【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及水文预报，更具体地说，本专利技术涉及基于物理过程和可解释深度学习双驱动的水文预报方法。
技术介绍
1、水文预报是一项极其重要的非工程措施，在流域水资源管理和减轻洪水灾害方面发挥着关键作用。水文预报的精度和效率对洪水预警、洪水风险分析和水库运行等领域至关重要。然而，由于水文过程的复杂性和人类认识的局限性，水文预报本身包含各种不确定性，如数据观测、模型结构和模型参数。这些不确定性导致了预报结果的偏差，对水文预报的理论和方法提出了新的挑战。因此，综合分析不确定性信息和迁移转化原理，对改进现有预报模式具有深远意义。
2、水文预报技术主要分为过程驱动模型和数据驱动模型。过程驱动模型在概括环境变量与径流之间的复杂非线性关系时通常面临挑战。这种局限性源于对动态水文过程的不完全理解和表述，从而给流量预测带来误差和不确定性。另一方面，数据驱动模型对数据的严重依赖往往会导致忽略支配水文过程的基本物理机制。因此，开发一种将过程驱动模型与数据驱动模型相结合的混合模型，是一种很有前景且节省资源的策略。
3、近年来，深度学习作为机器学习的一个专业子集，在水文研究中获得了广泛关注。与传统的机器学习技术相比，深度神经网络以其复杂的架构和更多的神经元数量而与众不同。然而，可解释性仍然是深度学习的一个明显局限，模型内部机制通常在预报过程中难以直接阐明。这种不透明性导致预报结果的可信度不足，从而限制了此类模型的实际应用，尤其是在实时、小时尺度的水文预报领域。此外，深度学习模型在模型准确性和可解释性之间仍然存在明显的权衡。因此，如
4、针对上述问题，本专利技术提出一种解决方案。
技术实现思路
1、为了克服现有技术的上述缺陷，本专利技术的实施例提供基于物理过程和可解释深度学习双驱动的水文预报方法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
3、基于物理过程和可解释深度学习双驱动的水文预报方法，包括如下步骤：
4、基于物理模型构建流域水文模型，分析流域特征并选择适配的降雨径流模型，通过头部特定改进极光优化算法对模型参数进行率定与验证，生成初始预报结果；
5、构建深度学习模型，以流域水文模型的预报残差为训练目标，通过头部特定改进极光优化算法对深度学习模型超参数进行调优；
6、基于流域水文模型的初始预报结果和实测数据，构建多维多步长预报残差矩阵和多维多步长水文要素矩阵，矩阵表征流域的实际物理过程和模拟物理过程之间的差异；
7、将深度学习后处理模型预测的预报残差与流域水文模型的原始预报结果进行多预见期同步校正，生成双驱动校正模型；
8、通过双驱动校正模型生成实时水文预报结果，并在不同预见期内获得多步校正预报结果；
9、基于校正预报结果，利用沙普利加性解释方法，对深度学习后处理模型的输入变量进行重要性分析，量化各输入变量对校正结果的贡献，优化模型输入变量的设计和校正机制。
10、在一个优选的实施方式中，所述多维多步长预报残差矩阵的构建包括：
11、从流域水文模型的结果集中剥离出预报值，结合实测值分析预报差异的时序相关性；
12、基于时序滞后因子和预见期设定，生成多维多步长预报残差矩阵：
13、；
14、式中，表示t时刻预见期为m，前滞后期为s的预报残差值，表示时刻至t时刻和t时刻至时刻的实测值，表示时刻至t时刻和t时刻至时刻的预报值。
15、在一个优选的实施方式中，对流域水文模型的初始预报结果进行多预见期同步校正，具体包括：
16、双驱动校正模型在t时刻和预见期m内的径流预报结果表达如下：
17、
18、式中，是通过深度学习后处理模型得到的t + m时刻的预报残差，是通过降雨径流模型得到的t + m时刻的预报流量，和分别代表深度学习后处理模型和降雨径流模型的计算过程，为t时刻降雨径流模型的预报差异，为t + m时刻降雨径流模型计算所需要的水文要素，为降雨径流模型在t + m时刻的初始计算条件。
19、在一个优选的实施方式中，所述物理模型的构建包括以下步骤：
20、将土层分为三层分别计算蒸散发量；
21、基于降雨径流条件计算产流，并将产流划分为地面径流、壤中流径流和地下径流；
22、通过马斯京根法进行径流汇流计算，生成流域的逐小时流量预报结果。
23、在一个优选的实施方式中，所述多维多步长水文要素矩阵的构建包括：
24、选择流域关键水文要素，包括降雨量、降雨径流、土壤湿度和蒸散量；
