一种生态水文数据处理方法及系统与流程

本发明涉及水文模拟，尤其涉及一种生态水文数据处理方法及系统。

背景技术：

1、水文模拟技术领域涉及应用数学模型和计算机仿真来模拟水循环及其组成部分，包括降水、蒸发、地表径流和地下水流。技术领域的核心在于通过精确的数据处理和模拟方法，来预测和管理水资源的分布、流动和质量。水文模拟技术对于制定有效的水资源管理策略、预测洪水和干旱等自然灾害的风险、以及评估气候变化对水资源的影响至关重要。

2、其中，生态水文数据处理方法是指收集、分析和处理与水循环及其对生态系统影响相关的数据的一套技术和程序，其目的在于通过对生态系统和水文过程的深入理解，支持水资源的可持续管理和保护。包括预测水资源的可用性、评估污染负荷、监测生态环境健康状态以及制定恢复和保护措施。通过对数据的精确处理，旨在达成有效预测和管理水资源的效果，同时确保生态系统的健康和生物多样性的保护。

3、传统生态水文数据处理方法在处理复杂水文系统和预测极端气候事件对水资源影响方面存在一定的局限性，主要是因为传统方法依赖于较为简化的模型和假设，难以充分捕捉到水文系统的动态复杂性和多源异构数据的集成处理。此外，传统技术在空间和时间分辨率上的限制，以及在模拟气候变化影响时所采用的一般性假设，导致对水资源动态的预测不够精确，难以为水资源管理和决策提供充分的信息支持，方法的不足导致水资源分配的效率低下，以及对极端事件的响应能力不足，影响到水资源的可持续管理和生态系统健康。

技术实现思路

1、本技术通过提供了一种生态水文数据处理方法及系统，解决了传统生态水文数据处理方法在处理复杂水文系统和预测极端气候事件对水资源影响方面存在一定的局限性，主要是因为传统方法依赖于较为简化的模型和假设，难以充分捕捉到水文系统的动态复杂性和多源异构数据的集成处理。此外，传统技术在空间和时间分辨率上的限制，以及在模拟气候变化影响时所采用的一般性假设，导致对水资源动态的预测不够精确，难以为水资源管理和决策提供充分的信息支持，方法的不足导致水资源分配的效率低下，以及对极端事件的响应能力不足，影响到水资源的可持续管理和生态系统健康的问题。

2、鉴于上述问题，本技术提供了一种生态水文数据处理方法及系统。

3、本技术提供了一种生态水文数据处理方法，其中，所述方法包括：

4、s1：整合差异化来源的生态水文数据，包括地表水、地下水和降雨量测量，对数据进行格式统一和范围对齐，通过对时间戳和空间坐标进行数据统一，得到统一数据模型；

5、s2：基于所述统一数据模型，构建水文站点和河流连接的网络图，水文站点作为图中的节点，河流流向定义节点之间的边，为网络图分配权重，反映河流流速，得到水文网络图；

6、s3：对所述水文网络图执行网络分析，识别图中的水文子集，捕捉图中的差异化连通组件，为连通组件分配标识，区分差异化的水文管理区域，获取子集标识集合；

7、s4：利用所述子集标识集合，对子集内的水流动态进行分析，记录子集的水流入和流出量，评估多子集对降雨和旱季的响应，建立水流动态分析记录；

8、s5：结合所述水流动态分析记录和未来时间段内的气候情景数据，通过随机模拟差异化气候变化对水流动态的影响，为每种气候情景下的水流变化分配概率，生成气候影响概率模型；

9、s6：对所述气候影响概率模型进行分析，计算多子集对气候变化的敏感度，评估子集在变化气候下受到的影响，标记敏感度增强的子集，构建敏感区域映射；

10、s7：基于所述敏感区域映射，设计适应性管理措施，参照差异化水资源使用者的需求和优先级，模拟多种管理措施的水资源分配效益，确定针对敏感子集的管理策略，形成适应性管理策略集。

11、优选的，所述统一数据模型包括统一的时间格式、空间坐标系和数据类型，所述水文网络图包括节点的地理位置、节点间的流向关系和流速的边权重，所述子集标识集合包括差异化连通组件的空间分布、多组件的标识和组件内水文站点的聚类，所述水流动态分析记录包括水文子集的流量变化记录、子集间水流交换量和对气候事件的反应模式，所述气候影响概率模型包括气候情景下水流变化赋予的概率值、预测的水流动态变化范围和差异化情景下的影响评估，所述敏感区域映射包括识别的敏感度水文子集、子集的空间分布和敏感度等级，所述适应性管理策略集包括针对敏感区域的水资源调配方案、管理措施的优先级排序和预期的效益分析。

