本發(fā)明屬于水文學(xué)與水資源管理，具體涉及一種考慮多維需水和分期銜接的河道旱警流量確定方法。

背景技術(shù)：

1、旱警流量的確定需綜合考慮生態(tài)基流、農(nóng)業(yè)灌溉、工業(yè)取水、居民生活等多維用水需求，具有顯著的空間異質(zhì)性和時間動態(tài)性。傳統(tǒng)的河道旱警流量確定方法多基于單一用水需求或靜態(tài)分析，且未充分考慮受旱情況下不同用水需求的優(yōu)先級，難以有效適應(yīng)生態(tài)、農(nóng)業(yè)、工業(yè)和生活等多維用水需求的動態(tài)變化。此外，傳統(tǒng)方法年內(nèi)分期劃分過于簡單，多采用硬性分期（固定分期），易導(dǎo)致分期銜接處閾值不合理突變，與社會水文系統(tǒng)的漸變響應(yīng)特性不符，影響干旱預(yù)警的準(zhǔn)確性和實用性?，F(xiàn)有技術(shù)主要存在以下不足：①未充分融合多維用水需求的動態(tài)響應(yīng)，導(dǎo)致旱警流量閾值缺乏綜合性和適應(yīng)性；②分期方法未能充分考慮水資源有限條件下不同用水需求的優(yōu)先級；③傳統(tǒng)的硬性分期（固定分期）易導(dǎo)致分期銜接處閾值突變，難以反映干旱預(yù)警的漸進(jìn)性。

2、因此，針對現(xiàn)有技術(shù)不足，本發(fā)明提出了一種考慮多維需水和分期銜接的河道旱警流量確定方法。相較于現(xiàn)有技術(shù)，特別是相較于依賴有序分割的方法，本發(fā)明的方法能更客觀、靈活地實現(xiàn)旱警流量的非線性分期，同時基于用水優(yōu)先級原則和三角形隸屬函數(shù)實現(xiàn)不同分期閾值平滑過渡，解決傳統(tǒng)硬性分期的閾值突變問題，使旱警流量閾值更符合水文系統(tǒng)的漸變特性，提高干旱預(yù)警的實用性和適應(yīng)性，具有顯著的經(jīng)濟和社會價值。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明提出了一種考慮多維需水和分期銜接的河道旱警流量確定方法。該方法綜合考慮生態(tài)、農(nóng)業(yè)、工業(yè)和生活需水，通過引入需水滿足度，量化各月動態(tài)需水的變化；基于kpca-k-means方法提升非線性數(shù)據(jù)處理的精度以及分期結(jié)果的客觀性；基于用水優(yōu)先級原則和三角形隸屬函數(shù)實現(xiàn)不同分期閾值平滑過渡，解決傳統(tǒng)硬性分期的閾值突變問題。

2、為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用以下技術(shù)方案：一種考慮多維用水需求和分期銜接優(yōu)化的河道旱警流量確定方法，包含需水滿足度分析、分期劃分、閾值確定三個環(huán)節(jié)，主要步驟如下：

3、步驟s1，需水滿足度分析：以月為最小單元，利用月最小連續(xù)5日流量均值的90%頻率值計算各月生態(tài)需水，基于實測數(shù)據(jù)分析確定各月農(nóng)業(yè)、生活及工業(yè)需水；引入需水滿足度，并設(shè)定不同干旱等級的需水滿足度臨界值；

4、步驟s2，分期劃分：采用核主成分分析與k-means聚類的方法，以月為單位進(jìn)行年內(nèi)分期，通過優(yōu)化核參數(shù)確定最優(yōu)分期方案；

5、步驟s3，閾值確定：基于多目標(biāo)需水和需水滿足度臨界值，確定旱警流量閾值，依據(jù)用水優(yōu)先級原則和三角形隸屬函數(shù)實現(xiàn)不同分期閾值的平滑過渡，最終得到旱警流量動態(tài)閾值。

6、進(jìn)一步的，步驟s1中需水滿足度分析，具體為：

7、步驟s11，需水量計算：生態(tài)需水采用改進(jìn)的q10,5dmin法，即以月最小連續(xù)5日流量均值的90%頻率值計算，農(nóng)業(yè)需水基于灌溉實測用水?dāng)?shù)據(jù)確定，生活需水和工業(yè)需水分別基于水廠和工業(yè)取水戶數(shù)據(jù)確定；

8、步驟s12，需水滿足度確定：需水滿足度定義為實際供水量與目標(biāo)需水量的比值，用于表征不同干旱等級下用水需求的滿足程度，需水滿足度的取值范圍為[0,1]，值越接近1表示需水滿足程度越高；根據(jù)行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)及缺水比例，設(shè)定輕度、中度、重度和特大干旱對應(yīng)的需水滿足度臨界值。

