本發(fā)明涉及一種水文預(yù)報(bào)模型，尤其是一種基于mvc架構(gòu)的水文預(yù)報(bào)模型及其求解方法。

背景技術(shù)：

水文預(yù)報(bào)是防汛、抗旱和水資源利用等重大決策的重要依據(jù)。水文預(yù)報(bào)模型可分為黑箱模型、概念模型和物理模型；目前應(yīng)用較多的是概念模型，其最大特點(diǎn)是以水文現(xiàn)象的物理概念和一些經(jīng)驗(yàn)公式為基礎(chǔ)構(gòu)造的，它把流域的物理基礎(chǔ)(如下墊面等)進(jìn)行概化(如線性水庫、土層劃分、蓄水容量曲線等)，再結(jié)合水文經(jīng)驗(yàn)公式(如下滲曲線、匯流單位線、蒸散發(fā)公式等)來近似地模擬流域水流過程。但是由于參數(shù)繁多，且參數(shù)間不獨(dú)立和關(guān)系不確定問題較難解決。

一種線性隨機(jī)模型將水文時(shí)間系列簡單的描述成一個(gè)單一時(shí)間函數(shù)(通常表示為一個(gè)離散)的概率和序列，此類模型包括單位線(shermen，1932)，總徑流線性響應(yīng)模型(box和jenk-ins，1976)和線性擾動(dòng)模型(nash和barsi，1983)。此類模型是應(yīng)用線性系統(tǒng)分析的概念，用一個(gè)線性轉(zhuǎn)換來模擬流域?qū)嶋H水文過程的“黑箱子”模型。

洪水預(yù)報(bào)系統(tǒng)的開發(fā)在國內(nèi)外已有30多年的歷史，不同階段的開發(fā)模式和系統(tǒng)架構(gòu)均不相同。最初單純以預(yù)報(bào)自動(dòng)化為目標(biāo)，以后隨著信息化技術(shù)的發(fā)展，加入圖形交互處理技術(shù)，并對(duì)洪水預(yù)報(bào)數(shù)學(xué)模型計(jì)算結(jié)果進(jìn)行人工干預(yù)，但是總體來說水文預(yù)報(bào)系統(tǒng)架構(gòu)老舊，系統(tǒng)的維護(hù)和升級(jí)十分困難，很大程度上阻礙了水文預(yù)報(bào)軟件的持續(xù)發(fā)展。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

為解決上述問題，本發(fā)明公開一種能夠?qū)崿F(xiàn)網(wǎng)絡(luò)訪問、匹配多種展示形式的基于mvc架構(gòu)的水文預(yù)報(bào)模型，具體技術(shù)方案為：

基于mvc架構(gòu)的水文預(yù)報(bào)模型，包括：視圖、模型、控制器三個(gè)部分；

所述的視圖，為用戶看到并與之交互的界面，用于向用戶顯示相關(guān)的數(shù)據(jù)，接收用戶的輸入數(shù)據(jù)，接受模型發(fā)出的數(shù)據(jù)更新事件，對(duì)用戶界面進(jìn)行同步更新；

所述的模型，是線性隨機(jī)模型，包括算法對(duì)象和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)對(duì)象，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和計(jì)算，為多個(gè)視圖提供數(shù)據(jù)，當(dāng)數(shù)據(jù)發(fā)生改變時(shí)，通知視圖部分；上述數(shù)據(jù)存儲(chǔ)對(duì)象包括方案對(duì)象、雨量站對(duì)象、水位站對(duì)象。

所述模型包括：季節(jié)子模型，總徑流線性響應(yīng)子模型即slm模型，線性擾動(dòng)子模型即lpm模型；

所述的控制器，控制對(duì)象負(fù)責(zé)邏輯處理、控制實(shí)體數(shù)據(jù)在視圖上展示、調(diào)用模型處理業(yè)務(wù)請(qǐng)求。