12、优选的，整合差异化来源的生态水文数据，包括地表水、地下水和降雨量测量，对数据进行格式统一和范围对齐，通过对时间戳和空间坐标进行数据统一，得到统一数据模型的步骤，还包括：

13、s101：整合差异化来源的生态水文数据，并从差异化来源搜集地表水、地下水和降雨量的原始数据，对数据进行初步筛选，剔除错误记录，得到初筛水文数据；

14、s102：对所述初筛水文数据进行格式化处理，包括将日期和时间统一格式化，地理坐标统一为gps标准格式，保持数据在后续处理中的一致性，得到格式化水文数据；

15、s103：基于所述格式化水文数据，执行数据融合，将地表水、地下水和降雨量数据合并为数据集，进行时间和空间的匹配，通过每条记录的时间和地点进行匹配，得到统一数据模型。

16、优选的，基于所述统一数据模型，构建水文站点和河流连接的网络图，水文站点作为图中的节点，河流流向定义节点之间的边，为网络图分配权重，反映河流流速，得到水文网络图的步骤，还包括：

17、s201：利用所述统一数据模型，标识水文监测站点和河流连接，将站点作为节点，河流连接作为边，初始化无权重的网络图，构建初步网络图；

18、s202：对所述初步网络图中的边进行流速测量，根据测量数据为边分配数值权重，反映实时河流的流速，优化网络图的信息含量，得到流速权重网络图；

19、s203：综合参照所述流速权重网络图中的节点关系和边的权重信息，调整网络图反映水系的实时流动情况和特性，细化网络图的结构，得到水文网络图。

20、优选的，对所述水文网络图执行网络分析，识别图中的水文子集，捕捉图中的差异化连通组件，为连通组件分配标识，区分差异化的水文管理区域，获取子集标识集合的步骤，还包括：

21、s301：基于所述水文网络图，创建空列表记录遇到的连通组件，对图中未被标记的节点进行分析，将节点与组件归属标为已访问，并记录节点与组件归属的连通组件，生成分析记录列表；

22、s302：利用所述分析记录列表，采用连通组件标记算法，对图中识别的连通组件进行标识分配，通过将连通组件内节点的数量与节点标识的哈希值结合起来，得到连通组件标识映射；

23、连通组件标记算法采用公式如下：

24、；

25、其中，代表连通组件的唯一标识符，为索引变量，为节点标识的哈希值，为节点的度数，为节点属性权重，为图中节点度数的平均值，为图中连通分量的总数，为连通组件内节点的数量；

26、s303：根据所述连通组件标识映射，遍历图中节点和连接的边，对节点和边按照所属连通组件的标识进行分类，通过对图的部分进行归类，并分配至节点与组件归属对应的连通组件中，得到子集标识集合。

27、优选的，利用所述子集标识集合，对子集内的水流动态进行分析，记录子集的水流入和流出量，评估多子集对降雨和旱季的响应，建立水流动态分析记录的步骤，还包括：

28、s401：针对通过所述子集标识集合确定的水文子集，设定监测点收集入口和出口的水流量数据，包括使用流速计测量的河流流速和使用雨量计记录的降雨量，为子集的水流动态建立初步数据框架，生成水流量监测框架；

29、s402：根据所述水流量监测框架，计算子集在目标时间段内的水流入量和流出量，计算参照降雨量引起的水流增加、蒸发和植被吸收导致的水流减少，通过累积入口和出口的水流量变化，得到子集水量变化记录；

30、s403：利用所述子集水量变化记录，评估水文子集在差异化季节对水量变化的响应，通过比较差异化子集间的水量变化，识别子集在极端天气条件下的调节能力，得到水流动态分析记录。

31、优选的，结合所述水流动态分析记录和未来时间段内的气候情景数据，通过随机模拟差异化气候变化对水流动态的影响，为每种气候情景下的水流变化分配概率，生成气候影响概率模型的步骤，还包括：

32、s501：基于所述水流动态分析记录，搜集未来时间段内的气候情景预测数据，包括预期的降雨量变化、温度波动和气候因素，对气候因素进行初步筛选和分类，通过对水流动态影响的气候变量，得到气候情景数据集；

33、s502：基于所述气候情景数据集，采用蒙特卡罗模拟方法，设定模拟范围和参数，包括设定差异化气候情景下温度和降雨量的变化区间，对气候情景进行的水流动态模拟，模拟采用随机选择气候参数的方法，反映未来时间段内气候变化的不确定性，生成模拟水流动态集合；

34、所述蒙特卡罗模拟方法采用公式如下：

35、；

36、其中，表示径流量，为降雨量，为蒸发量，为流域面积，为降雨-径流转化率，为地形坡度，为植被覆盖率，为土地利用类型；

37、s503：利用所述模拟水流动态集合，分析在多个气候情景下水流变化的频率和幅度，通过比较差异化情景下的模拟结果，计算多情景下水流变化的概率，评估极端降雨和干旱情况下的水流响应，得到气候影响概率模型。