9、進(jìn)一步的，步驟s2中分期劃分，具體為：

10、步驟s21，特征指標(biāo)選取：選取1~12月份各月多年平均流量、鄰月流量變化量、多年平均降水量、蒸發(fā)量、農(nóng)業(yè)需水、生態(tài)需水6項指標(biāo)作為分期特征指標(biāo)；鄰月流量變化量計算如下：

11、；

12、其中，表示第月的鄰月流量變化量；表示第月的多年平均流量，i表示分期內(nèi)月份，的取值范圍是1~12；表示第月的多年平均流量；特別地，1月鄰月流量變化量等于1月和12月的多年平均流量的差值；

13、步驟s22，kpca-k-means模型構(gòu)建：構(gòu)建基于核主成分分析與k-means聚類的分期模型，其中核主成分分析采用高斯徑向基核函數(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)映射，數(shù)學(xué)表達(dá)式為：

14、；

15、其中，和為特征指標(biāo)數(shù)據(jù)點，表示特征指標(biāo)數(shù)據(jù)點和特征指標(biāo)數(shù)據(jù)點y的核函數(shù)相似度，為特征指標(biāo)數(shù)據(jù)點和特征指標(biāo)數(shù)據(jù)點y的的歐幾里得距離平方，為高斯徑向基核函數(shù)寬度參數(shù)，控制特征指標(biāo)數(shù)據(jù)點間的相似計算范圍；

16、步驟s23，最優(yōu)分期確定：將步驟s21的分期特征指標(biāo)輸入步驟s22構(gòu)建的kpca-k-means模型，在高斯徑向基核函數(shù)寬度參數(shù)σ的有效區(qū)間內(nèi)遍歷計算，使用高斯徑向基核函數(shù)進(jìn)行核主成分分析，將高維特征數(shù)據(jù)映射到低維空間，選擇保留90%信息量的主成分，并對每個高斯徑向基核函數(shù)寬度參數(shù)σ和聚類數(shù)k的組合，計算相應(yīng)的輪廓系數(shù)s；選擇使輪廓系數(shù)s最大的高斯徑向基核函數(shù)寬度參數(shù)σ和聚類數(shù)k組合，確定最優(yōu)分期方案；輪廓系數(shù)s的計算公式為：

17、；

18、其中，為樣本點與同一簇內(nèi)其他點的平均距離，表示簇內(nèi)緊湊度；為樣本點與最近鄰簇內(nèi)所有點的平均距離，表示簇間分離度。

19、其中樣本點指的是通過核主成分分析降維后得到的每個月份的主成分特征數(shù)據(jù)，輪廓系數(shù)s衡量簇內(nèi)緊湊性與簇間分離度，值越接近1，表示聚類質(zhì)量越好。

20、進(jìn)一步的，步驟s22中，kpca-k-means模型優(yōu)化流程具體為：

21、kpca-k-means優(yōu)化流程：采用kpca-k-means優(yōu)化算法，kpca-k-means優(yōu)化算法通過迭代優(yōu)化高斯徑向基核函數(shù)寬度參數(shù)σ和聚類數(shù)k，實現(xiàn)非線性水文數(shù)據(jù)的最優(yōu)分期；

22、非線性水文數(shù)據(jù)的最優(yōu)分期主要包括輸入分期特征指標(biāo)和高斯徑向基核函數(shù)寬度參數(shù)σ初始值、核主成分分析降維、k-means聚類和輪廓系數(shù)s評估，通過評估甄選最大的輪廓系數(shù)確定最優(yōu)參數(shù)組合。

23、進(jìn)一步的，步驟s3中閾值確定，具體為：

24、步驟s31，基礎(chǔ)閾值確定：基于不同分期內(nèi)各月的生態(tài)、農(nóng)業(yè)、生活和工業(yè)需水量，結(jié)合對應(yīng)干旱等級的需水滿足度臨界值，確定旱警流量閾值，對于第i月及干旱等級g，旱警流量閾值上限計算公式為：

25、；

26、其中，,,,分別為第i月生活、生態(tài)、農(nóng)業(yè)和工業(yè)需水量；,,為干旱等級g下生態(tài)、農(nóng)業(yè)和工業(yè)需水的滿足度臨界值；生活需水滿足度臨界值固定為1.0；

27、步驟s32，分期內(nèi)閾值確定：采用同一分期內(nèi)相同干旱等級的流量閾值平均值作為相應(yīng)分期旱警流量閾值；不同干旱等級對應(yīng)的旱警流量閾值計算如下：

