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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：CN119272635B
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411784868.5
申请日：2024-12-06
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 , G06F18/15 , G06F18/213 , G06F113/08 , G06F119/08 , G06F123/02
Abstract: 本发明提供了一种基于动态植被的生态水文过程模拟方法、装置及设备，涉及水文过程模拟技术领域，包括：获取目标流域内长序列水文气象资料和卫星遥感影像资料；基于卫星遥感影像资料，解译生成目标流域对应的面平均归一化植被指数序列；通过预先构建的流域水文模型，基于长序列水文气象资料和面平均归一化植被指数序列，模拟目标流域在动态植被条件下的生态水文过程，以得到目标流域对应的生态水文过程模拟结果。本发明可以实现动态植被条件下的生态水文过程的准确模拟。
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公开(公告)号：CN115357847B
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202211036334.5
申请日：2022-08-28
Applicant: 水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于误差分解的日尺度星地降水融合方法，借助误差分解模型将雨量站观测降水与卫星遥感反演降水之间的误差分解为命中误差、漏报误差和误报误差，针对各项误差选取地理加权回归模型和相似矩阵法计算空间误差估计值和降水背景值，最后通过“加法模型”框架、“乘法模型”框架和回归残差值估计进行降水融合，得到各网格点的降水融合值。本发明更细致地针对站点处的各误差组分进行空间降水误差估计，减少降水融合模型的不确定性；地理加权回归模型反映了降水误差与其影响因素之间的非平稳关系，相似矩阵法修正了降水背景场中的错误信息，充分利用各误差组分的有效信息，能够获得更好的降水空间估计数据，误差小于常规的降水插值方法。
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公开(公告)号：CN114943361A
公开(公告)日：2022-08-26
申请号：CN202210256098.1
申请日：2022-03-15
Applicant: 水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院
Abstract: 本发明公开了一种估算缺资料地区参考作物蒸散量的方法，包括资料收集，参数优化，地理因子选择，基于机器学习的参数区域化模型，计算得到的Hargreaves‑Samani模型参数，采用气温数据进一步计算缺资料地区参考作物蒸散量。本发明充分借助研究区内资料齐全地区的气象数据和地理因子信息，结合机器学习算法构建了Hargreaves‑Samani模型参数的缺资料区优化估计方法，相对于原始的Hargreaves‑Samani模型能显著提高缺资料地区参考作物蒸散量计算精度，同时相比于以往直接利用气象数据和机器学习模型建模的方式，本发明以Hargreaves‑Samani模型为基准，具备良好的物理基础，为缺资料地区精准的参考作物蒸散量估算提供了技术手段。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104298877B
公开(公告)日：2016-03-23
申请号：CN201410539158.6
申请日：2014-10-13
Applicant: 水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明公开了一种可降低不确定性的气候变化情景修订方法，收集区域内的降水和气温历史观测数据，并模拟出气候情景数据即未来情景下的降水和气温，采用距离反比插值算法将降水和气温历史观测数据插值到与气候情景数据相匹配的网格上，利用降水和气温历史观测数据与同时期气候情景下模拟所得的降水和气温数据的差值，提出并计算气温和降水的修订系数，利用修订系数，对气候情景基准期和未来变化进行修订，建立修订后的气候情景数据集。本发明结合区域内的历史实测水文气象要素数据库，提出气候情景的修订方法进行修订，评价气候模式输出的原始气候情景数据在区域范围的模拟能力，建立研究区域的气候变化情景数据集，为气候变化影响评价提供科学合理的依据。
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公开(公告)号：CN104281776A
公开(公告)日：2015-01-14
申请号：CN201410491734.4
申请日：2014-09-23
Applicant: 水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明提供了一种人类活动对河川径流过程显著影响期的判断方法，收集研究流域内长序列逐月水文气象资料，初步判断人类活动对年径流量显著影响而变化的年份，筛选适合于研究流域的水文模型，模拟全系列径流过程，统计每个年份对年径流量的模拟误差标准量SREi，绘制模拟误差标准量的逐年过程，根据过程偏离横轴的情况判断人类活动对河川径流过程显著影响期。本发明以数理统计与水文过程物理模拟方法为基础，诊断人类活动对河川径流影响时期，科学摒弃了气候要素对河川径流的可能影响，并且诊断结果与流域内人类活动实际状况一致，有效地避免传统方法因气候要素变异对水文序列影响带来的对人类活动显著影响期的误判，因此给出的诊断结果更为科学、合理。
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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：CN119272635A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411784868.5
申请日：2024-12-06
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 , G06F18/15 , G06F18/213 , G06F113/08 , G06F119/08 , G06F123/02
Abstract: 本发明提供了一种基于动态植被的生态水文过程模拟方法、装置及设备，涉及水文过程模拟技术领域，包括：获取目标流域内长序列水文气象资料和卫星遥感影像资料；基于卫星遥感影像资料，解译生成目标流域对应的面平均归一化植被指数序列；通过预先构建的流域水文模型，基于长序列水文气象资料和面平均归一化植被指数序列，模拟目标流域在动态植被条件下的生态水文过程，以得到目标流域对应的生态水文过程模拟结果。本发明可以实现动态植被条件下的生态水文过程的准确模拟。
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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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