两级分段的前一个预设时段的水位过程线来预测每相邻两级分段中位于下级的分段在后一个预设时段的水位过程线，并转化为流量过程线，以此重复通过前一个预设时段来预测下一个预设时段，最终得到每条上游最后一级分段的多个预设时段的流量过程线，然后通过将每条上游的多个预设时段合并为一个完整时段的流量过程线，并将所有上游各自对应的完整时段的流量过程线进行叠加，再将叠加后的流量过程线转化回水位过程线，即得到每条上游汇入下游后的下游预测水位过程线，整体采用逐级预测的思想，减少了现有预测下游水位需要进行检测硬件铺设而导致的成本高的同时，以上游流域作为核心，只需选取上游的几个关键特征测站并获取其在前一预设时段测量的实际水位过程线就能具备预报预测能力，降低了不同地理环境对计算的影响，提高了预报结果的准确度，且计算速度快、数据量小及复杂度低，能满足极端条件下短临预报的快速响应。
附图说明
13.图1为本发明的一种预测下游水位的方法的整体流程图；
14.图2为实施例的一种预测下游水位的方法的流程图
15.图3为本发明的一种预测下游水位的终端的结构示意图。
16.标号说明：
17.1、一种预测下游水位的终端；2、存储器；3、处理器。
具体实施方式
18.为详细说明本发明的技术内容、所实现目的及效果，以下结合实施方式并配合附图予以说明。
19.请参照图1及图2，一种预测下游水位的方法，包括步骤：
20.s1、为汇流到同一下游的每条上游均选取多个关键特征测站，并对每条上游的所述关键特征测站按照流向进行逐级分段，每级分段对应一个所述关键特征测站；
21.s2、对于每条上游，获取每相邻两级分段在前一预设时段的水位过程线，并转化为流量过程线，预测相邻两级分段中位于下级的分段在后一预设时段的流量过程线，直至得到最后一级分段在多个预设时段的流量过程线，所述前一预设时段与所述后一预设时段为连续的时段；
22.s3、将每条上游最后一级分段的多个预设时段的流量过程线合并叠加，并转化回水位过程线，得到下游预测水位过程线。
23.由上述描述可知，本发明的有益效果在于：通过为汇流到同一下游的每条上游选取多个关键特征测站，并根据流向进行逐级分段，根据每相邻两级分段的前一个预设时段的水位过程线来预测每相邻两级分段中位于下级的分段在后一个预设时段的水位过程线，并转化为流量过程线，以此重复通过前一个预设时段来预测下一个预设时段，最终得到每条上游最后一级分段的多个预设时段的流量过程线，然后通过将每条上游的多个预设时段合并为一个完整时段的流量过程线，并将所有上游各自对应的完整时段的流量过程线进行叠加，再将叠加后的流量过程线转化回水位过程线，即得到每条上游汇入下游后的下游预测水位过程线，整体采用逐级预测的思想，减少了现有预测下游水位需要进行检测硬件铺
设而导致的成本高的同时，以上游流域作为核心，只需选取上游的几个关键特征测站并获取其在前一预设时段测量的实际水位过程线就能具备预报预测能力，降低了不同地理环境对计算的影响，提高了预报结果的准确度，且计算速度快、数据量小及复杂度低，能满足极端条件下短临预报的快速响应。
24.进一步地，所述s2具体为：
25.对于每条上游，若前一预设时段为当前时段，则获取每相邻两级分段在当前时段的实际水位过程线，将所述实际水位过程线转化为实际流量过程线，通过所述实际流量过程线的变化规律来预测所述当前时段的后一预设时段的流量过程线，所述前一预设时段与所述后一预设时段为连续的时段；
26.否则，根据每相邻两级分段在所述前一预设时段的流量过程线的变化规律来预测相邻两级分段中位于下级的分段在后一预设时段的流量过程线，直至得到最后一级分段在多个预设时段的流量过程线。
27.由上述描述可知，对关键特征测站已经测得的实际水位过程线，则可直接用于预测下一预设时段的流量过程线，而对于下一预设时段的再下一预设时段，则可以通过预测的流量过程线来再预测，这样通过一个时段一个时段逐渐预测的方式，则可以得到每条上游在一个连续的多个时段的预测的流量过程线，即最后得到每条上游在一个较长的时段内汇入下游的流量过程线，且当时间走向当时预测的第一个预设时段时，又能通过进一步调整当时预测得到的第一个预设时段的预测流量过程线与实际的偏差来对再下一时刻及之后时刻的流量过程线进行适应性调整，即能够根据上游实时水位变化情况快速对下游预测进行纠正，确保预测值的准确性。