28、；

29、；

30、；

31、；

32、其中，m為分期內(nèi)月份數(shù)量；為輕度干旱警戒流量上限值；為中度干旱警戒流量上限值和輕度干旱警戒流量下限值；為重度干旱警戒流量上限值和中度干旱警戒流量下限值；為特大干旱警戒流量上限值和重度干旱警戒流量下限值；i表示分期內(nèi)月份；,,,分別表示輕度、中度、重度和特大干旱等級下的生態(tài)需水滿足度臨界值；,,,分別表示輕度、中度、重度和特大干旱等級下的農(nóng)業(yè)需水滿足度臨界值；,,,分別表示輕度、中度、重度和特大干旱等級下的工業(yè)需水滿足度臨界值；

33、步驟s33，模糊過渡處理：引入三角形隸屬函數(shù)實現(xiàn)過渡期閾值的模糊處理，過渡期以跨期分界處為中心，向前和向后月份各延伸15天，即定義為前后兩個分期之間的31天緩沖期；

34、對于過渡期從第tstart天到第tend天，定義第t日相鄰分期的隸屬度：

35、；

36、；

37、其中，μm(t)表示第t日對前一分期的隸屬度；μn(t)表示第t日對后一分期的隸屬度，第t日對前一分期的隸屬度和第t日對后一分期的隸屬度之和始終為1，確保隸屬度函數(shù)的連續(xù)性歸一性；

38、步驟s34，軟分期閾值確定：將原分期內(nèi)旱警流量閾值擴展為過渡期內(nèi)逐日動態(tài)閾值，計算公式如下：

39、；

40、；

41、；

42、；

43、其中：,,,?分別為前一分期的隸屬度μm內(nèi)輕度、中度、重度和特大干旱的警戒流量閾值上限；,,,分別為后一分期的隸屬度μn內(nèi)輕度、中度、重度和特大干旱的警戒流量閾值上限；,,,分別為過渡期內(nèi)第t日對應(yīng)的輕度、中度、重度和特大干旱警戒流量閾值上限；

44、各分期內(nèi)輕度、中度、重度和特大干旱旱警流量閾值區(qū)間分別為：（md,ld],（sd,md],（ed,sd],（0,ed]，過渡期內(nèi)逐日輕度、中度、重度和特大干旱的旱警流量閾值分別為（md,ld],（sd,md],（ed,sd],（0,ed]。

45、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明具有以下有益效果：

46、一是通過引入需水滿足度指標(biāo)，實現(xiàn)對生態(tài)、農(nóng)業(yè)、生活和工業(yè)多維用水需求的精細(xì)量化，使旱警流量閾值確定的基礎(chǔ)更加科學(xué)合理，更能反映不同干旱程度下的實際用水緊張狀況。

47、二是采用kpca-k-means方法進(jìn)行年內(nèi)分期，通過系統(tǒng)性迭代優(yōu)化核函數(shù)寬度參數(shù)與聚類數(shù)，并利用k-means基于特征相似性的聚類機制，相較于傳統(tǒng)方法及依賴kpca-fisher最優(yōu)分割法，能更客觀、靈活地捕捉和劃分旱警流量的非線性時變特征，提高分期的科學(xué)性和準(zhǔn)確性。

48、三是創(chuàng)新性地引入模糊隸屬函數(shù)實現(xiàn)分期銜接的平滑過渡，有效解決傳統(tǒng)硬性分期導(dǎo)致的閾值突變問題，使旱警流量閾值更符合水文系統(tǒng)的漸變特性。

49、四是基于不同水資源用戶的優(yōu)先級原則確定閾值，更符合實際水資源管理需求，顯著提高了干旱預(yù)警的可操作性和適應(yīng)性。

50、綜上所述，該方法能有效處理水文特征數(shù)據(jù)的非線性關(guān)系，實現(xiàn)科學(xué)的年內(nèi)分期，并通過模糊過渡解決傳統(tǒng)硬性分期導(dǎo)致的閾值突變問題，使旱警流量閾值更符合水文系統(tǒng)的漸變特性和管理實際，提高干旱預(yù)警的實用性和適應(yīng)性，具有顯著的經(jīng)濟和社會價值。

51、值得指出，本發(fā)明方法在確定旱警流量時，主要聚焦于生態(tài)、農(nóng)業(yè)、生活及工業(yè)這四類關(guān)鍵用水需求。在具體應(yīng)用中，可能需要根據(jù)特定河流的功能定位（如航運、發(fā)電等）和管理目標(biāo)，進(jìn)一步考慮其他特定的河道內(nèi)或河道外用水需求，并評估其對旱警流量閾值的影響。此外，本方法計算結(jié)果的可靠性依賴于所輸入歷史水文氣象數(shù)據(jù)、各類需水?dāng)?shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和代表性，應(yīng)用時應(yīng)確?；A(chǔ)數(shù)據(jù)的質(zhì)量。