25、基于时序互相关性和滞后特性，生成多维多步长水文要素矩阵，矩阵表达为：
26、；
27、式中，表示t时刻预见期为m，前滞后期为s2的水文要素矩阵值，表示时刻至t时刻和t时刻至时刻的水文要素值。
28、在一个优选的实施方式中，利用头部特定改进极光优化算法对模型参数进行优化的具体步骤包括：
29、基于混沌映射方法生成初始种群，其中混沌映射参数通过分析模型参数的变化特性确定；
30、在种群个体更新过程中，引入回转运动、极光椭圆步道和粒子碰撞机制优化目标函数；
31、持续迭代更新种群位置，直至目标函数达到最优或达到最大迭代次数。
32、在一个优选的实施方式中，利用贝叶斯推断和马尔科夫蒙特卡罗算法（mcmc）对双驱动校正模型的不确定性进行量化，具体包括：
33、将双驱动校正模型的输出结果进行正态分布转化，并生成初始先验分布；
34、结合观测数据，基于贝叶斯推断方法迭代更新后验分布，量化模型预测结果的不确定性；
35、通过后验分布抽样分析生成每个时刻的概率预报区间。
36、在一个优选的实施方式中，通过沙普利加性解释方法对深度学习后处理模型进行可解释性分析，包括以下步骤：
37、基于沙普利加性解释方法计算预报残差矩阵和水文要素矩阵对模型输出的沙普利值；
38、量化各输入变量对模型输出的贡献；
39、结合流域水文模型的产流机制和误差来源，解释输入变量对双驱动模型整体预测结果的影响。
40、在一个优选的实施方式中，深度学习后处理模型与流域水文模型的双驱动融合机制适用于不同类型的流域水文模型，包括但不限于新安江模型、scs-cn模型和topmodel模型。
41、本专利技术基于物理过程和可解释深度学习双驱动的水文预报方法的技术效果和优点：
42、本专利技术通过融合传统水文模型与可解释深度学习，充分利用了两者的优势，从而显著提高了实时水文预报的精度和效率。采用头部特定改进极光优化算法优化混合模型的参数本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于物理过程和可解释深度学习双驱动的水文预报方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于物理过程和可解释深度学习双驱动的水文预报方法，其特征在于，所述多维多步长预报残差矩阵的构建包括：
3.根据权利要求1所述的基于物理过程和可解释深度学习双驱动的水文预报方法，其特征在于：对流域水文模型的初始预报结果进行多预见期同步校正，具体包括：
4.根据权利要求1所述的基于物理过程和可解释深度学习双驱动的水文预报方法，其特征在于，所述物理模型的构建包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的基于物理过程和可解释深度学习双驱动的水文预报方法，其特征在于，所述多维多步长水文要素矩阵的构建包括：
6.根据权利要求5所述的基于物理过程和可解释深度学习双驱动的水文预报方法，其特征在于，利用头部特定改进极光优化算法对模型参数进行优化的具体步骤包括：
7.根据权利要求1所述的基于物理过程和可解释深度学习双驱动的水文预报方法，其特征在于，利用贝叶斯推断和马尔科夫蒙特卡罗算法对双驱动校正模型的不确定性进行量化，具体包括：<...
【技术特征摘要】
1.基于物理过程和可解释深度学习双驱动的水文预报方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于物理过程和可解释深度学习双驱动的水文预报方法，其特征在于，所述多维多步长预报残差矩阵的构建包括：
3.根据权利要求1所述的基于物理过程和可解释深度学习双驱动的水文预报方法，其特征在于：对流域水文模型的初始预报结果进行多预见期同步校正，具体包括：
4.根据权利要求1所述的基于物理过程和可解释深度学习双驱动的水文预报方法，其特征在于，所述物理模型的构建包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的基于物理过程和可解释深度学习双驱动的水文预报方法，其特征在于，所述多维多步长水文要素矩阵的构建包括：
6.根据权利要求5所述的基于物理过程和可解释深度...
【专利技术属性】
技术研发人员：朱非林，朱鸥，孙一萌，曾雨柔，徐斌，吴张勇，韩明宇，赵灵琪，侯添甜，钟平安，
申请(专利权)人：河海大学，
类型：发明
国别省市：
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