基于物理過(guò)程和可解釋深度學(xué)習(xí)雙驅(qū)動(dòng)的水文預(yù)報(bào)方法

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

背景技術(shù)：

1、水文預(yù)報(bào)是一項(xiàng)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(bào)的精度和效率對(duì)洪水預(yù)警、洪水風(fēng)險(xiǎn)分析和水庫(kù)運(yùn)行等領(lǐng)域至關(guān)重要。然而，由于水文過(guò)程的復(fù)雜性和人類(lèi)認(rèn)識(shí)的局限性，水文預(yù)報(bào)本身包含各種不確定性，如數(shù)據(jù)觀測(cè)、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(bào)結(jié)果的偏差，對(duì)水文預(yù)報(bào)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(duì)改進(jìn)現(xiàn)有預(yù)報(bào)模式具有深遠(yuǎn)意義。

2、水文預(yù)報(bào)技術(shù)主要分為過(guò)程驅(qū)動(dòng)模型和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型。過(guò)程驅(qū)動(dòng)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(shí)通常面臨挑戰(zhàn)。這種局限性源于對(duì)動(dòng)態(tài)水文過(guò)程的不完全理解和表述，從而給流量預(yù)測(cè)帶來(lái)誤差和不確定性。另一方面，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型對(duì)數(shù)據(jù)的嚴(yán)重依賴(lài)往往會(huì)導(dǎo)致忽略支配水文過(guò)程的基本物理機(jī)制。因此，開(kāi)發(fā)一種將過(guò)程驅(qū)動(dòng)模型與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)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(lái)，深度學(xué)習(xí)作為機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)專(zhuān)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(gè)明顯局限，模型內(nèi)部機(jī)制通常在預(yù)報(bào)過(guò)程中難以直接闡明。這種不透明性導(dǎo)致預(yù)報(bào)結(jié)果的可信度不足，從而限制了此類(lèi)模型的實(shí)際應(yīng)用，尤其是在實(shí)時(shí)、小時(shí)尺度的水文預(yù)報(bào)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(shí)優(yōu)化利用過(guò)程驅(qū)動(dòng)模型和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)，定量評(píng)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(gè)統(tǒng)一的理論框架內(nèi)加以全面解決。

4、針對(duì)上述問(wèn)題，本發(fā)明提出一種解決方案。

技術(shù)實(shí)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(shí)施例提供基于物理過(guò)程和可解釋深度學(xué)習(xí)雙驅(qū)動(dòng)的水文預(yù)報(bào)方法，以解決上述背景技術(shù)中提出的問(wèn)題。

2、為實(shí)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(guò)程和可解釋深度學(xué)習(xí)雙驅(qū)動(dòng)的水文預(yù)報(bào)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(guò)頭部特定改進(jìn)極光優(yōu)化算法對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行率定與驗(yàn)證，生成初始預(yù)報(bào)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(bào)殘差為訓(xùn)練目標(biāo)，通過(guò)頭部特定改進(jìn)極光優(yōu)化算法對(duì)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(bào)結(jié)果和實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，構(gòu)建多維多步長(zhǎng)預(yù)報(bào)殘差矩陣和多維多步長(zhǎng)水文要素矩陣，矩陣表征流域的實(shí)際物理過(guò)程和模擬物理過(guò)程之間的差異；

7、將深度學(xué)習(xí)后處理模型預(yù)測(cè)的預(yù)報(bào)殘差與流域水文模型的原始預(yù)報(bào)結(jié)果進(jìn)行多預(yù)見(jiàn)期同步校正，生成雙驅(qū)動(dòng)校正模型；

8、通過(guò)雙驅(qū)動(dòng)校正模型生成實(shí)時(shí)水文預(yù)報(bào)結(jié)果，并在不同預(yù)見(jiàn)期內(nèi)獲得多步校正預(yù)報(bào)結(jié)果；

9、基于校正預(yù)報(bào)結(jié)果，利用沙普利加性解釋方法，對(duì)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(duì)校正結(jié)果的貢獻(xiàn)，優(yōu)化模型輸入變量的設(shè)計(jì)和校正機(jī)制。

10、在一個(gè)優(yōu)選的實(shí)施方式中，所述多維多步長(zhǎng)預(yù)報(bào)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(bào)值，結(jié)合實(shí)測(cè)值分析預(yù)報(bào)差異的時(shí)序相關(guān)性；

