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基于多模型组合方法的公平水库中长期入库径流预报.pdf
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1、第49 卷第5期2023年10 月D0I:10.3969/j.issn.1004-4701.2023.05-07江西水利科技JIANGXIHYDRAULICSCIENCE&TECHNOLOGYVol.49 No.50ct.2023基于多模型组合方法的公平水库中长期入库径流预报肖三明1,刘涛2(1.汕尾市水利水电建筑工程勘测设计室,广东汕尾516 6 0 0;2.金风科技股份有限公司,中国北京10 0 17 6)摘要:准确可靠的水库中长期预报结果对于指导受水区水资源优化配置等具有重要意义。本文首先选取SARIMA模型、SVM模型、XGBoost模型与RF模型分别构建公平水库月入库径流预报方案,以
2、气象因子的物理机制为基础,在成因分析与随机森林重要性排序的基础上筛选关键预报因子并输入至4个单一模型中。然后在对比分析各模型优劣的基础上,以线性与非线性组合2 种方式构建组合预报方案。结果表明:RF模型在4个单一模型中的模拟结果表现最优,SARIMA模型的模拟精度随着入库径流量的增加而增加;组合预报模型较任一单一模型的模拟结果均更好,基于神经网络的非线性组合方式能够有效提高验证期的模拟精度,增加模型的泛化能力。关键词:入库径流;中长期预报;组合预报;公平水库;线性加权;人工神经网络中图分类号:P338+.2文献标识码:A文章编号:10 0 4-47 0 1(2 0 2 3)0 5-0 352-
3、0 6进行数据挖掘,构建从“数据”到“径流量”之间的非线0 引言中长期径流预报是指根据前期或现时已经发生的水文、气象、海洋等多源信息,基于水文学、气象学、水力学、统计学等多学科原理,对河流、湖泊等水体3天以上、1年以内的径流趋势做出定性和定量的准确性预报。准确的中长期径流模拟计算,对于研究流域产汇流规律、中长期水文预报、受水区水资源优化配置以及供水规划制定等工作具有重要意义。国内外关于中长期径流预报方法的研究有很多,大体上可分为三类:统计模型、水量平衡模型以及人工智能模型。统计模型主要是基于数理统计的方法,根据自变量自身的周期反复性,采用数学统计方法建立的模型,例如多元回归模型 2.3、时间序
4、列模型 4.5 等;水量平衡模型预测主要是以水量平衡为基础理论,基于已经构建好的流域水文模型,将未来的气象预报结果作为数据驱动,预测未来的径流量变化,具有代表性的有新安江模型 6、两参数水量平衡模型 7 等;人工智能模型主要是基于智能算法对大量数据样本之间的隐射关系收稿日期:2 0 2 2-12-2 1作者简介:肖三明(19 9 0-),男,大学本科,工程师.性关系,从而实现径流的中长期预报,例如神经网络模型 8.9 、支持向量机模型10 以及随机森林模型)等等。虽然随着计算机水平和深度学习的不断发展,人工智能模型正越来越多的被应用在了水文预报领域,并取得了较好的模拟效果,但是由于水文规律的复
5、杂性及其自身的不确定性,目前为止还未有一种模型能够始终具有最优的模拟精度 1,12 ,因此基于多模型信息融合的组合预报模型,在综合考虑了各模型优势的基础上,往往能够取得令人满意的预报效果。为获取准确可靠的水库中长期预报结果,本文以公平水库为研究对象,在预报因子筛选的基础上,对比并分析不同的月入库径流预报模型,并采用线性与非线性组合两种方式构建组合预报方案,研究成果可为公平水库的月径流预报与中长期水文模拟提供指导。1研究方法基于气象因子影响的物理机制,结合数理统计方法与随机森林重要性分析结果,对气象因子进行预报第49 卷第5期因子筛选,以19 6 1年 2 0 0 6 年作为模型训练集,2 0
