[发明专利]一种基于潮汐和径流的河口咸潮预报方法

摘要

本发明公开了一种基于潮汐和径流的河口咸潮预报方法，具体包括以下步骤：步骤A00：选取参数；步骤B00：量化参数；步骤C00：预估盐度和潮差统计模型；步骤D00：初次预估盐度和径流量统计模型；步骤E00：初次预估盐度统计模型；步骤F00：修正盐度统计模型；步骤G00：得到盐度预测预报模型。本基于潮汐和径流的河口咸潮预报方法建立了基于含氯度与径流、潮差关系的咸潮上溯预测模型，可提前1-7天预测，实现了中短期咸潮预测预报；预测模型只有一个主要未知参数径流，把咸潮预测复杂问题简单化，具有简便实用的突出特点。

主权项

一种基于潮汐和径流的河口咸潮预报方法，其特征在于，具体包括以下步骤：步骤A00：选取参数：选取长时段的预测点盐度日特征值、口门区某站点的潮汐日特征值和上游来水量；步骤B00：量化参数：选择日最大潮差值TR为潮差，径流量Q等于上游日总来水量；步骤C00：预估盐度和潮差统计模型：通过分析盐度和潮差的散点分布形式，建立盐度和潮差拟合关系式S0（TR）；步骤D00：初次预估盐度和径流量统计模型：将盐度差DS进行潮形归一化, 得到归一化盐度差SDS，对归一化盐度差SDS和径流量Q进行拟合，得到径流量盐度差拟合函数SDS_M，对径流量盐度差拟合函数SDS_M去归一化, 得到盐度差DS与径流量Q拟合关系式S0（Q）；步骤E00：初次预估盐度统计模型：根据盐度和潮差拟合关系式S0（TR）与盐度差和径流量拟合关系式S0（Q），初次得出预估盐度统计模型；步骤F00：修正盐度统计模型：消除径流量对实测盐度值S的影响，得到滤去径流量影响的盐度值S1，将S1与潮差作分析，得到修正的盐度潮差拟合关系式S1（TR）；将实测盐度值S消去修正的盐度潮差拟合关系式S1（TR）, 得到与径流量Q相关的盐度差，并作归一化处理得到归一化盐度差SDS1，将归一化盐度差SDS1和径流量Q进行拟合，得到径流量盐度差拟合函数SDS1_M，对径流量盐度差拟合函数SDS1_M去归一化, 得到修正盐度差与径流量拟合关系S1（Q）；步骤G00：得到盐度预测预报模型：根据修正后盐度和潮差的关系式S1（TR）与修正后盐度差和径流量的关系式S1（Q），得到盐度与潮差和径流量Q的关系式S（Y）；所述日特征值为日平均值、日最大值和日最小值，所以盐度日特征值是指盐度日平均值、日最大值和日最小值；潮汐特征值是指潮汐日平均值、日最大值和日最小值。