28.进一步地，所述s3具体包括以下步骤：
29.s31、将每条上游在最后一级分段的多个预设时段的流量过程线合并，得到每条上游将要汇入下游的预测流量过程线；
30.s32、将每条上游的预测流量过程线乘以经验预测值后进行叠加，得到下游预测流量过程线，将所述下游预测流量过程线转化为水位过程线，并叠加天文潮过程线得到所述下游预测水位过程线，所述经验预测值为100～120％。
31.由上述描述可知，将每条上游预测得到的多个预设时段的流量过程线合并为一个完整时段的流量过程线，为了使合并后的流量过程线具有更加精确的预测值，将其乘以经过历史积累的经验数据值100～120％，同时由于流入下游的水来自于多个上游，因此需要将每条上游合并得到的完整时段的流量过程线进行叠加，最后转化回水位过程线，以得到精准的下游水位预测值。
32.进一步地，所述s3之后还包括步骤：
33.s4、根据每条所述预测流量过程线的洪峰流量所在的时间点得到每条上游的洪峰汇流时间差，并将每个所述洪峰流量进行叠加得到最大预测流量，并转化为最大预测水位，将所述洪峰汇流时间差所在的时间段作为高度防范时间段。
34.由上述描述可知，由于每条上游有各自的洪峰流量值，且每条上游洪峰流量汇入下游的时间不同，因此，通过对每条上游洪峰流量的汇流时间差进行计算，将该时间差所在的时段作为高度防范时间段，确保下游能提前做好防范措施，同时将每条上游的洪峰流量值进行叠加，得到一个最大预测流量，作为可能流入下游的最大流量值以便下游做好充分
的准备，避免由于各种因素可能导致的最坏情况，即可能在某个时刻洪峰流量所在的时间为同一时刻而造成流入下游的流量为最大预测流量。
35.进一步地，所述关键特征测站具体为在上游河道断面、弯道和分叉口地理位置设置的水文特征测站。
36.由上述描述可知，选取的关键特征测站为上游流域中会造成水流变化较大的地理位置，能够具有代表性，进一步确保后续水位过程线预测的准确性。
37.请参照图3，一种预测下游水位的终端，包括存储器、处理器和存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器在执行所述计算机程序时实现以下步骤：
38.s1、为汇流到同一下游的每条上游均选取多个关键特征测站，并对每条上游的所述关键特征测站按照流向进行逐级分段，每级分段对应一个所述关键特征测站；
39.s2、对于每条上游，获取每相邻两级分段在前一预设时段的水位过程线，并转化为流量过程线，预测相邻两级分段中位于下级的分段在后一预设时段的流量过程线，直至得到最后一级分段在多个预设时段的流量过程线，所述前一预设时段与所述后一预设时段为连续的时段；
40.s3、将每条上游最后一级分段的多个预设时段的流量过程线合并叠加，并转化回水位过程线，得到下游预测水位过程线。
41.由上述描述可知，本发明的有益效果在于：基于同一技术构思，配合上述的一种预测下游水位的方法，提供一种预测下游水位的终端，通过为汇流到同一下游的每条上游选取多个关键特征测站，并根据流向进行逐级分段，根据每相邻两级分段的前一个预设时段的水位过程线来预测每相邻两级分段中位于下级的分段在后一个预设时段的水位过程线，并转化为流量过程线，以此重复通过前一个预设时段来预测下一个预设时段，最终得到每条上游最后一级分段的多个预设时段的流量过程线，然后通过将每条上游的多个预设时段合并为一个完整时段的流量过程线，并将所有上游各自对应的完整时段的流量过程线进行叠加，再将叠加后的流量过程线转化回水位过程线，即得到每条上游汇入下游后的下游预测水位过程线，整体采用逐级预测的思想，减少了现有预测下游水位需要进行检测硬件铺设而导致的成本高的同时，以上游流域作为核心，只需选取上游的几个关键特征测站并获取其在前一预设时段测量的实际水位过程线就能具备预报预测能力，降低了不同地理环境对计算的影响，提高了预报结果的准确度，且计算速度快、数据量小及复杂度低，能满足极端条件下短临预报的快速响应。
