[发明专利]一种驱动完美模型开展月尺度径流预报的方法

摘要

本发明公开了一种驱动完美模型开展月尺度径流预报的方法，涉及水文预报技术领域。该方法利用历史上已经出现的初始状态、驱动条件和产出的组合，结合当前预报时段的初始状态和驱动条件滚动获取预报结论，具有如下的优势：①未涉及水文模型建模过程，屏蔽了对产汇流等机理进行描述的环节，因此，预报过程中的模型结构误差、模型参数误差将消失；②结构简单，方便易用，只需要有限的实测数据即可完成预报任务，较水文模型、相关分析等方法更具操作性；③在前期数据较为丰富的情况下，仅存在驱动数据误差这一种误差源，误差之间不会形成叠加和放大，较其他方法精度更高。

主权项

1.一种驱动完美模型开展月尺度径流预报的方法，其特征在于，包括如下步骤：S1，结合预报任务，分析月尺度下完美模型的初始条件和驱动条件；S2，根据实际情况，对所述初始条件和驱动条件进行简化，形成m个能够反映完美模型初始条件和驱动条件的指标；S3，获取历史上各月的能够反映完美模型初始条件和驱动条件的指标数据，并对其进行标准化，形成n个m维历史向量，其中，n为历史上的各月；S4，获取当前预报月的能够反映完美模型初始条件和驱动条件的m个指标数据，并对其进行标准化，形成一个m维当前预报向量；S5，将S4中形成的点与S3中形成的历史上各月的样本点做欧几里德距离，在历史上各月的样本点中挑选x个距离最近的点，取该x个点对应的径流值的算数平均值作为当前预报月的径流预报值；S6，基于下一个预报月的驱动条件和S5中获取到的当前预报月的径流预报值，将下一个预报月作为当前预报月，重复S4‑S5，直到预报期内所有月份的径流值预报完毕，其中，S4中，当前预报月从预报期内的起始月份开始顺次排列，起始月份为第n个历史月的下一个月份；所述初始条件包括下垫面条件、前期径流量和前期降水量，所述驱动条件包括降水量；利用前期产流率来反映下垫面条件，其中，前期产流率用前期径流量/前期降水量表示。