發(fā)布時間：2020-06-10 04:58

【摘要】：水文模型的參數(shù)設(shè)置涉及專業(yè)領(lǐng)域的知識和繁瑣的操作步驟,是水文建模面臨的一大難題,在一定程度上限制了模型的應(yīng)用和推廣。基于知識驅(qū)動的方法,將水文模型參數(shù)設(shè)置知識分為參數(shù)提取知識和取值范圍知識兩類,分別對其進(jìn)行形式化表達(dá)和自動推理,初步實(shí)現(xiàn)了水文模型參數(shù)智能化設(shè)置;結(jié)合Web Service、工作流和參數(shù)自動率定等技術(shù),研發(fā)了水文智能建模原型系統(tǒng);最后,以TOPMODEL模型的參數(shù)設(shè)置為例,對知識驅(qū)動方法進(jìn)行了驗(yàn)證。結(jié)果表明,知識驅(qū)動的方法能在保證模擬精度的前提下有效簡化水文模型的參數(shù)設(shè)置流程,降低水文建模難度。
【圖文】：

ＰｏｇｒａｐｈｉｃＭＯＤＥＬ）模型中的ＴＷＩ分布曲線參數(shù)，該參數(shù)可由ＤＥＭ通過一系列預(yù)處理算法操作流程計算得到（圖１）［７］；其次預(yù)處理算法的輸入項(xiàng)和輸出項(xiàng)，根據(jù)預(yù)處理算法間的輸入－輸出關(guān)系，確定各預(yù)處理算法的執(zhí)行順序，通過軟件操作依次執(zhí)行各個預(yù)處理操作，計算待提取的參數(shù)。上述過程可抽象為根據(jù)算法的輸入、輸出項(xiàng)，以目標(biāo)為驅(qū)動反向動態(tài)構(gòu)建概念工作流的過程，該過程中所使用的“參數(shù)提取知識”是對水文模型中待提取的參數(shù)和各個預(yù)處理算法的輸入和輸出項(xiàng)的客觀陳述。圖１提�。裕祝煞植记�的概念工作流Ｆｉｇ．１ＣｏｎｃｅｐｔｕａｌＷｏｒｋｆｌｏｗｆｏｒＥｘｔｒａｃｔｉｎｇＴＷＩＤｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎＣｕｒｖｅ２）參數(shù)提取知識的形式化表達(dá)上述參數(shù)提取知識屬于陳述性知識［８］，可用語義網(wǎng)中的資源描述框架（ｒｅｓｏｕｒｃｅｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎｆｒａｍｅｗｏｒｋ，ＲＤＦ）進(jìn)行形式化表達(dá)。ＲＤＦ將一條陳述表達(dá)為“對象－屬性－值”三元組的形式［８］。本文以ＲＤＦ方式表達(dá)水文模型待提取的參數(shù)及預(yù)處理算法的輸入和輸出項(xiàng)。例如，“ＴＯＰＭＯＤＥＬ模型需要以提取方式得到的參數(shù)為ＴＷＩ分布曲線”，以ＲＤＦ方式表達(dá)如下。＜ｒｄｆ：ＲＤＦｘｍｌｎｓ：ｒｄｆ＝"ｈｔｔｐ：∥ｗｗｗ．ｗ３．ｏｒｇ／１９９９／０２／２２－ｒｄｆ－ｓｙｎ－ｔａｘ－ｎｓ＃"ｘｍｌｎｓ：ｈｙｄｒｏ＝"ｈｔｔｐ：∥ｗｗｗ．ｃａｓ．ａｃ．ｃｎ／ｈｙｄｒｏｌｏｇｙ＃"＞……＜ｒｄｆ：Ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎｒｄｆ：ａｂｏｕｔ＝"ＴＯＰＭＯＤＥＬ"

陳述；步驟３獲取該ＲＤＦ陳述中的參數(shù)范圍ｒａｎｇｅ，將其存儲在哈希表Ｍａｐ＜Ｐａｒａｉ，ｒａｎｇｅ＞中；步驟４將Ｍａｐ傳遞至參數(shù)自動優(yōu)化算法，由優(yōu)化算法完成最終的參數(shù)優(yōu)化。本研究采用ＳＣＥ＿ＵＡ算法［１５］進(jìn)行參數(shù)自動優(yōu)化。２原型系統(tǒng)與應(yīng)用實(shí)例２．１水文智能建模原型系統(tǒng)本文基于上述方法，設(shè)計并初步實(shí)現(xiàn)了水文智能建模原型系統(tǒng)，采用Ｂ／Ｓ（Ｂｒｏｗｓｅｒ／Ｓｅｒｖｅｒ）三層架構(gòu)模式，由表現(xiàn)層、業(yè)務(wù)邏輯層和數(shù)據(jù)訪問層構(gòu)成，如圖２所示。圖２水文智能建模原型系統(tǒng)架構(gòu)Ｆｉｇ．２ＡｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅｏｆＰｒｏｔｏｔｙｐｅＳｙｓｔｅｍｏｆＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＨｙｄｒｏｌｏｇｉｃａｌＭｏｄｅｌｉｎｇ該原型系統(tǒng)采用了可擴(kuò)展的架構(gòu)，只需要將某一水文模型的參數(shù)提取知識和參數(shù)范圍知識進(jìn)行形式化表達(dá)，并存儲于知識庫中，，水文智能建模原型系統(tǒng)便可支持該水文模型參數(shù)設(shè)置的智能化。目前，本系統(tǒng)支持兩參數(shù)月水量平衡模型、ＳＭＡＲ（ｓｏｉｌｍｏｉｓｔｕｒｅａｃｃｏｕｎｔｉｎｇａｎｄｒｏｕｔｉｎｇ）模型、新安江模型、ＴＯＰＭＯＤＥＬ等４個模型的參數(shù)智能化設(shè)置。２．２ＴＯＰＭＯＤＥＬ應(yīng)用實(shí)例以福建汀江的觀音橋小流域作為研究區(qū)，該流域面積３７４ｋｍ２，位于亞熱帶，降水充沛，屬于濕潤氣候。數(shù)據(jù)包括２００６～２００９年共４ａ實(shí)測日尺度降雨、蒸發(fā)皿觀測值和徑流資料及９０ｍ的ＳＲＴＭＤＥＭ數(shù)據(jù)。采用濕潤和半濕潤地區(qū)常用的ＴＯＰＭＯＤＥＬ來進(jìn)行降雨－徑流模擬。以ＴＯＰＭＯＤＥＬ參數(shù)提取和率定為例，說明知識驅(qū)動下水文建模參數(shù)智能化設(shè)置方法

【相似文獻(xiàn)】

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1 何娜;構(gòu)建知識驅(qū)動的經(jīng)濟(jì)[N];中國財經(jīng)報;2002年

2 連云港特約通訊員 李建新 賈建榮;文化為“魂”引領(lǐng)連云港電信發(fā)展之路[N];通信信息報;2005年

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1 米志浩;基于知識驅(qū)動的企業(yè)運(yùn)行模式研究[D];東北大學(xué);2007年

本文編號：2705809