【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理与预测，尤其涉及一种集成多源融合及动态优化的水文大模型构建方法。
技术介绍
1、水文统计是水文定量研究的重要工具，能够对水文情势预测、水资源评价管理和综合系统规划等方面发挥重要作用；早期的水文统计，研究人员通过水文监测站进行水文信息收集，根据历史水文情况进行流域水文模型的构建，并基于研究人员的经验对流域水文情况做出分析和判断；随着遥感技术和水循环示踪技术被应用于水文分析领域，使得增强对水文情况的监测和预防；然而，水文监测数据呈现出海量、多维、复杂的特点；现在的水文分析方法未能对水文监测数据进行季节性变化影响性评估；并且难以基于水文地理位置信息和水文变化评估数据对水文监测模型进行动态优化，从而导致水文监测模型的响应速度慢、预测结果精度低。
技术实现思路
1、基于此，有必要提供一种集成多源融合及动态优化的水文大模型构建方法，以解决至少一个上述技术问题。
2、为实现上述目的，一种集成多源融合及动态优化的水文大模型构建方法，所述方法包括以下步骤：
3、步骤s1：获取水文监测数据；对水文监测数据进行数据预处理，得到标准水文监测数据；对标准水文监测数据进行多维特征识别，得到多维水文特征数据；
4、步骤s2：对多维水文特征数据进行径流量特征提取，得到水文径流量特征数据；对水文径流量特征数据进行河网密度测算，生成水文河网密度数据；对水文河网密度数据进行水文地形地貌识别，生成水文地形地貌特征数据；利用地理信息系统技术对水文地形地貌特征数据进行
5、步骤s3：对水文径流量特征数据进行径流量变化监测，得到径流量变化数据；基于水文地理位置信息对径流量变化数据进行季节性分析，生成水文季节性变化数据；对水文季节性变化数据进行水文影响性评估，得到水文影响评估数据；将水文地理位置信息和水文变化评估数据进行多源关联分析，得到水文多源关联数据；
6、步骤s4：利用水文多源关联数据进行水文监测模型构建，得到水文监测模型；对水文监测模型进行动态优化，得到水文监测预警模型；基于水文监测预警模型对水文监测数据进行水文情况预测，生成水文情况预测报告；基于水文监测预警模型对水文情况预测报告进行水文异常情况检测，生成水文异常检测数据；将水文情况预测报告和水文异常检测数据上传至区块链网络分布式存储，以执行智能水文监测作业。
7、本专利技术首先获取水文监测数据，确保了对水文情况的全面获取；对水文监测数据进行预处理，转化为标准水文监测数据，提高了数据的可用性和准确性；进一步对标准水文监测数据进行多维特征识别，为后续深入分析水文特征提供了数据基础；对多维水文特征数据进行径流量特征提取，能够识别和分析水文径流量的关键特征；对水文径流量特征数据进行河网密度测算，有助于评估河流网络的分布和密度；对水文河网密度数据进行水文地形地貌识别，明确地形地貌对水文特征的影响；利用地理信息系统技术对水文地形地貌特征数据进行地理位置确定，为水文特征的空间定位提供了精确的数据支持；对水文径流量特征数据进行径流量变化监测，使得跟踪和监测径流量的动态变化；基于水文地理位置信息对径流量变化数据进行季节性分析，有助于识别季节性水文变化模式；对水文季节性变化数据进行水文影响性评估，明确水文变化对环境影响性；将水文地理位置信息和水文变化评估数据进行多源关联分析，能够综合分析水文特征与地理位置的关联性；利用水文多源关联数据进行水文监测模型构建，得到水文监测模型，这为水文监测提供了一个科学的分析模型；对水文监测模型进行动态优化，使得提高水文监测的时效性和预警能力；基于水文监测预警模型对水文监测数据进行水文情况预测，为水文管理和决策提供了预测性信息；基于水文监测预警模型对水文情况预测报告进行水文异常情况检测，确保及时发现和响应水文异常事件；将水文情况预测报告和水文异常检测数据上传至区块链网络分布式存储，以执行智能水文监测作业，确保了数据的安全性和透明度，同时提高了水文监测作业的效率和可靠性。因此，本专利技术通过数据处理技术、模式识别技术、地理信息系统技术和深度学习技术，对水文监测数据进行季节性变化影响性评估；并实现根据水文地理位置信息和水文变化评估数据对水文监测模型进行动态优化，使得水文监测模型的响应速度更快、预测结果精度更高。
8、优选的，步骤s2包括以下步骤：
9、步骤s21：对多维水文特征数据进行河流分段标记，生成河流分段数据；对河流分段数据进行河流断面识别，生成河流断面数据；基于河流分段数据和河流断面数据对多维水文特征数据进行径流量特征提取，得到水文径流量特征数据；
10、步骤s22：利用河流分段数据对水文径流量特征数据进行分段河流长度测算，得到河流分段长度数据；通过河流断面数据对水文径流量特征数据进行河道流域面积测定，生成河道流域面积数据；将河流分段长度数据与河道流域面积数据进行河网密度计算，生成水文河网密度数据；
11、步骤s23：对水文河网密度数据进行水文地形地貌识别，生成水文地形地貌特征数据；
