面向用户自定义上下文的水文模型自动校准方法和系统

本发明属于水文模型参数自动校准技术，涉及面向用户自定义时空范围的模型输入数据自动预处理和结合元学习的贝叶斯优化算法。该技术可广泛应用于水资源管理、洪水预报、灾害风险评估等领域。

背景技术：

1、近年来，随着全球气候变化和人类活动的影响，准确预测大尺度水文过程对于国家级和区域的水资源管理和洪水预警变得尤为重要。为了应对这一挑战，水文模型如vic(variable infiltration capacity，可变入渗容量)模型在研究中得到广泛应用。vic模型的输入包括地形、土壤、土地利用和气候变量(如降雨量、温度、相对湿度、风速)等数据集。在使用这些数据进行模拟之前，需要对其进行大量的处理和转换，包括镶嵌、裁剪、重采样、单位转换、清洗、格式转换等。这些数据处理过程要求专业的知识和计算机技能，使得vic模型的使用多限于具有技术资源的研究机构。同时，随着模型在更大空间范围的应用，输入数据的灵活性需求的日益增长。

2、水文模型通常依赖物理方程和经验方程的结合来描述流域系统，但由于模型参数无法通过直接测量获得，因此参数的优化成为模型准确性的关键。传统的手动参数调整方法耗时长且难以复现，自动化的参数优化方法逐渐成为研究热点。网格搜索、随机搜索和贝叶斯优化是常见的自动搜索方法。然而网格搜索容易遇到维度灾难问题，随机搜索虽然简单，但效率较低，而贝叶斯优化通过构建代理模型，预测每一步的最优解，从而逐步逼近全局最优解，表现出更高的效率。

3、然而，在复杂多变的水文环境下，贝叶斯优化也存在一定的局限性，特别是在初始数据不足的情况下，优化过程可能变得低效。这时，元学习(meta-learning)的引入为水文模型的参数优化提供了新的视角。元学习的核心思想是从过去的优化任务中学习，通过提取不同任务中的共性知识，指导新任务的优化过程。例如，元知识库可以存储来自历史任务的优化参数和结果数据，在新任务中通过知识迁移的方式提供初始条件，从而加速模型的优化收敛。元学习能够帮助优化算法快速适应新任务，减少初始模型采样的数量，提高算法的整体效率。

4、通过结合元学习和贝叶斯优化，可以在不同流域之间实现参数迁移，尤其是在时空相似的场景中，这种方法显著提高了参数优化的效果。元学习不仅能加快优化过程，还能为水文模型提供更具鲁棒性的参数初始值，从而提升模型在大尺度流域模拟中的准确性和适应性。

技术实现思路

1、针对水文模型参数校准难的问题，本发明提供了面向用户自定义上下文的水文模型自动校准方法和系统，能够实现水文模型参数的自动化优化，旨在为水文模型的校准提供一种满足用户对模型校准的个性化需求的高效、灵活的方法。

2、本发明采用的技术方案如下：

3、一种面向用户自定义上下文的水文模型自动校准方法，包括以下步骤：

4、获取用户指定的水文模型的待优化的参数及其取值范围；

5、采用元知识库和贝叶斯优化算法相结合的水文模型参数自动优化算法，对待优化的参数进行优化。

6、进一步地，所述元知识库和贝叶斯优化算法相结合的水文模型参数自动优化算法包括以下步骤：

7、根据用户提交的任务信息检索元知识库，通过构建时空向量来度量流域间的相似性；

8、根据流域间的相似性，选择与目标流域在时空特征上最相似的k个参数集作为贝叶斯优化的初始采样点；

9、选择优化水文模型参数的目标函数，计算初始采样点的参数集的目标函数值；

10、根据初始采样点的参数集和对应的目标函数值，构建参数样本集；

11、基于参数样本集进行迭代优化。

12、进一步地，所述元知识库存储先前任务的优化结果，包括任务标识、流域标识、流域边界矢量、流域特征向量、模拟时间、优化参数集及其对应的目标函数值。

13、进一步地，所述流域间的相似性考虑流域的特征以及不同时间段的差异，所述时空向量的度量公式如下：

14、dp(wi,wj)＝||mi-mj||p

15、其中，dp表示流域wi和流域wj之间的距离，mi和mj分别是流域wi和流域wj的特征向量，||.||p表示p范数。

16、进一步地，所述基于参数样本集进行迭代优化，包括：

17、基于参数样本集，使用贝叶斯代理模型对目标函数进行建模；

18、在参数空间中随机采样多个候选参数集；

19、使用贝叶斯代理模型对每个候选参数集进行预测，得到其对应的目标函数的均值和方差；

20、根据贝叶斯代理模型的预测结果，计算每个候选参数集的采集函数值；

21、从候选参数集中选择采集函数值最大的候选参数集，作为下一次迭代的候选点；

22、计算所选择的候选点对应的目标函数值，并将其加入参数样本集；

23、检查收敛条件，达到预设的最大迭代次数或者达到无改进迭代次数的阈值则停止优化；否则继续迭代；

24、输出优化后的参数结果并返回给用户。

25、进一步地，所述采集函数为期望改进采集函数。

26、进一步地，所述水文模型为vic模型，其待优化的参数包括：

27、b：可变下渗曲线方程的幂，是影响降雨入渗量和地表径流产量的入渗曲线形状参数；

28、ds：非线性基流发生时流速占基流最大流速dsmax的比例；

29、dsmax：基流最大流速；

30、ws：非线性基流发生时土壤含水率占饱和含水率的比例；

31、d2：第二层土壤厚度；

32、d3：第三层土壤厚度。

33、一种面向用户自定义上下文的水文模型自动校准系统，其包括客户端、应用服务层、资源层；

34、所述客户端负责用户交互，包括用户自定义参数设置、任务提交和结果查看；所述用户自定义参数设置是由用户输入和配置水文模型运行所需的参数，并将其提交到所述应用服务层进行处理；

35、所述应用服务层负责任务参数解析、数据预处理、模型自动优化、任务调度服务和地图渲染服务；所述应用服务层在接收到客户端提交的任务请求后进行任务参数解析，并对水文模型所需要的数据进行预处理，生成符合水文模型输入标准的数据集和模型配置文件；所述模型自动优化采用本发明的上述方法进行水文模型自动校准，得到参数优化结果；所述任务调度服务负责管理和分配计算资源；对于需要地理信息展示的任务，通过所述地图渲染服务将计算结果在地图上进行可视化展示；

36、所述资源层包含数据存储资源和计算资源。

37、通过整合以上技术，本发明提供了一种用于水文模型参数自动优化的服务，用户只需输入相关的参数和数据，系统即可自动生成最优的模型参数组合，实现水文模型的高效校准和应用。与现有技术相比，本发明能够自动生成模型所需的输入数据，显著减少用户的工作量和时间成本；支持用户自定义空间范围和参数设置，满足个性化需求；结合元学习与贝叶斯优化算法，充分利用历史优化结果，使复杂的水文模型参数优化过程更加高效、自动化。