一种水资源量预估方法、装置、存储介质及电子设备与流程

1.本发明涉及水资源预估技术领域，具体涉及一种水资源量预估方法、装置、存储介质及电子设备。


背景技术：

2.现有的budyko水热耦合理论已广泛应用于评估流域未来长期的水资源变化情况，但其无法动态考虑流域下垫面的变化对水资源的影响，进而影响对流域未来水资源量预测的准确性。


技术实现要素：

3.有鉴于此，本发明实施例提供了涉及一种水资源量预估方法、装置、存储介质及电子设备，以解决现有技术中无法动态考虑流域下垫面的变化对水资源的影响，进而影响对流域未来水资源量预测的准确性的技术问题。
4.本发明提出的技术方案如下：
5.本发明实施例第一方面提供一种水资源量预估方法，该水资源量预估方法包括：获取待预估目标流域在未来目标时长范围内对应的未来气象数据，所述未来气象数据包括所述目标流域日降水量、日最大气温、日最低气温、相对湿度、日均风速、日照时数；基于彭曼公式，利用所述未来气象数据计算所述目标流域在所述未来目标时长范围内的潜在蒸散发；基于水热耦合平衡理论，利用所述未来气象数据、所述潜在蒸散发以及流域特征参数确定所述目标流域在所述未来目标时长范围内的实际蒸散发，其中所述流域特征参数根据未来大气湿润指数计算得到；基于水热耦合平衡理论，利用所述流域特征参数、潜在蒸散发以及所述未来气象数据对所述流域在未来目标时长内的水资源量进行预估。
6.可选地，所述基于水热耦合平衡理论，利用所述未来气象数据、所述潜在蒸散发以及流域特征参数确定所述目标流域在所述未来目标时长范围内的实际蒸散发之前，所述方法还包括：获取所述待预估目标流域对应的目标时长的历史气象数据，所述历史气象数据包括历史流域特征参数、历史潜在蒸散发；根据所述历史气象数据，按照下式进行拟合操作得到流域尺度参数和流域形状参数：
[0007][0008]
式中，n表示历史流域特征参数；e
pen
表示历史潜在蒸散发；e
rad
表示历史潜在蒸散发中的辐射项；a表示流域尺度参数；b表示流域形状参数。
[0009]
可选地，所述基于水热耦合平衡理论，利用所述未来气象数据、所述潜在蒸散发以及流域特征参数确定所述目标流域在所述未来目标时长范围内的实际蒸散发，其中所述流域特征参数根据未来大气湿润指数计算得到，包括：通过下式确定所述目标流域在所述未来目标时长范围内的实际蒸散发：
[0010][0011][0012]
式中，e表示所述目标流域在所述未来目标时长范围内的实际蒸散发；p表示所述未来气象数据；e
′
pen
表示潜在蒸散发；e
′
rad
表示潜在蒸散发中的辐射项；n1表示流域特征参数；表示未来大气湿润指数。
[0013]
可选地，所述基于水热耦合平衡理论，利用所述流域特征参数、潜在蒸散发以及所述未来气象数据对所述流域在未来目标时长内的水资源量进行预估，包括：通过下式对所述流域在未来目标时长内的水资源量进行预估：
[0014]
p＝q+e+δs
[0015][0016]
式中，q表示所述流域在未来目标时长内的水资源量；δs表示所述流域在未来目标时长内的水资源变化量，利用所述未来气象数据确定。
[0017]
本发明实施例第二方面提供一种水资源量预估装置，该水资源量预估装置包括：获取模块，用于获取待预估目标流域在未来目标时长范围内对应的未来气象数据，所述未来气象数据包括所述目标流域日降水量、日最大气温、日最低气温、相对湿度、日均风速、日照时数；计算模块，用于基于彭曼公式，利用所述未来气象数据计算所述目标流域在所述未来目标时长范围内的潜在蒸散发；确定模块，用于基于水热耦合平衡理论，利用所述未来气象数据、所述潜在蒸散发以及流域特征参数确定所述目标流域在所述未来目标时长范围内的实际蒸散发，其中所述流域特征参数根据未来大气湿润指数计算得到；预估模块，用于基于水热耦合平衡理论，利用所述流域特征参数、潜在蒸散发以及所述未来气象数据对所述流域在未来目标时长内的水资源量进行预估。
[0018]
可选地，所述装置还包括：第一获取模块，用于获取所述待预估目标流域对应的目标时长的历史气象数据，所述历史气象数据包括历史流域特征参数、历史潜在蒸散发；拟合模块，用于根据所述历史气象数据，按照下式进行拟合操作得到流域尺度参数和流域形状参数：
[0019][0020]
式中，n表示历史流域特征参数；e
pen
表示历史潜在蒸散发；e
rad
表示历史潜在蒸散发中的辐射项；a表示流域尺度参数；b表示流域形状参数。
[0021]
