跨流域调水工程调水遭遇洪水事件伴生水质风险分析方法与流程

本发明属于调水工程伴生风险分析，具体涉及一种跨流域调水工程调水遭遇洪水事件伴生水质风险分析方法及系统。

背景技术：

1、跨流域调水工程的建设是解决水资源时空分布不均问题的有效途径，其在带来社会经济效益的同时，不可避免地会带来一定的负面影响。其中，调水工程伴生水质风险已成为制约工程可持续发展的重要因素之一。随着全球变暖导致的全球干旱事件增加，越来越多的调水工程在汛期开展应急调水。汛期调水时，工程沿线调蓄湖泊的污染源及水文条件与非汛期存在较大差异。在开展伴生水质风险分析时，需要兼顾水文条件的随机性以及污染物在水体中迁移扩散的物理机制，提升风险定量分析的精度，为调水工程风险管控提供量化决策依据，以实现调水工程运行目标。

2、现有风险分析方法大体分为两类，一类基于数据驱动方法，一类基于物理机制方法。基于数据驱动的风险分析法能够较好反映风险的随机特性，同时也能考虑多个风险因子的影响，但其分析过程主要依赖于历史长期数据，缺乏对风险发生物理机制的考虑，尤其难以预测未来工程调度调整后的风险变化情况。另一方面，基于物理机制模型的风险分析法虽然能较好反映风险发生的物理机制，但由于人为设置的风险情景有限，且往往是对各风险因子单独进行分析，无法准确反映风险事件的随机性和多风险因子相互作用属性。

技术实现思路

1、发明目的，提供一种跨流域调水工程调水遭遇洪水事件伴生水质风险分析方法，以解决现有技术存在的上述问题。另一方面提供一种实现上述跨流域调水工程调水遭遇洪水事件伴生水质风险分析的系统。

2、技术方案，跨流域调水工程调水遭遇洪水事件伴生水质风险分析方法，包括如下步骤：

3、步骤s1、采集空间地理与调水工程数据，获取并分析河湖水系与调水工程拓扑关系，对河流进行聚类，形成至少三级河湖系统；

4、步骤s2、针对所述河湖系统构建水质风险的风险因子序列及风险值序列；

5、步骤s3、从风险因子序列中筛选出关键风险因子，基于关键风险因子与风险值构建水质风险分析模型；

6、步骤s4、设置风险情景集合并通过所述水质风险分析模型分析调水工程在调水时遭遇洪水事件的伴生水质风险，计算各二级河流分区的风险贡献率；

7、步骤s5、从风险事件集合中选取一个风险事件，并选取风险事件发生过程中的一个时间段，通过所述水质风险分析模型分析调水工程在调水时遭遇洪水事件中在选取的时间段内的伴生水质风险，计算各二级河流分区在该时间段内的风险贡献率变化情况。

8、根据本技术的一个方面，所述步骤s1进一步为：

9、步骤s11、分析河湖地理位置拓扑关系以及径流相关性；

10、步骤s12、对河流进行聚类，构建虚拟河湖系统；

11、步骤s13、收集流域水文数据，计算虚拟河流的流量时间序列，提取n个洪水过程。

12、根据本技术的一个方面，所述步骤s11进一步为：

13、步骤s11a、分析河湖地理位置拓扑关系以及径流相关性；

14、步骤s11b、构建湖泊、一、二、三级河流之间的拓扑关系，并计算二级河流直接径流相关性指标综合相关性系数。

15、根据本技术的一个方面，所述步骤s12进一步为：

16、步骤s12a、基于水流传播时间将所有三级河流的流量累加至与其具有直接隶属拓扑关系的二级河流；

17、步骤s12b、对每条一级河流，读取与其具有直接隶属拓扑关系的二级河流，将综合相关性系数大于阈值的若干个二级河流聚类成一组。

18、步骤s12c、重复步骤s12a-s12b，完成三级、二级河流聚类，构建成有r1条一级河流，r2个二级河流分区，1个湖泊的虚拟河湖系统，r1、r2为正整数。

19、根据本技术的一个方面，所述步骤s13进一步为：

20、步骤s13a、收集流域水文数据，调用被聚类的河流实测流量，计算获得虚拟河流的流量时间序列；

21、步骤s13b、以预定步长为条件将流量变化过程分割成m个时段，针对每一个时段，顺次使用m-k趋势分析法计算当前时段径流变化的m-k统计量和对应的显著度，采集洪水事件时段，所述洪水事件时段为包含连续的不少于a个流量显著增加时段和连续不少于b个流量显著减少时段的一段时间的流量变化过程为一次洪水a不同类型洪水的起涨时间阈值，b为不同类型洪水的消落时间阈值，获得n场洪水过程。

22、根据本技术的一个方面，所述步骤s2进一步为：

23、步骤s21、基于提取的n场洪水，构建长度为n的风险因子序列，所述风险因子包括描述洪水量特征的指标：洪水总量、洪峰流量；描述洪水时间特征指标：洪水历时、洪峰出现时间；描述洪水过程变化的指标：峰涨速率、峰落速率；描述洪水形态的指标：变异系数、偏态系数，共计8个指标；

