本發(fā)明涉及水文預(yù)報，更具體地說，本發(fā)明涉及基于物理過程和可解釋深度學(xué)習(xí)雙驅(qū)動的水文預(yù)報方法。

背景技術(shù)：

1、水文預(yù)報是一項極其重要的非工程措施，在流域水資源管理和減輕洪水災(zāi)害方面發(fā)揮著關(guān)鍵作用。水文預(yù)報的精度和效率對洪水預(yù)警、洪水風(fēng)險分析和水庫運行等領(lǐng)域至關(guān)重要。然而，由于水文過程的復(fù)雜性和人類認(rèn)識的局限性，水文預(yù)報本身包含各種不確定性，如數(shù)據(jù)觀測、模型結(jié)構(gòu)和模型參數(shù)。這些不確定性導(dǎo)致了預(yù)報結(jié)果的偏差，對水文預(yù)報的理論和方法提出了新的挑戰(zhàn)。因此，綜合分析不確定性信息和遷移轉(zhuǎn)化原理，對改進(jìn)現(xiàn)有預(yù)報模式具有深遠(yuǎn)意義。

2、水文預(yù)報技術(shù)主要分為過程驅(qū)動模型和數(shù)據(jù)驅(qū)動模型。過程驅(qū)動模型在概括環(huán)境變量與徑流之間的復(fù)雜非線性關(guān)系時通常面臨挑戰(zhàn)。這種局限性源于對動態(tài)水文過程的不完全理解和表述，從而給流量預(yù)測帶來誤差和不確定性。另一方面，數(shù)據(jù)驅(qū)動模型對數(shù)據(jù)的嚴(yán)重依賴往往會導(dǎo)致忽略支配水文過程的基本物理機(jī)制。因此，開發(fā)一種將過程驅(qū)動模型與數(shù)據(jù)驅(qū)動模型相結(jié)合的混合模型，是一種很有前景且節(jié)省資源的策略。

3、近年來，深度學(xué)習(xí)作為機(jī)器學(xué)習(xí)的一個專業(yè)子集，在水文研究中獲得了廣泛關(guān)注。與傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)相比，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以其復(fù)雜的架構(gòu)和更多的神經(jīng)元數(shù)量而與眾不同。然而，可解釋性仍然是深度學(xué)習(xí)的一個明顯局限，模型內(nèi)部機(jī)制通常在預(yù)報過程中難以直接闡明。這種不透明性導(dǎo)致預(yù)報結(jié)果的可信度不足，從而限制了此類模型的實際應(yīng)用，尤其是在實時、小時尺度的水文預(yù)報領(lǐng)域。此外，深度學(xué)習(xí)模型在模型準(zhǔn)確性和可解釋性之間仍然存在明顯的權(quán)衡。因此，如何在構(gòu)建混合模型時優(yōu)化利用過程驅(qū)動模型和數(shù)據(jù)驅(qū)動模型的獨特優(yōu)勢，定量評估模型輸出的不確定性，并確認(rèn)這些混合模型的可信性，需要在一個統(tǒng)一的理論框架內(nèi)加以全面解決。

4、針對上述問題，本發(fā)明提出一種解決方案。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、為了克服現(xiàn)有技術(shù)的上述缺陷，本發(fā)明的實施例提供基于物理過程和可解釋深度學(xué)習(xí)雙驅(qū)動的水文預(yù)報方法，以解決上述背景技術(shù)中提出的問題。

2、為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：

3、基于物理過程和可解釋深度學(xué)習(xí)雙驅(qū)動的水文預(yù)報方法，包括如下步驟：

4、基于物理模型構(gòu)建流域水文模型，分析流域特征并選擇適配的降雨徑流模型，通過頭部特定改進(jìn)極光優(yōu)化算法對模型參數(shù)進(jìn)行率定與驗證，生成初始預(yù)報結(jié)果；

5、構(gòu)建深度學(xué)習(xí)模型，以流域水文模型的預(yù)報殘差為訓(xùn)練目標(biāo)，通過頭部特定改進(jìn)極光優(yōu)化算法對深度學(xué)習(xí)模型超參數(shù)進(jìn)行調(diào)優(yōu)；

6、基于流域水文模型的初始預(yù)報結(jié)果和實測數(shù)據(jù)，構(gòu)建多維多步長預(yù)報殘差矩陣和多維多步長水文要素矩陣，矩陣表征流域的實際物理過程和模擬物理過程之間的差異；

7、將深度學(xué)習(xí)后處理模型預(yù)測的預(yù)報殘差與流域水文模型的原始預(yù)報結(jié)果進(jìn)行多預(yù)見期同步校正，生成雙驅(qū)動校正模型；

8、通過雙驅(qū)動校正模型生成實時水文預(yù)報結(jié)果，并在不同預(yù)見期內(nèi)獲得多步校正預(yù)報結(jié)果；

9、基于校正預(yù)報結(jié)果，利用沙普利加性解釋方法，對深度學(xué)習(xí)后處理模型的輸入變量進(jìn)行重要性分析，量化各輸入變量對校正結(jié)果的貢獻(xiàn)，優(yōu)化模型輸入變量的設(shè)計和校正機(jī)制。

10、在一個優(yōu)選的實施方式中，所述多維多步長預(yù)報殘差矩陣的構(gòu)建包括：

11、從流域水文模型的結(jié)果集中剝離出預(yù)報值，結(jié)合實測值分析預(yù)報差異的時序相關(guān)性；

12、基于時序滯后因子和預(yù)見期設(shè)定，生成多維多步長預(yù)報殘差矩陣：

13、；

14、式中，表示t時刻預(yù)見期為m，前滯后期為s的預(yù)報殘差值，表示時刻至t時刻和t時刻至?xí)r刻的實測值，表示時刻至t時刻和t時刻至?xí)r刻的預(yù)報值。