12、步骤s24：对水文地形地貌特征数据进行地形地貌分类，得到地形地貌类型数据；对地形地貌类型数据进行地形空间区域检测，生成地形空间区域数据；利用地理信息系统技术对地形空间区域数据进行地理坐标标注，得到地形空间地理坐标；基于地形空间地理坐标对水文地形地貌特征数据进行地理位置确定，得到水文地理位置信息。
13、本专利技术对多维水文特征数据进行河流分段标记，能够区分不同河段的水文特征；对河流分段数据进行河流断面识别，使得揭示河流的横断面特性；基于河流分段数据和河流断面数据对多维水文特征数据进行径流量特征提取，为理解和预测河流的径流量变化提供了关键信息；利用河流分段数据对水文径流量特征数据进行分段河流长度测算，明确河流的具体长度分布；通过河流断面数据对水文径流量特征数据进行河道流域面积测定，并进行河网密度计算，为评估河流网络的密集程度提供了量化指标；对水文河网密度数据进行水文地形地貌识别，能够识别和分类河流流域的地形地貌特征；对水文地形地貌特征数据进行地形地貌分类，有助于对地形地貌进行系统分类；对地形地貌类型数据进行地形空间区域检测，能够识别不同地形地貌的空间分布；利用地理信息系统技术对地形空间区域数据进行地理坐标标注，并基于地形空间地理坐标对水文地形地貌特征数据进行地理位置确定，确保了水文特征数据与实际地理位置的准确对应，为水文监测和分析提供了可靠的地理信息。
14、优选的，步骤s23包括以下步骤：
15、步骤s231：对水文河网密度数据进行河网形状特征识别，得到河网形状特征数据；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；对河道水流方向数据进行流速监测，得到河道流速数据；
16、步骤s232：基于河网形状特征数据和河道水流方向数据对多维水文特征数据进行水文植被覆盖地形识别，生成水文植被覆盖地形数据；
17、步骤s233：基于河道水流方向数据本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种集成多源融合及动态优化的水文大模型构建方法，其特征在于，包括以下步骤：
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，其特征在于，步骤S2包括以下步骤：
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，其特征在于，步骤S23包括以下步骤：
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，其特征在于，步骤S3包括以下步骤：
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，其特征在于，步骤S34包括以下步骤：
6.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，其特征在于，步骤S35包括以下步骤：
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，其特征在于，步骤S4包括以下步骤：
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，其特征在于，步骤S41包括以下步骤：
9.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，其特征在于，步
10.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，其特征在于，步骤S44包括以下步骤：
...【技术特征摘要】
1.一种集成多源融合及动态优化的水文大模型构建方法，其特征在于，包括以下步骤：
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，其特征在于，步骤s2包括以下步骤：
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，其特征在于，步骤s23包括以下步骤：
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，其特征在于，步骤s3包括以下步骤：
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，其特征在于，步骤s34包括以下步骤：
6.根据...
【专利技术属性】
技术研发人员：梅军亚，周波，邓山，袁德忠，吴琼，贾志伟，张莉，牟芸，陈薇薇，蒋四维，徐洪亮，姚大中，谢天雄，陈超，胡国山，方浩天，秦永，
申请(专利权)人：长江水利委员会水文局，
类型：发明
国别省市：
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