可选地，所述装置还包括：第一确定模块，用于通过下式确定所述目标流域在所述
未来目标时长范围内的实际蒸散发：
[0022][0023][0024]
式中，e表示所述目标流域在所述未来目标时长范围内的实际蒸散发；p表示所述未来气象数据；e
′
pen
表示潜在蒸散发；e
′
rad
表示潜在蒸散发中的辐射项；n1表示流域特征参数；表示未来大气湿润指数。
[0025]
可选地，所述装置还包括：第一预估模块，用于通过下式对所述流域在未来目标时长内的水资源量进行预估：
[0026]
p＝q+e+δs
[0027][0028]
式中，q表示所述流域在未来目标时长内的水资源量；δs表示所述流域在未来目标时长内的水资源变化量，利用所述未来气象数据确定。
[0029]
本发明实施例第三方面提供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指令，所述计算机指令用于使所述计算机执行如本发明实施例第一方面及第一方面任一项所述的水资源量预估方法。
[0030]
本发明实施例第四方面提供一种电子设备，包括：存储器和处理器，所述存储器和所述处理器之间互相通信连接，所述存储器存储有计算机指令，所述处理器通过执行所述计算机指令，从而执行如本发明实施例第一方面及第一方面任一项所述的水资源量预估方法。
[0031]
本发明提供的技术方案，具有如下效果：
[0032]
本发明实施例提供的水资源量预估方法，获取待预估目标流域在未来目标时长范围内对应的未来气象数据，所述未来气象数据包括所述目标流域日降水量、日最大气温、日最低气温、相对湿度、日均风速、日照时数；基于彭曼公式，利用所述未来气象数据计算所述目标流域在所述未来目标时长范围内的潜在蒸散发；基于水热耦合平衡理论，利用所述未来气象数据、所述潜在蒸散发以及流域特征参数确定所述目标流域在所述未来目标时长范围内的实际蒸散发，其中所述流域特征参数根据未来大气湿润指数计算得到；基于水热耦合平衡理论，利用所述流域特征参数、潜在蒸散发以及所述未来气象数据对所述流域在未来目标时长内的水资源量进行预估。该方法根据未来大气湿润指数计算得到未来流域特征参数，即可以通过获取的未来气象数据来间接反映未来流域特征参数的变化情况。因此，通过实施本发明，在对流域在未来目标时长内的水资源量进行预估时可以动态考虑流域下垫面的变化(流域特征参数)对水资源的影响，进而提高了对流域未来水资源量预测的准确
性。
附图说明
[0033]
为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0034]
图1是根据本发明实施例的水资源量预估方法的流程图；
[0035]
图2a是根据本发明实施例的水资源量预估方法的率定结果示意图；
[0036]
图2b是根据本发明实施例提供的水资源量预估方法的验证结果示意图；
[0037]
图3是根据本发明实施例的水资源量预估装置的结构框图；
[0038]
图4是根据本发明实施例提供的计算机可读存储介质的结构示意图；
[0039]
图5是根据本发明实施例提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0040]
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，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。
[0041]
本发明实施例提供一种水资源量预估方法，如图1所示，该方法包括如下步骤：
[0042]
步骤s101：获取待预估目标流域在未来目标时长范围内对应的未来气象数据，所述未来气象数据包括所述目标流域日降水量、日最大气温、日最低气温、相对湿度、日均风速、日照时数；具体地，在对目标流域的水资源量进行预估之前，首先需要获取未来目标时长范围内该目标流域对应的气象数据，通过未来气象数据对目标流域的水资源量进行预估。未来目标时长范围内对应的未来气象数据可以通过对记录有目标流域的历史气象数据进行统计、预测得到，未来气象数据包括但不限于目标流域日降水量、日最大气温、日最低气温、相对湿度、日均风速、日照时数，本技术实施例对该未来目标时长对应的具体时间范围不作限定，可以根据预测到的未来气象数据所述的时间范围确定，比如可以是未来五年或十年等。
[0043]
