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一种感潮河流水文数据的处理方法及系统 

申请/专利权人:长江水利委员会水文局长江中游水文水资源勘测局;郑少萍

申请日:2024-01-05

公开(公告)日:2024-03-19

公开(公告)号:CN117520718B

主分类号:G06F17/10

分类号:G06F17/10;G06Q50/26;H03H21/00;G06Q50/06;G06F16/29;G16Y40/10;G16Y20/10

优先权:

专利状态码:有效-授权

法律状态:2024.03.19#授权;2024.02.27#实质审查的生效;2024.02.06#公开

摘要:本发明涉及水文数据处理技术领域,尤其涉及一种感潮河流水文数据的处理方法及系统。所述方法包括以下步骤:对感潮河流进行实时水文数据收集,从而获取实时感潮河流水文数据,其中实时感潮河流水文数据包括潮位数据、潮流数据以及河流浊度数据,其中河流浊度数据包括感潮河流上、中、下游各河段对应断面的多垂线河流浊度数据;对潮位数据进行合理性校验,从而获取第一潮位过程线数据;构建自适应卡尔曼预测模型,利用自适应卡尔曼预测模型对第一潮位过程线数据进行差值补档,从而获取重构潮位数据。本发明提供了准确的感潮河流水文数据,并生成水文数据分析报告,为感潮河流的管理和保护提供重要支持。

主权项:1.一种感潮河流水文数据的处理方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤S1:对感潮河流进行实时水文数据收集,从而获取实时感潮河流水文数据,其中实时感潮河流水文数据包括潮位数据、潮流数据以及河流浊度数据,其中河流浊度数据包括感潮河流上、中、下游各河段对应断面的多垂线河流浊度数据;步骤S2:对潮位数据进行合理性校验,从而获取第一潮位过程线数据;构建自适应卡尔曼预测模型,利用自适应卡尔曼预测模型对第一潮位过程线数据进行差值补档,从而获取重构潮位数据;步骤S3:对感潮河流进行河槽形状检测,从而获取感潮河流河槽数据;根据感潮河流河槽数据对潮流数据进行河流断面流量模拟计算,从而获取感潮河流断面流量场数据;步骤S4:根据河流浊度数据对感潮河流进行水平整体含沙量反演,从而获取断面平均含沙量时序数据;步骤S5:根据重构潮位数据、感潮河流断面流量场数据以及断面平均含沙量时序数据对感潮河流进行悬移质含沙量计算,从而获取悬浮质浓度分布场数据;根据重构潮位数据、感潮河流断面流量场数据、断面平均含沙量时序数据以及悬浮质浓度分布场数据生成感潮河流水文数据分析报告。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 长江水利委员会水文局长江中游水文水资源勘测局;郑少萍 一种感潮河流水文数据的处理方法及系统

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