6、0 7 2017年作为模型验证集,分别选取季节性自回归(SARIMA)、随机森林(RF)、支持向量机(SVM)和极度梯度提升树(XGBoost)4种模型进行中长期入库径流预报模型的构建。为充分考虑各模型的优势,扬长避短,有效提高径流预报精度,采用线性与非线性2 种方式对4种模型进行组合。1.1线性组合预报线性加权进行组合预报的方法最早是由Bate提出的 13,14。其基本思想就是首先在同一流域的相同时刻利用不同的预报模型对河道径流量进行预报,然后根据不同模型的预报结果确定各模型的权重,最后通过线性加权的方式得到组合预报结果,其计算公式如下:m(1)i=1式中:Q.表示第t时刻的组合模型预报结果
7、;m表示参与组合的单一模型个数;;表示第i个单一模型的权重值,qi,表示第t时刻第i个单一模型的预报结果。因此,线性加权组合预报方法的不同之处在于权重值的确定,当确定了以后,组合模型也就随之确定。目前权重的求解方法主要有简单加权平均法、加权几何平均法、信息熵定权法、贝叶斯模型平均法以及人工智能优化算法等。本文以纳什效率最大为目标函数,基于带有精英策略的快速非支配排序遗传算法(NSGA-)对随机权重进行优化,以期得到最优的权重组合。1.2非线性组合预报对于各模型之间的关系,往往无法通过单一的线性方法进行表征,恒定的最优权重组合通常不能代表任意时刻的最优解,传统的线性加权方式可能无法充分发挥各单一
8、模型的优势,为尽可能地利用预报信息,采用非线性组合的方式进行预报成为了目前组合预报的一种新途径。在理论情况下,若训练样本数量足够多,训练次数足够充分,人工神经网络能够以任意精度逼近任意非线性映射关系。因此本文尝试采用BP人工神经网络进行多模型之间的非线性组合,将各模型的预报结果输入至神经网络中,通过模型训练寻找各模型之间最优的非线性关系,然后构建组合预报模型,对流域径流进行预报。人工神经网络的搭建基于Python语言机器学习算法库Sklearn中的NeuralNetworkMLPRegressor回归预测模型实现。肖三明等基于多模型组合方法的公平水库中长期入库径流预报研究区概况及数据来源本文选
9、取公平水库月入库径流预报作为研究对象。公平水库位于广东省汕尾市海丰县境东北部的黄江河上游中部,是集防洪、灌溉、发电、供水等于一体综合利用水资源的重要水利枢纽工程。水库集雨面积317km,原设计总库容2.2 9 6 亿m,正常库容1.6 33亿m,相应水位16 m,兴利库容为1.46 1亿m。公平水库所在流域属亚热带季风气候区,海洋性气候明显,冬季温暖,夏季炎热,干湿季节分明。水库处于粤东暴雨高区中心,降雨量丰富,但年内年际分布极不均匀,多年平均降雨量为2 32 2 mm,平均气温约2 2。数据资料来源:公平水库管理局的月平均入库径流以及月累积降水数据;中国气象局国家气候中心(https:/cm
10、dp.ncc- 8 项大气环流指数、2 6 项海温指数以及16 项其他指数。数据的时间跨度均为19612017年共57 年。2.2预报因子筛选本文选用19 6 1 2 0 17 年的130 项气象因子作为初始预报因子。首先通过成因分析法逐一对各因子的物理机制进行分析,去除无显著影响的因子,实现对预报因子的初步筛选。然后通过随机森林重要性排序方法对初步筛选的预报因子进行重要性分析,据此对预报模型的关键预报因子进行筛选。选取各月份重要程度前5的因子作为公平水库月入库径流的预报因子,因子筛选结果如表1所示。从表1公平水库的关键预报因子筛选结果可以看出,临近月份的关键预报因子存在相似性。例如4 7月,
11、随机森林法均将8 月赤道中东太平洋2 0 0 hPa纬向风指数作为关键预报因子,这符合气象指数对流域降雨径流影响的长时效性规律,同时也表明气象因子筛选结果的可靠性。2.3单一模型预报结果SARIMA模型表征径流量自身的变化规律,起始训练期定义为19 6 1 19 6 6 年,然后逐年份不断增加样本数据,并预测下一年的逐月入库径流量,直至年份滚动至2 0 0 7 年,以Nash系数最大为目标率定模型参数;RF、SVM 和XGBoost模型以筛选出的各月份关键预报3532实例验证2.1354预报月份9月热带印度洋全区一致海温模态指数;4月印度洋暖池强度指数;11月赤道中东太平洋2 0 0 hPa纬