15、在一個優(yōu)選的實施方式中，對流域水文模型的初始預(yù)報結(jié)果進(jìn)行多預(yù)見期同步校正，具體包括：

16、雙驅(qū)動校正模型在t時刻和預(yù)見期m內(nèi)的徑流預(yù)報結(jié)果表達(dá)如下：

17、

18、式中，是通過深度學(xué)習(xí)后處理模型得到的t?+?m時刻的預(yù)報殘差，是通過降雨徑流模型得到的t?+?m時刻的預(yù)報流量，和分別代表深度學(xué)習(xí)后處理模型和降雨徑流模型的計算過程，為t時刻降雨徑流模型的預(yù)報差異，為t?+?m時刻降雨徑流模型計算所需要的水文要素，為降雨徑流模型在t?+?m時刻的初始計算條件。

19、在一個優(yōu)選的實施方式中，所述物理模型的構(gòu)建包括以下步驟：

20、將土層分為三層分別計算蒸散發(fā)量；

21、基于降雨徑流條件計算產(chǎn)流，并將產(chǎn)流劃分為地面徑流、壤中流徑流和地下徑流；

22、通過馬斯京根法進(jìn)行徑流匯流計算，生成流域的逐小時流量預(yù)報結(jié)果。

23、在一個優(yōu)選的實施方式中，所述多維多步長水文要素矩陣的構(gòu)建包括：

24、選擇流域關(guān)鍵水文要素，包括降雨量、降雨徑流、土壤濕度和蒸散量；

25、基于時序互相關(guān)性和滯后特性，生成多維多步長水文要素矩陣，矩陣表達(dá)為：

26、；

27、式中，表示t時刻預(yù)見期為m，前滯后期為s2的水文要素矩陣值，表示時刻至t時刻和t時刻至?xí)r刻的水文要素值。

28、在一個優(yōu)選的實施方式中，利用頭部特定改進(jìn)極光優(yōu)化算法對模型參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化的具體步驟包括：

29、基于混沌映射方法生成初始種群，其中混沌映射參數(shù)通過分析模型參數(shù)的變化特性確定；

30、在種群個體更新過程中，引入回轉(zhuǎn)運動、極光橢圓步道和粒子碰撞機(jī)制優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)；

31、持續(xù)迭代更新種群位置，直至目標(biāo)函數(shù)達(dá)到最優(yōu)或達(dá)到最大迭代次數(shù)。

32、在一個優(yōu)選的實施方式中，利用貝葉斯推斷和馬爾科夫蒙特卡羅算法（mcmc）對雙驅(qū)動校正模型的不確定性進(jìn)行量化，具體包括：

33、將雙驅(qū)動校正模型的輸出結(jié)果進(jìn)行正態(tài)分布轉(zhuǎn)化，并生成初始先驗分布；

34、結(jié)合觀測數(shù)據(jù)，基于貝葉斯推斷方法迭代更新后驗分布，量化模型預(yù)測結(jié)果的不確定性；

35、通過后驗分布抽樣分析生成每個時刻的概率預(yù)報區(qū)間。

36、在一個優(yōu)選的實施方式中，通過沙普利加性解釋方法對深度學(xué)習(xí)后處理模型進(jìn)行可解釋性分析，包括以下步驟：

37、基于沙普利加性解釋方法計算預(yù)報殘差矩陣和水文要素矩陣對模型輸出的沙普利值；

38、量化各輸入變量對模型輸出的貢獻(xiàn)；

39、結(jié)合流域水文模型的產(chǎn)流機(jī)制和誤差來源，解釋輸入變量對雙驅(qū)動模型整體預(yù)測結(jié)果的影響。

40、在一個優(yōu)選的實施方式中，深度學(xué)習(xí)后處理模型與流域水文模型的雙驅(qū)動融合機(jī)制適用于不同類型的流域水文模型，包括但不限于新安江模型、scs-cn模型和topmodel模型。

41、本發(fā)明基于物理過程和可解釋深度學(xué)習(xí)雙驅(qū)動的水文預(yù)報方法的技術(shù)效果和優(yōu)點：

42、本發(fā)明通過融合傳統(tǒng)水文模型與可解釋深度學(xué)習(xí)，充分利用了兩者的優(yōu)勢，從而顯著提高了實時水文預(yù)報的精度和效率。采用頭部特定改進(jìn)極光優(yōu)化算法優(yōu)化混合模型的參數(shù)，不僅能夠提高預(yù)測精度，確保模型的可靠性和穩(wěn)定性，還減少了計算資源的消耗。

43、本發(fā)明通過采用沙普利加性解釋方法對深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行解釋，進(jìn)一步增強(qiáng)了模型的可解釋性，使用戶能夠清晰了解輸入變量對預(yù)測結(jié)果的影響。這一特性為模型的實際應(yīng)用提供了重要支持，特別是在需要決策透明度的水文預(yù)報領(lǐng)域。

44、本發(fā)明將預(yù)測的預(yù)報殘差反饋至原始預(yù)報結(jié)果中，得到校正后的預(yù)報結(jié)果，并通過建立的評價指標(biāo)體系進(jìn)行綜合評估和對比，從而確保了預(yù)報結(jié)果的準(zhǔn)確性和實用性。