[发明专利]基于建模框架的生态水文模型构建与参数模拟方法在审
申请号: | 201710525605.6 | 申请日: | 2017-06-30 |
公开(公告)号: | CN107463614A | 公开(公告)日: | 2017-12-12 |
发明(设计)人: | 张耀南;罗立辉;敏玉芳;赵雪茹;火久元;赵国辉;康建芳;龙银平;何振芳 | 申请(专利权)人: | 中国科学院寒区旱区环境与工程研究所 |
主分类号: | G06F17/30 | 分类号: | G06F17/30 |
代理公司: | 北京方圆嘉禾知识产权代理有限公司11385 | 代理人: | 董芙蓉 |
地址: | 730000 *** | 国省代码: | 甘肃;62 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 建模 框架 生态 水文 模型 构建 参数 模拟 方法 | ||
1.基于建模框架的生态水文模型构建与参数模拟方法,其特征在于:其方法为:对已有模型进行按照物理过程进行拆分,然后从拆分或积累的模块中优选适合研究区域或对象的各优势模块,或利用建模环境构建新模块,然后基于针对研究的物理过程,基于建模环境内部耦合机理进行模块融合,或替换已有模型中不完善的模块,实现模型重构或改进,集成建模环境在数据层、应用层和用户层的支持下,由前处理部分、模型管理构建与模拟部分、后处理部分组成,重点形成基于高性能计算命令行访问方式的HOME核心系统,基于图形化建模便于用户操作的HOME桌面应用系统,以及Web与高性能计算结合的HOME Web应用系统。
2.如权利要求1所述的基于建模框架的生态水文模型构建与参数模拟方法,其特征在于:另外还包括了:变量、模块、容器、模型、建模语言、模型构建运行过程、模型元数据、数据池、数据交换机制和I/O接口。
3.如权利要求2所述的基于建模框架的生态水文模型构建与参数模拟方法,其特征在于:所述模块是模型的最小组成单元,在参数和数据的驱动下,作为一个独立的模型运行,每个模块的变量个数由需要交换的数据对象个数决定,每个变量都定义元数据,标准化模块包括:模块的元数据、一个或多个变量对象、变量元数据和方法。
4.如权利要求2所述的基于建模框架的生态水文模型构建与参数模拟方法,其特征在于:所述容器是一个特殊的模块,包容了同一时空分辨率的模块集合,控制着模块间的数据传递、模块执行次序、迭代次数,容器是数据交换的最小单元,同一容器中模块间可以互相传递数据,同一容器中的对象具有统一的时空分辨率。
5.如权利要求2所述的基于建模框架的生态水文模型构建与参数模拟方法,其特征在于:所述数据池用于保持模块间传递的变量,每个容器具有一个数据池,模块中的变量与数据池中的变量是同一引用对象,占用内存在同一地址,为了在模块间传递变量,定义了一套能用于传递基本数据类型的对象。
6.如权利要求2所述的基于建模框架的生态水文模型构建与参数模拟方法,其特征在于:所述模型由多个变量和容器组成,所述容器又由多个定义模块和变量组成,所述容器包括HRU容器、时间容器和空间容器。每个容器有一个数据池来保持模块间传递的变量,在模块间传递的变量必须要定义一套能用于传递的基本数据类型对象,封装了25个变量类型,所述容器内模块间的数据交换,定义了数据池数据类型,定义了模块接口、融合器接口和模型接口。
7.如权利要求1所述的基于建模框架的生态水文模型构建与参数模拟方法、其特征在于,进一步包含6封面主要核心功能,工程管理:以工程管理的方式管理HOME模型集成;模块管理:将拆分的模块进行管理,以不同的图标形象化的表达;图形化建模:HOME建模语言对应拖拽式的结构化建模和树形建模;模型模拟:HOME模拟运行与输出,日志管理;可视化:时空数据的可视化与统计分析;参数优化:提出一种基于群体的亚启发式协同搜索群智能算法SLF、ABC、GA。
8.如权利要求1所述的基于建模框架的生态水文模型构建与参数模拟方法,其特征在于:所述模型模拟解析及运行包括用于实现模型的描述文件的解析,将.hom文件解析为模型描述对象的XML解析;用于通过模型描述对象,装载容器、模块的类,形成一个可运行的模型对象的模型装载;用于通过调用模型的init()、run()、clear()方法运行模型的模型运行和用于提供了不同类型的文件的数据读取方法,模型运行时,从文件中读取数据,并将结果写入文件的数据读写;所述Fortran模型运行包括用于通过ant实现java代码、fortran代码的自动编译,fortran代码自动封装成java模块,并最终将所有的编译结果打成jar包的代码自动编译打包和实现fortran代码被解析后自动生成调用fortran动态链接库的java标准模块代码的Fortran代码自动封装成java模块。
9.如权利要求3所述的参数优化方法,其特征在于:在HOME中针对黑河流域研究中涉及的水文模型、参数估计及评价方法,实现模型、参数、数据、参数估计方法以及不确定分析方法的耦合关联,构建了流域水文模型的基于群智能优化算法如混合蛙跳算法和人工蜂群算法的参数优化算法,并基于新安江模型进行了测试,建立的蜂群、蛙跳算法的水文参数优化方法,在很大程度上提高水文模型参数估计的成功率和模拟精度。
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