12、向风指数;8 月太1月平洋副高强度指数;7 月西太平洋副高北界位置指数9月西风漂流区海温指数;8 月北太平洋副高北界位置指数;7 月东亚槽位置指数;12 月全球综合角动量指数12 月2月大西洋海温三极子指数8月NINOA区海表温度距平指数;6 月北非副高北界位置指数;12 月赤道太平洋16 0 E-80W范围次表层海温指3月数;4月斯堪的纳维亚遥相关型指数;8 月多变量ENSO指数11月热带印度洋海温偶极子指数;7 月赤道中东太平洋2 0 0 hPa纬向风指数;12 月东太平洋副高北界位置指数;8 月4月赤道中东太平洋2 0 0 hPa纬向风指数;8 月多变量ENSO指数8月赤道中东太平洋2
13、0 0 hPa纬向风指数;11月北太平洋副高脊线位置指数;3月北非-北大西洋-北美副高脊线位置5月指数;11月赤道中东太平洋2 0 0 hPa纬向风指数;2 月北极涛动指数8月太平洋副高强度指数;11月赤道中东太平洋2 0 0 hPa纬向风指数;1月北美副高脊线位置指数;9 月北极涛动指6月数;8 月南海副高脊线位置指数7月太阳辐射通量指数;8 月赤道中东太平洋2 0 0 hPa纬向风指数;7 月北太平洋副高面积指数;1月西太平洋遥相关7月型指数;12 月亚洲纬向环流指数1月大西洋欧洲区极涡面积指数;12 月中部型ENSO指数;12 月东太平洋副高北界位置指数;11月北太平洋副高脊8月线位置指
14、数;5月东太平洋副高北界位置指数10月亚洲区极涡强度指数;8 月赤道中东太平洋2 0 0 hPa纬向风指数;7 月北太平洋副高面积指数;1月西太平洋遥相9月关型指数;12 月亚洲纬向环流指数2月极地-欧亚遥相关型指数;1月西太平洋副高脊线位置指数;11月赤道中东太平洋2 0 0 hPa纬向风指数;12 月10月30hPa纬向风指数;1月西太平洋遥相关型指数8月赤道中东太平洋2 0 0 hPa纬向风指数;3月北太平洋遥相关型指数;11月赤道中东太平洋2 0 0 hPa纬向风指数;211月月极地-欧亚遥相关型指数;8 月多变量ENSO指数7月西太平洋副高强度指数;1月印度副高脊线位置指数;9 月北
15、非副高强度指数;5月NINO3区海表温度距平指12月数;8 月北大西洋副高面积指数因子为数据输入,逐月预测入库径流量,率定的目标函数与SARIMA模型相同。公平水库4个单一模型逐月径流预报结果见图2。可以看出,SARIMA模型对于月入库径流的趋势拟合较好,径流量呈现明显的周期性变化,但对于低水部分,尤其在非汛期,SARIMA模型出现模拟结果整体偏高的问题。验证期中的2 0 0 9 年7 9 月,为公平水库自1961年以来同时期最低,入库水量均低于50 0 0 万m,而各模型的模拟结果均较实际值更高,偏差较大。出现该问题的原因主要是由于在过去的一段时间内,太平洋出现了较长时间的拉尼娜事件,使得其
16、海温较往年的同时期更低,无法将海洋中的水汽蒸发至大气中,大江西水利科技表1公平水库关键预报因子筛选结果公平水库关键预报因子大减少了降水量,造成了较为严重的极端气候。而在公平水库7 9 月挑选的预报因子中,训练期对于模型的模拟精度影响较大,但由于2 0 0 9 年径流量显著降低的原因为海温,因此各单一模型的模拟结果均较差。从四个单一模型的径流预报精度可知,RF模型在4种单一预报模型中的径流预报效果最好,在率定期的Nash系数为0.9 3,验证期为0.7 7,整体上达到了乙级预报精度。受限于水文数据时间序列较短的影响,RF模型与XCBoost模型在训练期精度较高,但其验证期的精度却有较大程度的下降
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