步骤s102：基于彭曼公式，利用所述未来气象数据计算所述目标流域在所述未来目标时长范围内的潜在蒸散发。在获取未来气象数据之后，需要确定该待预估目标流域在未来目标时长范围内的潜在蒸散发。具体地，利用彭曼公式进行计算得到。
[0044]
步骤s103：基于水热耦合平衡理论，利用所述未来气象数据、所述潜在蒸散发以及流域特征参数确定所述目标流域在所述未来目标时长范围内的实际蒸散发，其中所述流域特征参数根据未来大气湿润指数计算得到。具体地，在计算得到目标流域在未来目标时长范围内的潜在蒸散发之后，基于水热耦合平衡理论，根据该得到的潜在蒸散发并结合未来气象数据及流域特征参数计算目标流域在未来目标时长范围内的实际蒸散发。
[0045]
具体地，蒸散发是陆气水量交换的主要途径，其受陆面水分状态、植被分布和区域气候条件等的影响。陆面的水分状态和植被分布等下垫面情况也会在区域气候条件上有所
反应，基于这一客观现实，应用气象数据来间接表征流域下垫面条件，进而求解目标流域的实际蒸散发，即根据未来气象数据、潜在蒸散发以及流域特征参数来求解该目标流域在未来目标时长范围内的实际蒸散发。具体地，基于水热耦合平衡理论进行求解。其中，水热耦合平衡理论中利用流域特征参数表示流域植被覆盖、土壤渗透特征、地形特征等流域下垫面特征对流域水循环的影响，实际应用中一般通过率定获得。在本方法中，为了在对流域在未来目标时长内的水资源量进行预估时可以动态考虑流域下垫面的变化(流域特征参数)对水资源的影响，根据未来大气湿润指数计算得到该流域特征参数；大气湿润指数根据流域潜在蒸散发及流域潜在蒸散发中的辐射项确定。
[0046]
步骤s104：基于水热耦合平衡理论，利用所述流域特征参数、潜在蒸散发以及所述未来气象数据对所述流域在未来目标时长内的水资源量进行预估。具体地，在计算得到该目标流域的流域特征参数、潜在蒸散发之后，结合获取的未来气象数据并基于水热耦合平衡理论进一步对流域在未来目标时长内的水资源量进行预估。
[0047]
本发明实施例提供的水资源量预估方法，该方法根据未来大气湿润指数计算得到未来流域特征参数，即可以通过获取的未来气象数据来间接反映未来流域特征参数的变化情况。因此，通过实施本发明，在对流域在未来目标时长内的水资源量进行预估时可以动态考虑流域下垫面的变化(流域特征参数)对水资源的影响，进而提高了对流域未来水资源量预测的准确性。
[0048]
作为本发明实施例一种可选的实施方式，步骤s103之前，所述方法还包括：获取所述待预估目标流域对应的目标时长的历史气象数据，所述历史气象数据包括历史流域特征参数、历史潜在蒸散发；根据所述历史气象数据，按照下式进行拟合操作得到流域尺度参数和流域形状参数：
[0049][0050]
式中，n表示历史流域特征参数；e
pen
表示历史潜在蒸散发；e
rad
表示历史潜在蒸散发中的辐射项；a表示流域尺度参数；b表示流域形状参数。
[0051]
在计算目标流域在所述未来目标时长范围内的实际蒸散发之前，首先需要利用流域特征参数与大气湿润指数之间的关系计算流域尺度参数a和流域形状参数b。具体地，通过历史气象数据进行计算，根据流域特征参数与大气湿润指数之间的关系，该历史气象数据包括历史流域特征参数n、历史潜在蒸散发e
pen
。然后利用该历史流域特征参数、历史潜在蒸散发以及该历史潜在蒸散发中的辐射项e
rad
通过下式幂函数进行拟合并计算：
[0052][0053]
作为本发明实施例一种可选的实施方式，步骤s103，包括：通过下式确定所述目标流域在所述未来目标时长范围内的实际蒸散发：
[0054]
[0055][0056]
式中，e表示所述目标流域在所述未来目标时长范围内的实际蒸散发；p表示所述未来气象数据，如未来目标时长的降水量，可以通过获取的目标流域日降水量计算得到；e
′
pen
表示潜在蒸散发；e
′
rad
表示潜在蒸散发中的辐射项；n1表示流域特征参数；表示未来大气湿润指数。
[0057]
具体地，水热耦合平衡理论具有多种不同的表现形式，本方法中使用choudhury－yang公式，其具体表现形式为：
[0058][0059]
其中，n1表示流域特征参数；具体地，在计算得到流域尺度参数a和流域形状参数b之后，利用流域特征参数与大气湿润指数之间的关系计算该流域特征参数：
[0060][0061]
其中，表示未来大气湿润指数。
[0062]
作为本发明实施例一种可选的实施方式，步骤s104，包括：通过下式对所述流域在未来目标时长内的水资源量进行预估：