42.进一步地，所述s2具体为：
43.对于每条上游，若前一预设时段为当前时段，则获取每相邻两级分段在当前时段的实际水位过程线，将所述实际水位过程线转化为实际流量过程线，通过所述实际流量过程线的变化规律来预测所述当前时段的后一预设时段的流量过程线，所述前一预设时段与所述后一预设时段为连续的时段；
44.否则，根据每相邻两级分段在所述前一预设时段的流量过程线的变化规律来预测相邻两级分段中位于下级的分段在后一预设时段的流量过程线，直至得到最后一级分段在多个预设时段的流量过程线。
45.由上述描述可知，对关键特征测站已经测得的实际水位过程线，则可直接用于预测下一预设时段的流量过程线，而对于下一预设时段的再下一预设时段，则可以通过预测
的流量过程线来再预测，这样通过一个时段一个时段逐渐预测的方式，则可以得到每条上游在一个连续的多个时段的预测的流量过程线，即最后得到每条上游在一个较长的时段内汇入下游的流量过程线，且当时间走向当时预测的第一个预设时段时，又能通过进一步调整当时预测得到的第一个预设时段的预测流量过程线与实际的偏差来对再下一时刻及之后时刻的流量过程线进行适应性调整，即能够根据上游实时水位变化情况快速对下游预测进行纠正，确保预测值的准确性。
46.进一步地，所述s3具体包括以下步骤：
47.s31、将每条上游在最后一级分段的多个预设时段的流量过程线合并，得到每条上游将要汇入下游的预测流量过程线；
48.s32、将每条上游的预测流量过程线乘以经验预测值后进行叠加，得到下游预测流量过程线，将所述下游预测流量过程线转化为水位过程线，并叠加天文潮过程线得到所述下游预测水位过程线，所述经验预测值为100～120％。
49.由上述描述可知，将每条上游预测得到的多个预设时段的流量过程线合并为一个完整时段的流量过程线，为了使合并后的流量过程线具有更加精确的预测值，将其乘以经过历史积累的经验数据值100～120％，同时由于流入下游的水来自于多个上游，因此需要将每条上游合并得到的完整时段的流量过程线进行叠加，最后转化回水位过程线，以得到精准的下游水位预测值。
50.进一步地，所述s3之后还包括步骤：
51.s4、根据每条所述预测流量过程线的洪峰流量所在的时间点得到每条上游的洪峰汇流时间差，并将每个所述洪峰流量进行叠加得到最大预测流量，并转化为最大预测水位，将所述洪峰汇流时间差所在的时间段作为高度防范时间段。
52.由上述描述可知，由于每条上游有各自的洪峰流量值，且每条上游洪峰流量汇入下游的时间不同，因此，通过对每条上游洪峰流量的汇流时间差进行计算，将该时间差所在的时段作为高度防范时间段，确保下游能提前做好防范措施，同时将每条上游的洪峰流量值进行叠加，得到一个最大预测流量，作为可能流入下游的最大流量值以便下游做好充分的准备，避免由于各种因素可能导致的最坏情况，即可能在某个时刻洪峰流量所在的时间为同一时刻而造成流入下游的流量为最大预测流量。
53.进一步地，所述关键特征测站具体为在上游河道断面、弯道和分叉口地理位置设置的水文特征测站。
54.由上述描述可知，选取的关键特征测站为上游流域中会造成水流变化较大的地理位置，能够具有代表性，进一步确保后续水位过程线预测的准确性。
55.请参照图1，本发明的实施例一为：
56.一种预测下游水位的方法，包括步骤：
57.s1、为汇流到同一下游的每条上游均选取多个关键特征测站，并对每条上游的关键特征测站按照流向进行逐级分段，每级分段对应一个关键特征测站；
58.其中，在本实施例中，关键特征测站具体为在上游河道断面、弯道和分叉口地理位置设置的水文特征测站。即选取的关键特征测站为上游流域中会造成水流变化较大的地理位置，能够具有代表性，进一步确保后续水位过程线预测的准确性。
59.s2、对于每条上游，获取每相邻两级分段在前一预设时段的水位过程线，并转化为
