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申请/专利权人：中国水利水电科学研究院;中水珠江规划勘测设计有限公司

摘要：本发明公开了一种基于强化学习的多站点流域水文模型参数集成率定方法，包括以下步骤：步骤1、对全部站点流域进行站点流域集群划分；步骤2、对站点流域集群进行小流域单元类划分；步骤3、构建站点流域集群水文模型；步骤4、确定模型参数率定所用场次洪水的初始状态；步骤5、站点流域集群水文模型参数集成率定；步骤6、参数率定后的水文模型模拟精度评估和率定迭代。本发明所述方法解决了具有相似水文特性区域多站点数据集成应用问题，实现了水文模型参数率定的区域综合，提高了模型初始值的准确度，减少了模型初始值对洪水模拟预报造成的误差，通过采用DDPG强化学习算法进行水文模型参数集成率定，提高了水文模型参数率定效率和准确性。

主权项：1.一种基于强化学习的多站点流域水文模型参数集成率定方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1、对全部站点流域进行站点流域集群划分：基于各站点流域的水文气象特征，采用聚类分析算法将全部站点流域划分为若干站点流域集群；步骤2、对站点流域集群进行小流域单元类划分：基于站点流域集群内各站点流域的数字高程模型DEM和数字线划地图DLG数据，结合水文监测站点和水利工程数据，以及遥感影像数据、土地利用和植被类型、土壤质地类型数据和行政区划，综合考虑自然地形地貌、地表汇水关系、行政区划因素，按设定的集水面积将各站点流域划分为若干小流域单元；根据每个站点流域集群的遥感影像数据，利用样本深度学习方法提取集群内各小流域单元的流域水文特征指标，采用相似度指标法判定各小流域单元之间的相似度，将站点流域集群内判定为相似的小流域单元划分为同一个小流域单元类；步骤3、构建站点流域集群水文模型：判断站点流域集群内各站点流域是否满足建模条件，对于满足建模条件的站点流域进行水文模型构建，所述水文模型根据站点流域集群的水文特征选择；所述建模条件为站点流域具有长系列水文气象数据，水文气象数据包括日尺度水文气象数据和小时尺度水文气象数据；对于满足建模条件的站点流域，若共划分Y场洪水过程，则0.7Y场次洪水用于模型参数率定，其余0.3Y场次洪水用于模型参数验证；步骤4、确定模型参数率定所用场次洪水的初始状态：根据微波遥感影像数据获取流域表层土壤湿度反演结果；依据站点流域的水文气象特性选择蒸散发计算模型，基于日尺度水文气象数据进行连续模拟，模拟流域土壤湿度变化过程；采用卡尔曼滤波原理对两种土壤湿度数据进行同化以获取场次洪水前期土壤湿度最优值，确定站点流域水文模型参数率定所用场次洪水的初始状态；步骤5、站点流域集群水文模型参数集成率定：依据步骤3将各站点流域的0.7Y场次洪水用于模型参数率定，其余0.3Y场次洪水数据用于模型参数验证，基于步骤4的结果设定站点流域各场次洪水的前期土壤湿度即初始状态，基于划分的站点流域集群小流域单元类，利用小时尺度水文气象数据，采用DDPG强化学习算法实现站点流域集群水文模型参数的集成率定；步骤6、参数率定后的水文模型模拟精度评估和率定迭代：采用纳什效率系数NSE和洪峰流量相对误差绝对值REQ指标评估参数集成率定精度，对于各站点流域，基于步骤5率定得到的站点流域集群水文模型参数集合S*，提取站点流域的水文模型参数率定结果Sstation*，模拟站点流域验证期场次洪水的雨洪响应过程，并计算各站点流域率定和验证期所有场次的NSE、REQ及其均值，记为和分别计算站点流域集群内所有站点流域和的均值；设定NSE和REQ合格阈值分别为NSElim、REQlim，判定率定和验证期所有站点流域和的均值是否在上述合格范围内，若在，认为参数集合S*满足精度要求，反之则调整DDPG强化学习算法参数的状态空间和循环计算次数T，重复参数率定过程，直至NSE和REQ指标合格；若在设定的NSE和REQ合格阈值下，参数集合S*一直无法满足精度要求，则降低NSElim、提高REQlim，NSElim0，REQlim0，重复率定过程，直至指标合格。

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百度查询： 中国水利水电科学研究院 中水珠江规划勘测设计有限公司 基于强化学习的多站点流域水文模型参数集成率定方法