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公开(公告)号：CN119761046A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411907848.2
申请日：2024-12-23
Applicant: 中国长江电力股份有限公司 , 水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于RCCC‑WBM模型模拟气候变化下流域径流时空变化的方法，包括：获取研究区的实测降水、径流、气温、蒸散发数据和未来气候数据；将对应的未来气候数据进行裁剪、插值、降尺度和求多模式平均处理，并计算相应未来蒸散发数据；构建模型，进行参数率定和验证；以4种气候预估情景进行分类，输入模型中，对未来径流进行模拟；对逐月未来径流序列进行时间变化分析。本发明充分解决了现有方法采用的水文模型结构复杂、参数较多、率定困难、分辨率不足、精度较低且具有不同的区域适应性的问题；本发明采用线性趋势和非线性趋势分析方法相结合，对未来径流趋势进行分析，解决了现有预测方法对时间变化特点分析的不够全面的问题。
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公开(公告)号：CN119719611A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202510228297.5
申请日：2025-02-28
Applicant: 水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院
Abstract: 本发明公开了基于分段水文模拟的径流变化归因非线性贡献识别方法，包括：将年径流序列划分为天然时期和人类活动影响时期；选择流域水文模型，利用水文气象数据分别率定天然时期和人类活动影响时期的流域水文模型的参数；解析气候变化对径流变化的影响；解析人类活动对径流变化的影响；结合气候变化和人类活动对径流变化的影响，解析气候变化和人类活动对径流变化的协同作用；量化气候变化、人类活动以及二者协同作用对径流变化的贡献率。本发明在径流变化归因线性解析的基础上，重点识别气候变化和人类活动二者的协同作用，识别结果可客观反映水文过程对环境要素非线性响应，有效地应用到流域水资源评价和管理的具体工作。
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公开(公告)号：CN119623120A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202510150521.3
申请日：2025-02-11
Applicant: 水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院
IPC: G06F30/20 , G06F111/08 , G06F119/12
Abstract: 本发明公开了一种基于时间分解理论栅格化设计暴雨强度的方法，包括构建时间分解模型，将历年逐日降雨栅格数据分解成逐五分钟的降雨栅格数据，推求每个栅格单元各历时暴雨量的频率分布，构建基于系统微分响应理论的暴雨强度公式参数优化模型，完成栅格单元尺度的暴雨强度公式编制，最后采用空间差值技术，将每个栅格单元参数插值，获得流域范围内暴雨强度公式参数的栅格数据集。本方法能够有效解决分钟级高分辨率降雨资料缺失地区设计暴雨强度的难题，且实现了暴雨强度公式参数的网格化，充分体现了设计暴雨强度的空间差异性，此外，耦合非参数核密度估计方法和基于系统微分响应理论的暴雨强度公式参数优化模型能显著提高暴雨强度计算精度。
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公开(公告)号：CN118839621A
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202411312990.2
申请日：2024-09-20
Applicant: 水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院
IPC: G06F30/27 , G06F18/27 , G06F18/20 , G06F18/21 , G06N5/04 , G06N7/01 , G06F111/10 , G06F111/08 , G06F113/08 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种基于贝叶斯模型及多维联合分布的变参数水文模拟方法，包括收集研究流域内的资料；构建考虑植被动态的VIC分布式水文模型；建立贝叶斯层次模型；分段率定水文模型；建立气候、植被与水文模型参数之间的Copula联合分布函数；构建过程模型及层次参数模型，求解随植被变化下不同时期的水文模型参数，进而驱动步骤二的动态植被VIC分布式模型进行水文模拟；本发明通过贝叶斯层次模型先验分布到后验分布的推理过程，实现水文模型参数对植被参数的动态适应性调整，对于提高变化环境下长时序水文模拟的精度及未来水资源的预测具有一定的理论价值和实践意义，为适应植被变化下的水文模拟提供了新方案。
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公开(公告)号：CN119903306A
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202510369168.8
申请日：2025-03-27
Applicant: 水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院
IPC: G06F18/20 , G06F18/10 , G06F30/27 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06Q10/067 , G06N3/0442 , G06F123/02 , G06F111/08 , G06F113/04
Abstract: 本发明公开了基于物理方法与深度学习耦合的水库发电流量计算方法，包括收集水库历史运行特征数据；采用BFAST方法对数据进行分解，将其分解为周期项、趋势项和残差项；以水库水位和入流量的周期项、趋势项和残差项作为输入变量，发电出力的残差项为目标变量，构建并训练LSTM深度学习模型，使模型学习发电出力残差与输入变量之间的时序关系；使用训练好的模型预测发电出力残差，并将预测出的残差项与对应时段的周期项和趋势项相加，得到水库的总发电出力；基于水能发电转换公式，将水库发电出力转换为发电流量。本发明的水库发电预测方法，能够有效捕捉水库发电过程中的非线性动态特征，可以提高水库发电出力预测的准确性，用于优化水能利用效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118410720B