38、优选的，对所述气候影响概率模型进行分析，计算多子集对气候变化的敏感度，评估子集在变化气候下受到的影响，标记敏感度增强的子集，构建敏感区域映射的步骤，还包括：

39、s601：基于所述气候影响概率模型，搜集未来时间段内的气候模型预测数据，包括降雨量、温度、湿度，从数据中提取对水流动态有影响的因素，包括降雨量的增减和温度的升降，得到气候变化基础数据；

40、s602：将所述气候变化基础数据与现有水流动态分析记录结合，通过设置差异化的气候变化参数，模拟变化对水文子集水流动态的影响，生成水流动态影响模拟记录；

41、s603：对所述水流动态影响模拟记录中的数据进行分析，计算在差异化气候情景下水文子集水流量变化的概率，包括降雨量增加导致水流量增加的概率，为差异化气候变化情景下的水流变化赋予概率值，得到敏感区域映射。

42、优选的，基于所述敏感区域映射，设计适应性管理措施，参照差异化水资源使用者的需求和优先级，模拟多种管理措施的水资源分配效益，确定针对敏感子集的管理策略，形成适应性管理策略集的步骤，还包括：

43、s701：分析所述敏感区域映射，识别预测气候变化情景下对水流变化反应敏感的水文子集，包括识别水流量变化概率子集，将子集标记为敏感度区域，生成敏感度水文子集列表；

44、s702：基于所述敏感度水文子集列表，收集多水资源使用者的需求，包括农业、工业和居民用水，评估需求在差异化水文子集中的优先级，生成需求优先级分析结果；

45、s703：依据所述需求优先级分析结果，通过调整水库管理策略、改善水质监测和推广节水技术，并通过模拟措施对敏感子集的影响，评估多措施的有效性，形成适应性管理策略集。

46、一种生态水文数据处理系统，所述系统包括数据源标准化模块、水文关系映射模块、子集识别与分类模块、流向动态分析模块、气候变化响应模块、水文敏感性分析模块、策略制定与评价模块、管理策略实施模块；

47、所述数据源标准化模块收集差异化来源的生态水文数据，对数据执行时间序列匹配和空间坐标对齐，调整数据分辨率并匹配公倍数，生成标准水文数据集；

48、所述水文关系映射模块利用标准水文数据集，识别多水文站点间的物理连接性，包括河流流向和地下水流，根据地形特征划定流域边界，建立水文元素的空间关联，得到水文元素关系图；

49、所述子集识别与分类模块在水文元素关系图基础上，分析水文站点间的互动强度，采用流域划分原则区分关键和次要水文循环结构，根据功能和地理位置进行结构标记，构建水文功能区域映射；

50、所述流向动态分析模块根据水文功能区域映射，测定多区域内部的水流方向和速度，记录水文周期内的变化情况，包括季节性流量波动，建立区域流向动态库；

51、所述气候变化响应模块使用区域流向动态库，结合历史气候数据和未来时间段内的气候预测，分析差异化气候情景下水文周期的响应模式，识别区域面临极端事件的风险，生成气候响应分析结果；

52、所述水文敏感性分析模块通过气候响应分析结果，判断多水文功能区域对未来时间段内气候变化的敏感程度，识别对降水模式变化、温度升高的敏感区域，获取敏感区域列表；

53、策略制定与评价模块依据敏感区域列表，制定针对未来时间段内气候变化的水文管理策略，评估差异化策略对改善水资源可持续性的潜在效益，为敏感区域设计定制化管理计划，构建管理策略方案；

54、所述管理策略实施模块根据管理策略方案，规划执行步骤，包括资源配置、监测点设置和时间规划，确定实施计划的要求，形成适应性管理策略集。

55、本技术中提供的一个或多个技术方案，至少具有包括下技术效果或优点：

56、通过整合差异化来源的生态水文数据并构建水文网络图，以及通过对水文网络图执行网络分析，识别水文子集的方法，对于水资源管理和预测提供显著的优势，当气候情景数据集被用于随机模拟气候变化对水流动态的影响时，能够为每种气候情景下的水流变化分配概率，生成气候影响概率模型，允许管理者预测水资源的未来状态，特别是在极端气候事件下的表现。通过这种精细化的预测能力，能够有效地识别和标记出对气候变化特别敏感的水文区域，并针对敏感区域设计适应性管理措施，实现水资源的优化分配和保护，通过细致的水流动态分析，支持对不同气候情景下出现的水资源分布和流动变化的深入理解，增强对水资源管理策略的适应性和灵活性。

57、上述说明仅是本技术技术方案的概述，为了能够更清楚了解本技术的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本技术的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本技术的具体实施方式。