[发明专利]一种流域洪水类型辨识及其影响因子解析的方法

权利要求书

1.一种流域洪水类型辨识及其影响因子解析的方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤1)收集下载研究区内水文站点连续日尺度径流数据；收集下载影响流域洪水过程的气象地理因子、人类活动因子和社会经济因子；

步骤2)数据前处理，包括数据空间插值、采样、重分类、数据格式转换和区域统计中的一项或几项；

步骤3)构建耦合超定量阈值抽样和流量序列移动方差的洪水事件划分方法，从日径流数据中划分洪水事件：3-1.利用超定量阈值抽样方法判定洪峰；所述超定量阈值抽样方法的阈值由以下六个步骤确定：Ⅰ、以年最大序列的中值作为初始阈值u₀，组成阈值空间：u_i＝u₀+(i-1)/5×σ_x，式中i为阈值取样个数，σ_x为日平均流量的标准差；以5+ln(A)天为抽样分块时间，A为流域面积，单位为km²，构成i个超限洪峰序列；Ⅱ、对各超限洪峰序列的样本数进行卡方检验，显著水平为0.05；Ⅲ、绘制每个超限洪峰序列的平均超过函数图，判断阈值u范围；Ⅳ、对i个超限洪峰序列进行Anderson-Darling检验，并结合所述平均超过函数图结果选取阈值u；Ⅴ、对选取的阈值u以及该阈值所对应的超限洪峰序列，使用极大似然法进行广义帕累托分布的参数估计；Ⅵ、根据研究需求，选取适宜重现期所对应的流量值作为超定量阈值选样方法的阈值；3-2.基于流量序列移动方差确定洪水过程的起涨点和退水点，起涨点和退水点之间为一次洪水过程，所述基于流量序列移动方差确定洪水过程的起涨点和退水点，包括以下三个步骤：A、选取移动窗口天数，计算该流量序列的移动方差Var；B、确定流量序列移动方差的阈值TH_var；C、比较流量序列的移动方差和阈值，确定洪水的起涨点和退水点；流量序列移动方差的阈值的计算公式为：

式中，是该流量序列移动方差的均值，σ(Var)是该流量序列移动方差的方差，θ是一系数，用于控制识别洪水过程的敏感度，θ越小，能够识别出的洪水过程越多；

步骤4)构建洪水行为特征指标体系刻画完整洪水过程：4-1.构建能够完整刻画洪水过程的洪水行为特征指标体系，所述洪水行为特征指标包括洪水量级、时域、变化率和洪水过程线形态特征的相关指标；4-2.计算步骤3)划分所得的洪水事件的洪水行为特征指标；

步骤5)利用聚类方法对划分所得洪水事件进行聚类，辨识流域洪水主要类型及其洪水特征：利用k-means聚类算法对划分所得研究区的洪水事件进行聚类，获取流域类别数量，辨识流域洪水主要类型及洪水过程特征；

步骤6)统计分析研究区内各水文站主要洪水类型，识别流域洪水过程区域特征：计算各水文站不同洪水类型占比，以占比最大的类型表征该站点洪水类型，将站点洪水类型一样的划分为同一区域，识别流域洪水过程的区域特征；

步骤7)基于地理探测器分析影响因子的空间异质性对流域洪水过程的影响：利用地理探测器中的因子探测模块对流域洪水过程的区域分布特征的影响因子进行探测，分析影响因子空间异质性对洪水区域特征的影响。

2.根据权利要求1所述一种流域洪水类型辨识及其影响因子解析的方法，其特征在于：步骤3)中所述的超定量阈值抽样方法中独立洪峰应满足：

式中，θ为两个相邻洪峰间时间间隔，单位为天；A为流域面积，单位为km²；Q_min为两个相邻洪峰Q₁和Q₂间最小流量，单位为m³/s。

3.根据权利要求1所述一种流域洪水类型辨识及其影响因子解析的方法，其特征在于：步骤4)中所述洪水行为特征指标包括洪水量级、时域、变化率和洪水过程线形态特征的相关指标，具体包括变差系数、偏态系数、峰度、涨洪时间占比、高脉冲时间占比、标准化洪峰、涨洪速率、落洪速率、洪峰、洪水总量、峰现时间、洪水发生时间、持续时间、洪峰数和洪峰模数。