公开(公告)日：2024-10-08
申请号：CN202410842517.9
申请日：2024-06-27
Applicant: 水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院
IPC: G06F30/27 , G01W1/10 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06F18/15 , G06F18/25 , G06N3/048 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种基于多时间尺度深度学习网络的降雨径流模拟方法，包括获取目标流域内各水文站点不同时间尺度的气象数据和该流域出口径流数据，并对气象数据进行预处理；基于卷积神经网络CNN与长短期记忆神经网络LSTM进行融合训练建模，生成多时间尺度深度学习网络模型；以预处理后的数据作为输入，利于多时间尺度深度学习网络模型模拟径流量值。本发明通过构建多时间尺度的降雨径流模拟方法，弥补了传统方法无法在同一个模型中模拟不同时间尺度径流的局限和不足，也更深入利用不同时间尺度的特征取得更好的预测效果，提升水文模拟精度。广泛应用于降雨径流模拟中，能完整的完成径流模拟和预测，为科学决策提供依据。
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公开(公告)号：CN118095973A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410524576.1
申请日：2024-04-29
Applicant: 水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/26 , G06F18/15 , G06F18/2135
Abstract: 本发明公开了一种耦合降维理论的水文丰枯遭遇概率计算方法，包括获取各指标数据并预处理；获得最优分布模型；获得累积分布函数和累积经验频率的关系函数；通过高效降维器得到综合气候指标和综合人类活动指标；采用最优分布模型分析各边缘分布在考虑变化环境影响后的累积分布函数，将考虑变化环境影响后的累积分布函数代入对应的关系函数中，获得最终的水文气候变量边缘分布的累积分布函数；采用Copula函数方法计算得到丰枯遭遇概率。本发明充分解决了变化环境下水文频率精度不佳、解释变量中对气候和人类活动因子考虑不足、传统GAMLSS模型分析解释变量维数灾的问题，提升了对变化环境背景下的水文丰枯遭遇分析精度与效率。
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公开(公告)号：CN119885693A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202510375282.1
申请日：2025-03-27
Applicant: 水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院
IPC: G06F30/20 , G06F18/23 , G06Q10/063 , G06F113/08
Abstract: 本申请提供一种流域实际蒸散发模拟及变化归因量化解析方法，确定流域的天然时期和人类活动影响时期，基于RCCC‑WBM模型，提出以径流模拟率定模型参数为基础的流域实际蒸散发模拟方法，分阶段模拟流域实际蒸散发变化并进行归因识别，量化解析气候变化、人类活动、以及二者协同作用对实际蒸散发量变化的影响。利用RCCC‑WBM模型，通过径流模拟优化分阶段率定模型参数，在此基础上，模拟不同流域状态（表征不同人类活动情势）和不同气候情景下的流域实际蒸散发过程，进而识别气候变化、人类活动和二者的协同作用对流域实际蒸散发量的影响。该方法能够更灵活、有效地应用到流域水资源评价和管理的具体工作。
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公开(公告)号：CN119026485B
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411506055.X
申请日：2024-10-28
Applicant: 水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院
IPC: G06F30/27 , G06Q50/26 , G06N3/0442
Abstract: 本发明公开了一种产流模式时空分异的黄土高原分布式洪水模拟方法，属于模型建立方法技术领域，包括构建产流模式时空分异识别技术框架、植物截留模块、入渗模块、蒸散发模块、淤地坝/梯田模块完善、耦合网格水滴汇流方法和深度学习的汇流计算和结合变参数理论和经验完善模型。本发明在变化环境对暴雨产汇流过程的影响机理的基础上，进一步揭示变化环境下黄土高原产流模式的时空分析特征，结合深度学习理论，构建耦合产流模式时空分异和深度学习理论的分布式洪水模拟模型，通过网格水滴汇流方法和深度学习理论进行模型的汇流计算；最后结合变参数理论和经验，完善模型的参数模块，实现模型参数从静态到动态转变的功能。
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公开(公告)号：CN119026485A
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202411506055.X
申请日：2024-10-28
Applicant: 水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院
IPC: G06F30/27 , G06Q50/26 , G06N3/0442
Abstract: 本发明公开了一种产流模式时空分异的黄土高原分布式洪水模拟方法，属于模型建立方法技术领域，包括构建产流模式时空分异识别技术框架、植物截留模块、入渗模块、蒸散发模块、淤地坝/梯田模块完善、耦合网格水滴汇流方法和深度学习的汇流计算和结合变参数理论和经验完善模型。本发明在变化环境对暴雨产汇流过程的影响机理的基础上，进一步揭示变化环境下黄土高原产流模式的时空分析特征，结合深度学习理论，构建耦合产流模式时空分异和深度学习理论的分布式洪水模拟模型，通过网格水滴汇流方法和深度学习理论进行模型的汇流计算；最后结合变参数理论和经验，完善模型的参数模块，实现模型参数从静态到动态转变的功能。
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