[发明专利]一种流域洪水分区分级预报方法

权利要求书

1.一种流域洪水分区分级预报方法，基于从虚拟河网提取目标流域的原始DEM数据确定目标流域出水口与分割点，完成目标区域子流域的划分；进行模型率定所需的气象水文数据选定，所需的气象水文数据对台风影响下的不连续降雨序列和非台风影响下的不连续降雨序列分别采用协整关系和集对分析补足；对每个子流域建立精细化洪水预报分区模型；其特征在于，该方法包括以下步骤：

步骤1、进行极性参与率定的不连续降雨序列间的互补计算：

步骤1.1、针对作为目标序列的台风影响下的某站点的不连续降雨序列，从设定距离内选取作为参照序列的具有此场降雨记录的距离近站点的连续降雨序列，分别对目标降雨序列和参照降雨序列进行单位根检验；零单位根检验下，假设有单位根，若降雨序列在ADF检验中T统计量均小于1％、5％、10％显著水平下的检验临界值，则说明当前检验的降雨序列为平稳序列；否则，需对降雨序列进行一阶差分后再次进行检验，直至将降雨序列差分为平稳序列，并判断两个降雨序列的单整阶数：同阶单整下的两降雨序列通过普通最小二乘法进行线性回归，并对回归方程与实测值间的残差是否具有单位根进行ADF检验；若残差序列为平稳序列，表明降雨序列间满足线性协整关系；基于线性协整关系建立目标序列和参照序列之间的误差修正模型，利用误差修正模型并结合一个雨量站的降雨资料计算目标站缺少的不连续降雨数据；

其中，ADF检验中最小二乘法回归模型有以下三种：

所有场次的降雨序列的变量y的一阶差分Δy_t的最小二乘法线性回归模型I，如公式(1)所示：

变量y的一阶差分Δy_t的最小二乘法线性回归模型II，如公式(2)所示：

变量y的一阶差分Δy_t的最小二乘法线性回归模型III，如公式(3)所示：

式中，k为滞后阶数，Δy_t为t时刻的变量y的一阶差分，Δy_t-i为滞后时刻的变量y的一阶差分，y为时间序列，t为时间项，i为时间滞后项，y_t-1为下一时刻时间序列，δ_i为滞后项相关系数，α为截距，ρ为系数，ε_t为白噪声参数；

基于线性协整关系的误差修正模型的表达式如下：

式中，Δy_t、Δx_t分别为y、x变量在t时刻的一阶差分，β₀、β₁为回归系数，为两个降雨序列协整关系的前一时刻计算残差，γ为修正系数，即因变量拉回长期均衡状态的速度；

步骤1.2、针对不连续的非台风雨降雨过程，选取与目标站点相邻站点的降雨序列，并对多个降雨序列利用补充集合经验模态分解进行分解，之后对分解后包含目标站点降雨分量的相应IMF分量对分别进行集对分析，计算综合联系度，判断目标站点此场次降雨序列与相邻站点降雨序列的相似性，最终确定考虑降雨中心分布的降雨数据移用最优方案；

其中，多个集合对综合联系度的表达式如下：

μ＝S/N+(F/N)i+(P/N)j (5)

式中，μ为集合对的综合联系度，S为同一的个数，F为差异的个数，P为对立的个数，N为特征个数总数，i为差异不确定性系数，j为对立系数；

步骤2、考虑降雨强度及分配引起的产流规律变化，将精细化洪水预报分区模型中的参数基于降雨时程分配指标包含最大降雨强度和降雨分配方差进行分级率定；其中，降雨分配方差具体指降雨序列与最大降雨强度间的方差。