該水文預(yù)報(bào)模型的求解方法，包括以下過程：

a，視圖接收用戶的請(qǐng)求和獲取用戶設(shè)置的數(shù)據(jù)，以及獲取數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)，調(diào)用模型來進(jìn)行處理；所述的視圖獲取用戶設(shè)置的數(shù)據(jù)，包括先獲取用于率定的降雨測站id列表，然后獲取預(yù)報(bào)水站的編碼；所述的視圖獲取數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)，包括獲取降雨、水位數(shù)據(jù)；

b，控制器接收模型計(jì)算所需的參數(shù)后，調(diào)用模型進(jìn)行水文預(yù)報(bào)計(jì)算；

c，模型處理控制器傳來的請(qǐng)求，開始進(jìn)行計(jì)算，并將計(jì)算的結(jié)果傳遞回控制器，控制器調(diào)用相應(yīng)的view格式化模型傳遞回的結(jié)果數(shù)據(jù)，并通過視圖的表示層呈現(xiàn)給用戶；

上述的c，模型處理控制器傳來的請(qǐng)求進(jìn)行計(jì)算，包括：

c1調(diào)用季節(jié)子模型計(jì)算水文特征量的季節(jié)均值；

季節(jié)子模型輸入項(xiàng)為水文特征量率定期時(shí)段內(nèi)的全部日均值，輸出值為季節(jié)均值qd，i，季節(jié)均值是指帶有季節(jié)特征的多年同日均值；

上述季節(jié)均值qd，i公式為：

式中：qd，i表示第i年第d天的水文變量，n是資料年份數(shù)；

為克服部分區(qū)域樣本年限較短，所求得的季節(jié)性均值仍具有隨機(jī)擾動(dòng)，采用傅氏級(jí)數(shù)對(duì)季節(jié)性均值進(jìn)行光滑模擬，經(jīng)光滑后的系列可用下式表示

式中：為均值，aj和bj為富士級(jí)數(shù)，j為調(diào)和函數(shù)的序數(shù)，即：

式中：j為調(diào)和函數(shù)的序數(shù)，實(shí)際中，一般取l＝4或5個(gè)調(diào)和級(jí)數(shù)。

c2調(diào)用總徑流線性響應(yīng)子模型計(jì)算模擬的水文特征量；

總徑流線性響應(yīng)子模型的輸入項(xiàng)為線性擾動(dòng)系統(tǒng)響應(yīng)函數(shù)h(i)和被預(yù)報(bào)水文特征量的相關(guān)特征量x(k-i+1)；輸出項(xiàng)為被預(yù)報(bào)水文特征量y(k)；

c3線性擾動(dòng)子模型計(jì)算模型效率系數(shù)得到水位預(yù)報(bào)結(jié)果；

上述的總徑流線性響應(yīng)模型(slm模型)包括如下內(nèi)容：

假定流域是一個(gè)線性、時(shí)不變、集總的確定性水文系統(tǒng)，則總徑流線性響應(yīng)模型的系統(tǒng)方程，可用下列線性卷積方程表達(dá)：

式中，τ為積分變量，h(τ)為流域的響應(yīng)函數(shù)

系統(tǒng)的輸出y(t)可由系統(tǒng)的輸入x(t)經(jīng)過線性運(yùn)算而得出。

當(dāng)輸入函數(shù)表示為一系列連續(xù)的短時(shí)段t的均值序列時(shí)，輸入和輸出之間的線性關(guān)系可以表示為以下卷積積分離散公式：

