CN119474767A 一种集成多源融合及动态优化的水文大模型构建方法 （长江水利委员会水文局）

号一种集成多源融合及动态优化的水文大模涉及一种集成多源融合及动态优化的水文大模实现根据水文地理位置信息和水文变化评估数2步骤S1：获取水文监测数据；对水文监测数据进行2.根据权利要求1所述的集成多源融合及动态优化的水文大模型构建方法，其特征在3.根据权利要求2所述的集成多源融合及动态优化的水文大模型构建方法，其特征在步骤S232：基于河网形状特征数据和河道水流方向数步骤S233：基于河道水流方向数据和河道流速数3步骤S234：根据水文植被覆盖地形数据和水文地形落差数据进行地貌起伏特征识别，步骤S235：通过水文地貌起伏程度数据对水文地形落4.根据权利要求1所述的集成多源融合及动态优化的水文大模型构建方法，其特征在步骤S31：对水文径流量特征数据进行径流量丰枯状态识别，得到径流量丰枯状态数5.根据权利要求4所述的集成多源融合及动态优化的水文大模型构建方法，其特征在冻期水文流量数据对水文季节性变化数据进行封冻期影响性评估，得到封冻期影响性数46.根据权利要求4所述的集成多源融合及动态优化的水文大模型构建方法，其特征在步骤S352：基于地区降水时段数据对季节性降水影响性步骤S354：根据地区气温分布状态数据对封冻期影响性数步骤S355：将降水影响时间关联数据和封冻期气温关联数据进7.根据权利要求1所述的集成多源融合及动态优化的水文大模型构建方法，其特征在8.根据权利要求7所述的集成多源融合及动态优化的水文大模型构建方法，其特征在步骤S412：对水文监测训练模型进行模型交叉验证步骤S413：将水文多源关联数据与水文监测数据进行59.根据权利要求7所述的集成多源融合及动态优化的水文大模型构建方法，其特征在步骤S431：基于水文监测预警模型对水文情况预测进步骤S432：基于水文监测预警模型对水文情况预步骤S433：根据水文径流量异常程度数据和水文封冻期步骤S434：将水文径流量异常程度数据、水文封冻期步骤S442：根据水文异常类型数据和水文异常程度数据进行水步骤S443：利用区块链技术将水文情况预测数据、水文67[0007]本发明对多维水文特征数据进行河流分段标记，能够区分不8根据河网形状特征数据对水文河网密度数据进行水流方向确定，生成河道水流方向数据；[0009]本发明对水文河网密度数据进行河网形状特征识别，明确河步骤S32：根据丰枯水位差值数据对水文径流量特征数据进行水文年变化情况监9步骤S345：将季节性降水影响性数据和封冻期影响性数据进行水文影响评估合[0013]本发明对水文季节性变化数据进行季节性模式识别，明确水文变化的周期性规步骤S355：将降水影响时间关联数据和封冻期气温关联数据进行多源关联分析，数据的完整性和不可篡改性得到了保障，为水资源管理和灾害预防提供了坚实的数据基数据；根据多源异常水文变化数据和多源增量更新信息对水文监测模型进行动态参数优通过水文监测训练模型评估数据对水文监测训练模型进行模型参数调整，优化了模型性步骤S442：根据水文异常类型数据和水文异常程度数据进行水文预警信息生成，类型数据和水文异常程度数据进行水文预警信息生成，使得预警信息更具针对性和准确术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范Pandas库，对水文监测数据进行数据预处理；具体地，使用dropna()函数去除缺失值，drop_duplicates()函数删除重复记录；为了消除不同量纲的影响，还需要对水文监够根据各个网格单元或子流域位置及相应的土地利用情况进行根据河网形状特征数据对水文河网密度数据进行水流方向确定，生成河道水流方向数据；步骤S32：根据丰枯水位差值数据对水文径流量特征数据进行水文年变化情况监步骤S345：将季节性降水影响性数据和封冻期影响性数据进行水文影响评估合步骤S355：将降水影响时间关联数据和封冻期气温关联数据进行多源关联分析，模型的预测精度，从而得到水文监测预警模型；基于优化后的水文监测预警模型对水文监将水文情况预测数据以图表形式展示；通过绘制流量和水位随时间变化的曲线图，生成直数据；根据多源异常水文变化数据和多源增量更新信息对水文监测模型进行动态参数优文径流量异常程度数据和水文封冻期异常周期数据对水文情况预测进行季节性变化异常程度数据、水文封冻期异常周期数据和水文季节性异常持续时间进行水文异常情况合并，步骤S442：根据水文异常类型数据和水文异常程度数据进行水文预警信息生成，