24、步骤s22、构建一二维耦合的水动力—水质模型，模拟n场洪水过程作用下湖泊的调水出口处污染物浓度值，基于污染物浓度值构建长度为n的风险值序列。

25、根据本技术的一个方面，所述步骤s22进一步为：

26、步骤s22a、构建虚拟河湖的一二维耦合水动力水质模型，以各场次洪水流量过程、调水工程调入和调出调蓄湖泊流量、汛期流域污染源现状作为模型输入，模拟得到调水时各场次洪水作用下湖泊污染物浓度变化过程；

27、步骤s22b、将调蓄湖泊调水出口处污染物浓度定为调水水质风险指标，分别提取各场洪水结束时调水出口处污染物浓度值，得到调水水质的风险值序列。

28、根据本技术的一个方面，所述步骤s3进一步为：

29、步骤s31、基于所得风险因子指标序列和风险值指标序列，构造二者的kendall相关性矩阵，计算相关系数，以相关系数大于0.5为阈值，确定与调水水质风险显著相关的风险因子集，所述风险因子集包含x个洪水特征指标，x为正整数；

30、步骤s32、采用copula函数构建x个关键风险因子和风险值指标的x+1维联合概率分布，得到水质风险分析模型。

31、根据本技术的一个方面，所述步骤s32进一步为：

32、步骤s32a、构建分布函数集合，并采用分布函数集合中的分布函数逐一对风险因子指标和风险值指标进行分布拟合；

33、步骤s32b、分别计算每个拟合分布函数的赤池信息准则并归一化、贝叶斯信息准则和均方根误差并归一化，取三者平均值作为风险因子分布拟合的综合比选指标，选取综合比选指标最小的分布为最优分布；

34、步骤s32c、基于常用的copula函数构建x个风险因子变量和风险值变量的x+1维联合分布，采用极大似然估计法对copula函数进行参数估计，拟合x+1维联合分布，分别计算拟合的候选分布的赤池信息准则、贝叶斯信息准则指标，以赤池信息准则、贝叶斯信息准则指标平均值为拟合程度综合评判指标，对各联合分布的候选copula函数进行比选，选用综合评判指标最小的候选联合分布作为最优联合分布，即为水质分析模型。

35、根据本技术的一个方面，所述步骤s4进一步为：

36、步骤s41、构建调水水质风险事件集合，将ⅳ类水、ⅴ类水、劣ⅴ类水区间的上下限值设置为调水水质风险事件发生的风险值指标，确定各个调水水质风险事件及其发生的风险值指标；

37、步骤s42、逐次选取一个风险因子，保持另外x-1个风险因子不变，改变该风险因子取值，输入水质风险分析模型，输出风险事件的发生概率，依次对每个风险因子、每种不同强度的风险事件进行上述计算，得到不同强度调水水质风险发生概率随该风险因子的变化情况；

38、步骤s43、针对每个风险因子和每个风险事件，逐次关闭其中一个二级河流分区的流量，再次计算对应的风险事件发生概率，计算其与关闭前风险事件发生概率的概率差值，即为该二级河流分区的风险贡献。

39、步骤s44、对各个二级河流分区依次计算风险贡献率，所述风险贡献率为该二级河流分区的贡献占所有二级河流分区风险贡献之和的比例。

40、根据本技术的一个方面，所述步骤s5进一步为：

41、步骤s51、从构建的调水水质风险事件集合中选取一个风险事件，在选取的风险事件发生过程中提取出某一时间段；

42、步骤s52、在提取出的时间段内，通过步骤s42计算得到调水水质风险发生概率随风险因子和时间变化的三维联合概率分布；

43、步骤s53、针对每个风险因子和选取的风险事件，逐次关闭其中一个二级河流分区的流量，再次计算在提取的时间段内对应的风险事件发生概率，计算其与关闭前风险事件发生概率的概率差值，即为该二级河流分区的风险贡献随时间改变的变化情况；

44、步骤s54、对各个二级河流分区依次计算风险贡献率变化情况，所述风险贡献率为该二级河流分区的贡献占所有二级河流分区风险贡献之和的比例，所述风险贡献率变化情况为该二级河流分区的贡献占所有二级河流分区风险贡献之和的比例随时间改变的变化情况。

45、根据本技术的另一个方面，提供一种跨流域调水工程调水遭遇洪水事件伴生水质风险分析系统，包括：

46、至少一个处理器；以及

47、与至少一个所述处理器通信连接的存储器；其中，

48、所述存储器存储有可被所述处理器执行的指令，所述指令用于被所述处理器执行以实现上述任一项技术方案所述的跨流域调水工程调水遭遇洪水事件伴生水质风险分析方法。

49、有益效果，本发明提供了一种新的技术思路，基于水文径流情势理论、水动力—水质模型和copula函数，构建了综合考虑风险物理过程、随机过程和多因子作用属性的风险分析方法。采用跨流域调水工程调水遭遇洪水事件伴生水质风险分析方法，可真实反映风险的区域特征、不确定性和多因子作用属性，兼具数据驱动模型和物理机制模型的优势，提升了风险定量分析的精度。结合当下汛期调水现实需求，可以更加科学合理地识别预测调水工程汛期运行沿线调蓄湖泊伴生的水质风险，对调水工程风险管控决策具有一定的指导意义。