[0063]
p＝q+e+δs
…………………………………
(3)
[0064][0065]
式中，q表示所述流域在未来目标时长内的水资源量；δs表示所述流域在未来目标时长内的水资源变化量，利用所述未来气象数据确定。
[0066]
具体地，在水热耦合平衡理论中，封闭流域的长期水量平衡方程可表示为：
[0067]
p＝q+e+δs
[0068]
其中，q即表示所述流域在未来目标时长内的水资源量；δs即表示所述流域在未来目标时长内的水资源变化量，利用所述未来气象数据确定。
[0069]
其中，在长时间序列(即预设历史时长范围较长)分析中通常可以忽略δs，即可以忽略陆地水储量变化的时间尺度与流域湿润情况和植被覆盖有关，流域越干燥，植被覆盖系数越小，即该时间尺度越大。假设陆地水储量变化不超过对应降水的5％为可以忽略，则大部分流域的陆地水储量在十年以内可以达到平衡状态。
[0070]
然后，根据水热耦合平衡理论，同时结合流域特征参数、潜在蒸散发以及未来气象数据并通过下式对流域在未来目标时长内的水资源量进行预估：
[0071][0072]
具体地，根据公式(1)、(2)、(3)可以得到该流域在未来目标时长内的水资源量q(公式(4))。
[0073]
在一实例中，采用1960—2014年间的实测数据对公式(1)、(2)、(3)构成的模型(即公式(4))进行率定验证。模型率定期选为1960—1994年共35年，验证期为1995—2014年共20年。模型率定后的参数取值为：a＝10.496，b＝3.838。率定期和验证期的实测及模型模拟的赣江流域流量过程线对比如图2a和2b所示，模型模拟的径流在率定期和验证期的ns效率系数分别为0.76和0.73。结果表明，模型可以较好地模拟流域径流情况，可用于对流域未来的水资源情况进行模拟。
[0074]
本发明实施例还提供一种水资源量预估装置，如图3所示，该装置包括：
[0075]
获取模块301，用于获取待预估目标流域在未来目标时长范围内对应的未来气象数据，所述未来气象数据包括所述目标流域日降水量、日最大气温、日最低气温、相对湿度、日均风速、日照时数；详细内容参见上述方法实施例中步骤s101的相关描述。
[0076]
计算模块302，用于基于彭曼公式，利用所述未来气象数据计算所述目标流域在所述未来目标时长范围内的潜在蒸散发；详细内容参见上述方法实施例中步骤s102的相关描述。
[0077]
确定模块303，用于基于水热耦合平衡理论，利用所述未来气象数据、所述潜在蒸散发以及流域特征参数确定所述目标流域在所述未来目标时长范围内的实际蒸散发，其中所述流域特征参数根据未来大气湿润指数计算得到；详细内容参见上述方法实施例中步骤s103的相关描述。
[0078]
预估模块304，用于基于水热耦合平衡理论，利用所述流域特征参数、潜在蒸散发以及所述未来气象数据对所述流域在未来目标时长内的水资源量进行预估；详细内容参见上述方法实施例中步骤s104的相关描述。
[0079]
本发明实施例提供的水资源量预估装置，根据未来大气湿润指数计算得到未来流域特征参数，即可以通过获取的未来气象数据来间接反映未来流域特征参数的变化情况。因此，通过实施本发明，在对流域在未来目标时长内的水资源量进行预估时可以动态考虑流域下垫面的变化(流域特征参数)对水资源的影响，进而提高了对流域未来水资源量预测的准确性。
[0080]
作为本发明实施例一种可选的实施方式，所述装置还包括：第一获取模块，用于获取所述待预估目标流域对应的目标时长的历史气象数据，所述历史气象数据包括历史流域特征参数、历史潜在蒸散发；拟合模块，用于根据所述历史气象数据，按照下式进行拟合操作得到流域尺度参数和流域形状参数：
[0081]
[0082]
式中，n表示历史流域特征参数；e
pen
表示历史潜在蒸散发；e
rad
表示历史潜在蒸散发中的辐射项；a表示流域尺度参数；b表示流域形状参数。
[0083]
作为本发明实施例一种可选的实施方式，所述装置还包括：第一确定模块，用于通过下式确定所述目标流域在所述未来目标时长范围内的实际蒸散发：
[0084][0085][0086]
式中，e表示所述目标流域在所述未来目标时长范围内的实际蒸散发；p表示所述未来气象数据；e
′
pen
表示潜在蒸散发；e
′
rad
表示潜在蒸散发中的辐射项；n1表示流域特征参数；表示未来大气湿润指数。
[0087]