流量过程线，预测相邻两级分段中位于下级的分段在后一预设时段的流量过程线，直至得到最后一级分段在多个预设时段的流量过程线，前一预设时段与后一预设时段为连续的时段。
60.s3、将每条上游最后一级分段的多个预设时段的流量过程线合并叠加，并转化回水位过程线，得到下游预测水位过程线。
61.即在本实施例中，整体采用逐级预测的思想，减少了现有预测下游水位需要进行检测硬件铺设而导致的成本高的同时，以上游流域作为核心，只需选取上游的几个关键特征测站并获取其在前一预设时段测量的实际水位过程线就能具备预报预测能力，降低了不同地理环境对计算的影响，提高了预报结果的准确度，且计算速度快、数据量小及复杂度低，能满足极端条件下短临预报的快速响应。
62.请参照图2，本发明的实施例二为：
63.一种预测下游水位的方法，在上述实施例一的基础上，在本实施例中，步骤s2具体为：
64.对于每条上游，若前一预设时段为当前时段，则获取每相邻两级分段在当前时段的实际水位过程线，将实际水位过程线转化为实际流量过程线，通过实际流量过程线的变化规律来预测当前时段的后一预设时段的流量过程线，前一预设时段与后一预设时段为连续的时段；
65.否则，根据每相邻两级分段在前一预设时段的流量过程线的变化规律来预测相邻两级分段中位于下级的分段在后一预设时段的流量过程线，直至得到最后一级分段在多个预设时段的流量过程线。
66.即在本实施例中，如图2所示，对于本实施例中的下游，包括两条上游：上游a和上游b，其中上游a有两级分段，分别为一级分段和二级分段，其中一级分段对应一个关键特征测站a1，二级分段对应一个关键特征测站a2，同理将上游b也分为两级分段，对应两个关键特征测站b1和b2。对于上游a，可先获取关键特征测站a1和a2的在当前时段(假设此时的时间为3点，则可设当前时段为2点到3点)的实际水位过程线，转化为实际流量过程线后通过这两个实际流量过程线来预测a2在3点到4点的流量过程线，而a1在3点到4点的流量过程线可以通过a1自身测得的当前时段的上一时段，即1点到2点的实际流量过程线预测得到，然后再通过a1和a2在3点到4点间的预测流量过程线来接着预测4点到5点的a1和a2的流量过程线，从而对于上游a的最后一级分段，即关键特征测站a2，可以通过不断逐时段预测的方式，得到a2在一个连续的多个时段的流量过程线，即得到上游a汇入下游的流量过程线；且当时间继续前进到4点时，又可以根据a1或a2在3点到4点之间实际测得的实际流量过程线与之前预测得到的a1和a2在3点到4点之间的预测流量过程线进行比对，来对4点到5点的预测流量过程线进行适应性调整，即能够根据上游实时水位变化情况快速对下游预测进行纠正，确保预测值的准确性。同理，上游b也如上述的预测步骤得到最终由上游b汇入下游的预测流量过程线。
67.其中，在本实施例中，步骤s3具体包括以下步骤：
68.s31、将每条上游在最后一级分段的多个预设时段的流量过程线合并，得到每条上游将要汇入下游的预测流量过程线；
69.s32、将每条上游的预测流量过程线乘以经验预测值后进行叠加，得到下游预测流
量过程线，将下游预测流量过程线转化为水位过程线，并叠加天文潮过程线得到下游预测水位过程线，经验预测值为100～120％。
70.即在本实施例中，如图2所示，将上游a和上游b在最后一个分段即a2和b2预测得到的多个预设时段的流量过程线各自合并为一个完整时段的流量过程线，为了使合并后的流量过程线具有更加精确的预测值，将其乘以经过历史积累的经验数据值100～120％，然后再将乘以经验预测值之后两个流量过程线进行叠加，最后转化回水位过程线。
71.其中，在本实施例中，假设汇入下游的上游只有一个上游a，则如图2所示，设关键特征测站a2通过步骤s31中预测得到的汇入下游的预测流量过程线计算得到某一时间t的预测流量为q’，则a2在时间t汇入下游的最终流量q＝q
’×
110％，其中110％为根据上游a的历史水位过程线转化为流量过程线与实际测得的流量过程线得到的偏差值经过历史积累及人工经验得到的一个经验预测值，在其他等同实施例中，该值可以控制在100～120％之内，也可以根据实际上游的地理情况以及在关键特征测站的历史水位及流量数据的实际偏差而定。