12、基于時(shí)序滯后因子和預(yù)見(jiàn)期設(shè)定，生成多維多步長(zhǎng)預(yù)報(bào)殘差矩陣：

13、；

14、式中，表示t時(shí)刻預(yù)見(jiàn)期為m，前滯后期為s的預(yù)報(bào)殘差值，表示時(shí)刻至t時(shí)刻和t時(shí)刻至?xí)r刻的實(shí)測(cè)值，表示時(shí)刻至t時(shí)刻和t時(shí)刻至?xí)r刻的預(yù)報(bào)值。

15、在一個(gè)優(yōu)選的實(shí)施方式中，對(duì)流域水文模型的初始預(yù)報(bào)結(jié)果進(jìn)行多預(yù)見(jiàn)期同步校正，具體包括：

16、雙驅(qū)動(dòng)校正模型在t時(shí)刻和預(yù)見(jiàn)期m內(nèi)的徑流預(yù)報(bào)結(jié)果表達(dá)如下：

17、

18、式中，是通過(guò)深度學(xué)習(xí)后處理模型得到的t?+?m時(shí)刻的預(yù)報(bào)殘差，是通過(guò)降雨徑流模型得到的t?+?m時(shí)刻的預(yù)報(bào)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(jì)算過(guò)程，為t時(shí)刻降雨徑流模型的預(yù)報(bào)差異，為t?+?m時(shí)刻降雨徑流模型計(jì)算所需要的水文要素，為降雨徑流模型在t?+?m時(shí)刻的初始計(jì)算條件。

19、在一個(gè)優(yōu)選的實(shí)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(jì)算蒸散發(fā)量；

21、基于降雨徑流條件計(jì)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(guò)馬斯京根法進(jìn)行徑流匯流計(jì)算，生成流域的逐小時(shí)流量預(yù)報(bào)結(jié)果。

23、在一個(gè)優(yōu)選的實(shí)施方式中，所述多維多步長(zhǎng)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(shí)序互相關(guān)性和滯后特性，生成多維多步長(zhǎng)水文要素矩陣，矩陣表達(dá)為：

26、；

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

28、在一個(gè)優(yōu)選的實(shí)施方式中，利用頭部特定改進(jìn)極光優(yōu)化算法對(duì)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(guò)分析模型參數(shù)的變化特性確定；

30、在種群個(gè)體更新過(guò)程中，引入回轉(zhuǎn)運(yùn)動(dòng)、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(gè)優(yōu)選的實(shí)施方式中，利用貝葉斯推斷和馬爾科夫蒙特卡羅算法（mcmc）對(duì)雙驅(qū)動(dòng)校正模型的不確定性進(jìn)行量化，具體包括：

33、將雙驅(qū)動(dòng)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(yàn)分布；

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

35、通過(guò)后驗(yàn)分布抽樣分析生成每個(gè)時(shí)刻的概率預(yù)報(bào)區(qū)間。

36、在一個(gè)優(yōu)選的實(shí)施方式中，通過(guò)沙普利加性解釋方法對(duì)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(jì)算預(yù)報(bào)殘差矩陣和水文要素矩陣對(duì)模型輸出的沙普利值；

38、量化各輸入變量對(duì)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(lái)源，解釋輸入變量對(duì)雙驅(qū)動(dòng)模型整體預(yù)測(cè)結(jié)果的影響。

40、在一個(gè)優(yōu)選的實(shí)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(dòng)融合機(jī)制適用于不同類(lèi)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(guò)程和可解釋深度學(xué)習(xí)雙驅(qū)動(dòng)的水文預(yù)報(bào)方法的技術(shù)效果和優(yōu)點(diǎn)：

42、本發(fā)明通過(guò)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(shì)，從而顯著提高了實(shí)時(shí)水文預(yù)報(bào)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(cè)精度，確保模型的可靠性和穩(wěn)定性，還減少了計(jì)算資源的消耗。

43、本發(fā)明通過(guò)采用沙普利加性解釋方法對(duì)深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行解釋?zhuān)M(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(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果的影響。這一特性為模型的實(shí)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(bào)領(lǐng)域。

44、本發(fā)明將預(yù)測(cè)的預(yù)報(bào)殘差反饋至原始預(yù)報(bào)結(jié)果中，得到校正后的預(yù)報(bào)結(jié)果，并通過(guò)建立的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系進(jìn)行綜合評(píng)估和對(duì)比，從而確保了預(yù)報(bào)結(jié)果的準(zhǔn)確性和實(shí)用性。