(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111477760.8 (22)申请日 2021.12.0 6 (71)申请人 河海大学 地址 211100 江苏省南京市江宁开发区佛 城西路8号 (72)发明人 邓超　邹佳成　王卫光　张淑林　 (74)专利代理 机构 南京经纬专利商标代理有限 公司 32200 代理人 孙昱 (51)Int.Cl. G06F 30/20(2020.01) G06F 17/11(2006.01) H03H 17/02(2006.01) G06F 111/08(2020.01) (54)发明名称 一种基于数字孪生技术的流域水文模型参 数动态估计方法 (57)摘要 本发明公开了一种基于数字孪生技术的流 域水文模型参数动态估计方法。 基于流域的物理 特征数据以及历史水文气象等观测数据， 构建流 域数字孪生体； 在流域内布设传感器实现流域多 特征要素的实时监测， 实现流域数字孪生体的实 时跟踪与信息同步； 根据历史以及实时同步的流 域数字孪生体， 采用数据同化方法和优化算法同 步结合的方式估计仿真模型中的状态变量及参 数， 最终实现流域水文模型参数的动态估计。 本 发明方法能够充分利用流域实时监测数据， 可准 确地反映变化环境背景下流域特征条件所呈现 的动态变化， 实现智能管理、 仿真模拟、 自动优 化、 实时更新以及合理预测的目标， 可提高变化 环境下流 域的径流模拟精度。 权利要求书1页 说明书4页 附图1页 CN 114357716 A 2022.04.15 CN 114357716 A 1.一种基于数字孪生技术的流域水文模型参数动态估计方法， 其特征在于， 包括以下 步骤： （1） 根据流域的物理特征数据和水文气象数据， 构建基于历史时期数据的流域数字孪 生体， 所述物理特征数据包括数字高程DEM数据、 流域土地利用类型LULC数据、 流域土壤数 据， 所述水文气象数据包括降水、 潜在蒸发和径流； （2） 基于流域内布设的传感器对流域多特征要素进行实时监测， 获取实时同步的流域 数字孪生体； （3） 基于实时同步的流域数字孪生体， 先后采用优化算法和数据同化方法实现流域水 文模型参数的动态估计， 其具体操作步骤为： （3.1） 采用参数敏感性分析方法对目标流域所使用的水文模型参数集合进行敏感性分 析， 筛选出敏感性参数集合和非敏感性 参数集合； （3.2） 采用优化 算法对水文模型参数集 合进行率定， 确定非敏感性 参数集合的参数值； （3.3） 采用数据同化方法构建水文模型敏感性参数集合的状态转移方程和观测方程， 根据实时跟踪的流 域多特征要素观测值对敏感性 参数集合进行动态估计。 2.根据权利要求1所述基于数字孪生技术的流域水文模型参数动态估计方法， 其特征 在于， 在步骤 （2） 中所述的流域多 特征要素包括流域土壤含 水量、 流域蒸发以及流域水文控 制断面径流。 3.根据权利要求2所述基于数字孪生技术的流域水文模型参数动态估计方法， 其特征 在于， 在步骤 （2） 中所述的流域多 特征要素实时监测， 对于流域土壤含 水量和流域蒸发观测 传感器的布设采用根据流域空间地形特征进 行多点布设的监测方式， 流域水文控制断面径 流传感器布设采用流 域总出口断面单点布设的监测方式。 4.根据权利要求1所述基于数字孪生技术的流域水文模型参数动态估计方法， 其特征 在于， 在步骤 （3.3） 中的构建水文模 型敏感性参数集合的状态 转移方程时， 敏感性参数在初 始时刻的取值 为步骤 （3.2） 中优化 算法估计的最优值。 5.根据权利要求1所述基于数字孪生技术的流域水文模型参数动态估计方法， 其特征 在于， 在步骤 （3.3） 中的数据同化估计方法为融合流域土壤含水量、 流域蒸发以及流域水文 控制断面径流共3种观测数据的多源数据同化。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 114357716 A 2一种基于数字孪生技术的流域水 文模型参数 动态估计方 法 技术领域 [0001]本发明属于流域水文模型领域， 特别是涉及一种基于数字孪生技术的流域水文模 型参数动态估计方法。 背景技术 [0002]流域水文模型作为研究水文自然规律和解决水文实际问题的重要工具， 其参数的 准确估计对流域径流的模拟和预报起着至 关重要的作用。 现行的流域水文模型参数估计方 法一般根据历史时期的水文实测资料采用优化算法进 行率定， 其假定条件为模型参数在流 域内为常数， 即基于历史时期的水文资料率定的参数可直接用于现在和未来时期的流域径 流预报。 现行方法的主要实施步骤为： (1)选取完整的历史时期实测水文资料序列， 如降雨、 潜在蒸发、 径流资料等； (2)选取优化参数的目标函数， 一般采用模拟径流与 实测径流的误 差平方和最小为目标函数； (3)采用优化算法对 水文模型的待估计参数进 行优选， 其中较为 常用的优化 算法有SC E‑UA算法、 基因算法等。 [0003]因此， 现有的水文模型参数估计方法存在问题： (1)仅仅利用历史时期数据进行水 文模型的参数率定， 无法充分利用实时监测数据来进一步降低参数估计的不确定性； (2)无 法准确地反映环境变化影响下的流域特征条件所呈现的动态变化； (3)无法实现智能管 理、 感知分析、 仿真模拟、 自动优化、 实时更新以及合理预测的目标。 数字孪生技术具有实时监 测、 智能判断和精准预测的特点， 挖掘海量信息的隐藏价值， 同时较好地预测未来情况， 实 现真正的自动化。 因此， 需要探索发明一种基于数字孪生技术的流域水文模型参数动态估 计方法以此解决现有的技 术难题。 发明内容 [0004]本发明的目的在于提供一种基于数字孪生技术的流域水文模型参数动态估计方 法， 从而能够充分利用历史时期以及实时监测的数据， 使得水文模型 的参数更好地反 映流 域特征条件变化， 从而提高环境变化影响下的流 域水文模型径流模拟与预报精度。 [0005]本发明采用如下的技 术方案： [0006]一种基于数字 孪生技术的流域水文模型参数动态估计方法， 包括以下步骤： [0007](1)根据流域的物理特征数据和水文气象数据， 构建基于历史时期数据的流域数 字孪生体， 所述物理特征数据包括数字高程DEM数据、 流域土地利用类型LULC数据、 流域土 壤数据， 所述水文气象数据包括降水、 潜在蒸发和径流； [0008](2)基于流域内布设的传感器对流域多特征要素进行实时监测， 获取实时同步的 流域数字孪生体； [0009](3)基于实时同步的流域数字孪生体， 先后采用优化算法和数据同化方法实现流 域水文模型参数的动态估计， 其具体操作步骤为： [0010](3.1)采用参数敏感性分析方法对目标流域所使用的水文模型参数集合进行敏感 性分析， 筛 选出敏感性参数集合和非敏感性 参数集合；说　明　书 1/4 页 3 CN 114357716 A 3