作为本发明实施例一种可选的实施方式，所述装置还包括：第一预估模块，用于通过下式对所述流域在未来目标时长内的水资源量进行预估：
[0088]
p＝q+e+δs
[0089][0090]
式中，q表示所述流域在未来目标时长内的水资源量；δs表示所述流域在未来目标时长内的水资源变化量，利用所述未来气象数据确定。
[0091]
本发明实施例提供的水资源量预估装置的功能描述详细参见上述实施例中水资源量预估方法描述。
[0092]
本发明实施例还提供一种存储介质，如图4所示，其上存储有计算机程序401，该指令被处理器执行时实现上述实施例中水资源量预估方法的步骤。该存储介质上还存储有音视频流数据，特征帧数据、交互请求信令、加密数据以及预设数据大小等。其中，存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(read－only memory，rom)、随机存储记忆体(random access memory，ram)、快闪存储器(flash memory)、硬盘(hard disk drive，缩写：hdd)或固态硬盘(solid－state drive，ssd)等；所述存储介质还可以包括上述种类的存储器的组合。
[0093]
本领域技术人员可以理解，实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(read－only memory，rom)、随机存储记忆体(randomaccessmemory，ram)、快闪存储器(flash memory)、硬盘(hard disk drive，缩写：hdd)或固态硬盘(solid－state drive，ssd)等；所述存储介质还可以包括上述种类的存储器的组合。
[0094]
本发明实施例还提供了一种电子设备，如图5所示，该电子设备可以包括处理器51
和存储器52，其中处理器51和存储器52可以通过总线或者其他方式连接，图5中以通过总线连接为例。
[0095]
处理器51可以为中央处理器(central processing unit，cpu)。处理器51还可以为其他通用处理器、数字信号处理器(digital signal processor，dsp)、专用集成电路(application specific integrated circuit，asic)、现场可编程门阵列(field－programmable gate array，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等芯片，或者上述各类芯片的组合。
[0096]
存储器52作为一种非暂态计算机可读存储介质，可用于存储非暂态软件程序、非暂态计算机可执行程序以及模块，如本发明实施例中的对应的程序指令/模块。处理器51通过运行存储在存储器52中的非暂态软件程序、指令以及模块，从而执行处理器的各种功能应用以及数据处理，即实现上述方法实施例中的水资源量预估方法。
[0097]
存储器52可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作装置、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储处理器51所创建的数据等。此外，存储器52可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非暂态存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非暂态固态存储器件。在一些实施例中，存储器52可选包括相对于处理器51远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至处理器51。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
[0098]
所述一个或者多个模块存储在所述存储器52中，当被所述处理器51执行时，执行如图1－2b所示实施例中的水资源量预估方法。
[0099]
上述电子设备具体细节可以对应参阅图1至图2b所示的实施例中对应的相关描述和效果进行理解，此处不再赘述。
[0100]
虽然结合附图描述了本发明的实施例，但是本领域技术人员可以在不脱离本发明的精神和范围的情况下做出各种修改和变型，这样的修改和变型均落入由所附权利要求所限定的范围之内。