[发明专利]一种面向出入库径流的水文情势变化分析方法

权利要求书

1.一种面向出入库径流的水文情势变化分析方法，其特征在于，包括以下步骤：

采集入库流量数据序列和出库流量数据序列，确定入库径流和出库径流的水文年；

计算入库流量数据的IHA低流量与高流量所需的划分参数，以及入库流量数据的EFC划分参数；

将所述IHA低流量与高流量所需的划分参数以及EFC划分参数应用于出库流量数据，分别计算入库径流和出库径流的IHA参数和EFC参数；

根据所述入库径流和出库径流的IHA参数和EFC参数，采用IHA的变化范围法RVA对出入库径流的水文情势变化进行分析。

2.根据权利要求1所述的水文情势变化分析方法，其特征在于，所述IHA参数包括各月平均流量，年均1、3、7、30、90天最小流量，年均1、3、7、30、90天最大流量，断流天数，基流指数，年最大流量发生时间，年最小流量发生时间，高流量次数，低流量次数，高流量平均历时，低流量平均历时，流量平均减少率，流量平均增加率，每年流量逆转次数。

3.根据权利要求2所述的水文情势变化分析方法，其特征在于，确定入库径流的水文年的步骤包括：选择12个月中入库流量中月平均流量最低的月份作为水文年的起始月份，且以所述入库径流的水文年作为出库径流的水文年。

4.根据权利要求2所述的水文情势变化分析方法，其特征在于，所述EFC参数包括各月平均低流量，极低流量平均发生次数，极低流量发生历时，最小流量大小，最小流量发生时间，高流量平均发生次数，高流量发生历时，最大流量大小，最大流量发生时间，高流量的平均增加率，高流量的平均减少率，大洪水平均发生次数，大洪水发生历时，大洪水的最大流量大小，大洪水的发生时间，大洪水的流量平均增加率，大洪水的流量平均减少率。

5.根据权利要求4所述的水文情势变化分析方法，其特征在于，计算入库流量数据的IHA低流量与高流量所需的划分参数的步骤包括：将所述入库流量数据序列由小到大进行排序，取所述入库流量数据序列中第25百分位数作为IHA低流量划分参数，取所述入库流量数据序列中第75百分位数作为IHA高流量划分参数。

6.根据权利要求5所述的水文情势变化分析方法，其特征在于，取所述IHA高流量划分参数作为EFC流量初始划分参数，对所述入库流量数据进行初始划分，将所述入库流量数据中高于EFC流量初始划分参数的数据作为初始高流量，将所述入库流量数据中低于EFC流量初始划分参数的数据作为初始低流量。

7.根据权利要求6所述的水文情势变化分析方法，其特征在于，还包括以下步骤：将所述初始高流量划分为若干初始高流量序列，并对其逐个进行判断：

若当前初始高流量序列中的最大流量小于预设的第一阈值时，将所述初始高流量序列划分为小洪水；

若当前初始高流量序列中的最大流量大于预设的第二阈值时，将所述初始高流量序列划分为大洪水；

若当前初始高流量序列中的最大流量大于预设的第一阈值且小于预设的第二阈值时，将所述初始高流量序列划分为高流量。

8.根据权利要求7所述的水文情势变化分析方法，其特征在于，所述第一阈值和第二阈值分别采用皮尔逊Ⅲ型分布进行拟合得到。

9.根据权利要求6所述的水文情势变化分析方法，其特征在于，还包括以下步骤：取经过排序后的入库流量数据序列中第10百分位数作为极低流量划分参数，将所述初始低流量中低于所述极低流量划分参数的数据作为极低流量，将所述初始低流量中高于所述极低流量划分参数的数据作为低流量。

10.根据权利要求1～9任一项所述的水文情势变化分析方法，其特征在于，还包括以下步骤：将所述IHA低流量与高流量所需的划分参数、EFC划分参数、入库径流的IHA参数、出库径流的IHA参数、入库径流的EFC参数、出库径流的EFC参数以及出入库径流的水文情势变化分析结果进行可视化。