72.另外，在本实施例中，选取的下游为靠海的湖泊，其水位不仅受到上游汇流进来的水流的影响，还受到自然中潮汐变化的影响，同时，在本实施例所选取的湖泊中，还涉及另外一个人工经验预测值的影响，即同样假设汇入该湖泊的上游只有上述的一条上游a，设上述上游a的预测流量过程线转化为的水位过程线所对应的时间t计算得到的预测水位为z’，由人工经验得到每一千方的流量汇入该湖泊时，若z’大于或等于7米，则需要在z’的基础上，对每一千方的流量另加0.35公分的水位值，最后再结合潮汐的变化，得到最终预测水位z；若z’小于7米，则对每一千方的流量另加0.40公分的水位值，最后再结合潮汐的变化，得到最终预测水位z。其中，0.35公分、0.40公分以及7米的预设值为经过历史测得的该湖泊实际水位与流量的偏差变化得到的人工经验预测值，因此，时间t的最终预测水位z可以表示为：
73.z＝z’+q
×
0.35/1000+c，z’≥7
74.z＝z’+q
×
0.40/1000+c，z’＜7
75.其中，c为采用天文潮过程线计算得到的在时间t的预测潮位。
76.在其他等同实施例中，可根据实际下游的情况及历史水位和流量数据的偏差变化来得到符合该下游实际情况的人工经验预测值，可进一步确保下游水位预测的准确性。
77.其中，在本实施例中，步骤s3之后还包括步骤：
78.s4、根据每条预测流量过程线的洪峰流量所在的时间点得到每条上游的洪峰汇流时间差，并将每个洪峰流量进行叠加得到最大预测流量，并转化为最大预测水位，将洪峰汇流时间差所在的时间段作为高度防范时间段。
79.即在本实施例中，由于每条上游有各自的洪峰流量值，且每条上游洪峰流量汇入下游的时间不同，因此，通过对每条上游洪峰流量的汇流时间差进行计算，将该时间差所在的时段作为高度防范时间段，确保下游能提前做好防范措施，同时将每条上游的洪峰流量值进行叠加，得到一个最大预测流量，作为可能流入下游的最大流量值以便下游做好充分的准备，避免由于各种因素可能导致的最坏情况，即可能在某个时刻洪峰流量所在的时间为同一时刻而造成流入下游的流量为最大预测流量。
80.请参照图2，本发明的实施例三为：
81.一种预测下游水位的终端1，包括存储器2、处理器3和存储在存储器2上并可在处理器3上运行的计算机程序，处理器3在执行计算机程序时实现如上述实施例一或实施例二的一种预测下游水位的方法中的步骤。
82.综上所述，本发明提供的一种预测下游水位的方法及终端，通过为汇流到同一下游的每条上游选取多个关键特征测站，并根据流向进行逐级分段，根据每相邻两级分段的前一个预设时段的水位过程线来预测每相邻两级分段中位于下级的分段在后一个预设时段的水位过程线，并转化为流量过程线，以此重复通过前一个预设时段来预测下一个预设时段，最终得到每条上游最后一级分段的多个预设时段的流量过程线，然后通过将每条上游的多个预设时段合并为一个完整时段的流量过程线，并将所有上游各自对应的完整时段的流量过程线进行叠加，再将叠加后的流量过程线转化回水位过程线，即得到每条上游汇入下游后的下游预测水位过程线，具有以下有益效果：
83.1、减少了现有监测硬件设备的铺设，只需选取关键的特征测站，就能具备预报预测能力，降低了经济成本；
84.2、以上游流域为核心，对关键特征测站进行逐级分段，整体采用逐级即逐时段预测的思想，降低了不同地理环境对计算的影响，且可满足实时调整预测流量过程线，根据上游实时水位变化情况快速对下游预测进行纠正，同时结合历史积累的经验预测值进一步调整预测流量过程线，提高了预报结果的准确度；
85.3、计算速度快、数据量小及复杂度低，能满足极端条件下短临预报的快速响应。
86.以上所述仅为本发明的实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等同变换，或直接或间接运用在相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。