式中：m為流域的記憶長度，即任一輸入x的作用效應(yīng)只持續(xù)m個(gè)δt時(shí)段。

上述的線性擾動(dòng)模型即lpm模型包括如下步驟：

總徑流線性響應(yīng)模型忽略了季節(jié)的影響，為進(jìn)一步提高預(yù)報(bào)精度，提出線性擾動(dòng)模型，其思想是：依據(jù)觀測的降雨～徑流{(i(k)，q(k))}，計(jì)算季節(jié)均值及其平滑值，分別記為id和qd，關(guān)于id和qd之間復(fù)雜關(guān)系不作任何假定，僅假定x(k)和y(k)之間存在線性關(guān)系，即：

x(k)＝i(k)-idy(k)＝q(k)-qd

式中：h(j)為線性擾動(dòng)系統(tǒng)響應(yīng)函數(shù)，e(k)為誤差。

lpm模型由于從實(shí)測系列中減去季節(jié)平均值，消除了大多數(shù)非線性因素對(duì)系統(tǒng)的影響，輸入和輸出離差之間較符合線性假設(shè)。對(duì)于高度季節(jié)性流域，線性擾動(dòng)模型有明顯的優(yōu)點(diǎn)。

本發(fā)明的有益效果在于：

1)本發(fā)明基于mvc設(shè)計(jì)模式，視圖不僅能向用戶顯示相關(guān)的數(shù)據(jù)，還能通過瀏覽器接收用戶的輸入數(shù)據(jù)；

2)本發(fā)明提供的水文預(yù)報(bào)模型及其求解方法，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)使用，只要開放數(shù)據(jù)庫互連即可供不同單位使用，適用性高，預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率高，同時(shí)能夠?qū)崿F(xiàn)視圖與模型的多種匹配方式；

3)本發(fā)明提供的方法便于手機(jī)端開發(fā)；

4)本發(fā)明提高了預(yù)報(bào)精度。

附圖說明

圖1為本發(fā)明的結(jié)構(gòu)示意圖；

圖2為本發(fā)明預(yù)報(bào)結(jié)果的對(duì)比圖。

a為原方法預(yù)報(bào)值；b為本發(fā)明預(yù)報(bào)值；c為實(shí)測值。

具體實(shí)施方式

實(shí)施例一

本實(shí)施例用來預(yù)報(bào)水文特征量中的水位。

如圖1所示基于mvc架構(gòu)的水文預(yù)報(bào)模型，包括：視圖、模型、控制器三個(gè)部分；

所述的視圖，為用戶看到并與之交互的界面，用于向用戶顯示相關(guān)的數(shù)據(jù)，接收用戶的輸入數(shù)據(jù)，接受模型發(fā)出的數(shù)據(jù)更新事件，對(duì)用戶界面進(jìn)行同步更新；

所述的模型，是線性隨機(jī)模型，包括算法對(duì)象和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)對(duì)象，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和計(jì)算，為多個(gè)視圖提供數(shù)據(jù)，當(dāng)數(shù)據(jù)發(fā)生改變時(shí)，通知視圖部分；上述數(shù)據(jù)存儲(chǔ)對(duì)象包括方案對(duì)象、雨量站對(duì)象、水位站對(duì)象。

所述的算法對(duì)象包括：季節(jié)子模型，總徑流線性響應(yīng)子模型即slm模型，線性擾動(dòng)子模型即lpm模型；

所述的控制器，負(fù)責(zé)邏輯處理，并控制實(shí)體數(shù)據(jù)在視圖上展示、調(diào)用模型處理業(yè)務(wù)請(qǐng)求。

該水文預(yù)報(bào)模型的求解方法，包括以下過程：

a，視圖接收用戶的請(qǐng)求和獲取用戶設(shè)置的數(shù)據(jù)，以及獲取數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)，調(diào)用模型來進(jìn)行處理；所述的視圖獲取用戶設(shè)置的數(shù)據(jù)，包括先獲取用于率定的降雨測站id列表，然后獲取預(yù)報(bào)水站的編碼；所述的視圖獲取數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)，包括獲取降雨、水位數(shù)據(jù)；

b，控制器接收模型計(jì)算所需的參數(shù)后，調(diào)用模型進(jìn)行水位預(yù)報(bào)計(jì)算；

c，模型處理控制器傳來的請(qǐng)求進(jìn)行計(jì)算，并將計(jì)算的結(jié)果傳遞回控制器，控制器調(diào)用相應(yīng)的view格式化模型傳遞回的結(jié)果數(shù)據(jù)，并通過視圖的表示層呈現(xiàn)給用戶；

