[发明专利]基于迁移学习机制的流域超标准洪水模拟发生器构建方法

说明书

本发明提供了一种基于迁移学习机制的流域超标准洪水模拟发生器构建方法，包括以下步骤：提取流域干支流主要控制水文站，依据水流关系构建多个水文站的拓扑结构；所述拓扑结构包括多层级的节点；明确各节点的主要作用为基流或者非基流，该层级所有节点以外的区域视为无控区间；获取最高层级的节点以典型年为基础的超标准洪水模拟过程；按照拓扑结构的层级依次计算各层级每个节点的超标准洪水模拟过程集合。本发明考虑了流域多站点洪水时空关联性强特征，克服了纯随机模拟造成的结果失真问题，适用于防洪减灾管理的洪水数据处理，能为流域重大洪灾管理提供丰富的洪水数据。

技术领域

本发明属于防洪减灾管理的洪水数据处理技术领域，具体涉及一种基于迁移学习机制的流域超标准洪水模拟发生器构建方法。

背景技术

流域超标准洪水是指超过流域防洪工程体系现状防御能力的洪水，近些年，受全球气候变化与人类活动等因素影响，极端暴雨事件频发，发生流域超标准洪水的概率增大。相对于标准内洪水，流域超标准洪水来势迅猛，危害性大，涉及范围广。现阶段流域防洪调度方案多以防御标准内洪水为主，经过多年的实践调度，防洪调度方案较为完善。流域超标准洪水因历史发生次数少，根据仅有的少量洪水样本编制的超标准洪水防御预案，实践指导能力难以得到有效保障。为筑牢流域防御底线，完善超标准洪水防御预案，有必要在解析流域超标准洪水形成机理的基础上，提出可模拟生成流域超标准洪水的算法，达到丰富超标准洪水样本目的，为构建工程调度场景、开展复盘推演提供强大数据支撑。

目前流域超标准洪水数据样本问题主要表现在两方面：

一是流域历史发生大洪水年份数量少，有记录的或有分析成果的历史大洪水资料往往采用洪水调查资料对若干关键控制站洪水过程进行分析计算，且多数年份缺少完整实测数据系列，仅在单个站点或者少数几个站点具有洪水过程数据。

二是当流域干支流众多，洪水地区组成复杂时，无法根据洪水频率地区组成推算历史大洪水期间流域工程所在河段相应来水过程，更不能为准确评估工程调度运用对目标河段的防洪影响提供坚实数据基础。

流域超标准洪水数据样本少，无法开展大量案例分析，难以优化提出不同水情、工情、险情条件下的工程组合方案、联合调度方式与次序，严重制约防御方案的完善，流域整体防御能力无法得到充分发挥，易造成遇流域超标准洪水时打乱仗的不利局面，给流域防洪减灾管理工作带来被动。因此，亟需创新数据模拟处理方法，研究流域超标准洪水数据扩容增量新技术，夯实数据本底，为提升流域整体防御能力，完善流域防洪减灾管理方式提供数据保障。

鉴于洪水要素之间以及站点之间存在较强的关联性，利用Copula函数模拟洪水过程成为了近年来的研究热点，取得了丰硕成果。总体来看，已有研究成果主要集中在两方面：

一是利用Copula构建多维联合分布，解决洪水模拟过程中洪峰、洪量相关性强不能被忽略的问题。如：现有技术中的考虑峰型及其出现频率的洪水随机模拟方法，在洪峰、洪量、洪水历时的基础上，引入峰型系数及峰现时间，通过Copula函数构建多维联合分布函数并进行特征量的随机模拟，计算贴近度获取与随机模拟的特征量最接近的代表性无量纲洪水过程线，将二者融合实现单站洪水的随机模拟。现有技术还存在一种利用Gumbel-Hougaard Copula构造边缘分布为P-Ⅲ型分布的两变量联合分布，考虑洪峰和洪量之间相关性的洪水过程随机模拟方法；以及利用三维Copula函数构建了洪量、洪峰和洪水历时3个洪水特征量间的联合概率分布函数，实现了不同类型洪水过程线的随机模拟的方法。上述现有技术解决了洪峰、洪量等洪水特征量对洪水过程线形状的影响，丰富了洪水随机模拟技术体系，但只适用于单一站点，不符合流域超标准洪水点多面广、组成复杂的实际需求。