上述的c，模型處理控制器傳來的請(qǐng)求進(jìn)行計(jì)算，包括：

c1調(diào)用季節(jié)子模型計(jì)算水位的季節(jié)均值；

調(diào)用太湖流域1999～2011年共計(jì)13年水位數(shù)據(jù)，計(jì)算得水位季節(jié)平均值z(mì)d如圖2所示；

上述季節(jié)均值z(mì)d公式為：

式中：zd表示1年中第d天的水位，n是資料年份數(shù)；zd，year為實(shí)測太湖流域1999～2011年水位數(shù)據(jù)；

調(diào)用太湖流域1999～2011年降雨數(shù)據(jù)，計(jì)算得降雨季節(jié)平均值pd如圖2所示；

上述季節(jié)均值pd公式為：

式中：pd表示1年中第d天的降雨，n是資料年份數(shù)；pd，year為實(shí)測太湖流域1999～2011年降雨數(shù)據(jù)；

為克服部分區(qū)域樣本年限較短，所求得的季節(jié)性均值仍具有隨機(jī)擾動(dòng)，因此需采用傅氏級(jí)數(shù)對(duì)季節(jié)性均值進(jìn)行光滑模擬，經(jīng)光滑后的系列可用下式表示

式中：為均值，aj和bj為富士級(jí)數(shù)，j為調(diào)和函數(shù)的序數(shù)，即：

式中：j為調(diào)和函數(shù)的序數(shù)，實(shí)際中，取l＝4個(gè)調(diào)和級(jí)數(shù)。

c2調(diào)用總徑流線性響應(yīng)子模型對(duì)2014年1月25日水位進(jìn)行預(yù)報(bào)；

調(diào)用太湖流域1999～2011年每年1月25日早8：00降雨報(bào)汛數(shù)據(jù)，假定前期影響天數(shù)為3天，則由c1得到的前三天，即1999～2011年共13年1月25日多年報(bào)汛水位均值yd為3.06m；由c1得到的多年前三天，即1999～2011年1月22日、23日、24日多年報(bào)汛降雨均值分別為3mm，0mm，2mm；設(shè)第多年2014年1月25日水位為y(4)，受到前三天的降雨量影響表示為下式：

y(4)-yd＝h(1)x(1)+h(2)x(2)+h(3)x(3)

y(4)-3.06＝h(1)×3+h(2)×0+h(3)×2＝0.002*3+0.002*0+0.004*2＝0.014

得到預(yù)測結(jié)果y(4)＝3.07m

上式中h(1)，h(2)，h(3)的計(jì)算方法為：

調(diào)用太湖流域1999～2011年早8：00降雨報(bào)汛數(shù)據(jù)x(1)……x(365)；及水位報(bào)汛數(shù)據(jù)y(1)……y(365)，

通過求解超定方程組，計(jì)算得h(1)＝0.002，h(2)＝0.002，h(3)＝0.004。

lpm模型由于從實(shí)測系列中減去季節(jié)平均值，消除了大多數(shù)非線性因素對(duì)系統(tǒng)的影響，輸入和輸出離差之間較符合線性假設(shè)。對(duì)于高度季節(jié)性流域，線性擾動(dòng)模型有明顯的優(yōu)點(diǎn)。

將采用基于mvc架構(gòu)的水文預(yù)報(bào)模型及其求解方法計(jì)算得的，自2014年1月1日～2014年6月30日的三日預(yù)見期水位過程和原來采用非mvc構(gòu)架模型預(yù)報(bào)的三日預(yù)見期的水位過程，以及實(shí)測水位過程點(diǎn)匯于圖2。由圖2可見本發(fā)明方法獲得的預(yù)報(bào)值與實(shí)測值更接近。