摘要
本发明公开了一种水库‑湖泊‑河道系统极端洪水模拟与防洪风险评估方法、系统、设备及存储介质,该方法首先识别历史极端洪水事件的风险源因子,并利用Vine Copula函数刻画其空间分布不确定性,通过拉丁超立方抽样生成风险源因子样本;随后基于Neural Gas算法对样本进行缩减,构建风险源因子场景树;结合历史洪水数据并采用同倍比缩放方法,生成极端洪水过程线场景;然后构建联合防洪优化调度模型,评估水库和湖泊的防洪风险,并分析评估效果。本发明结构简单,风险评估准确稳定,不仅有助于洪涝灾害高发区域的精细化风险评估,还能为缺资料地区提供极端洪涝风险评估的理论支持。
技术关键词
Copula函数
河道系统
场景
因子
风险评估方法
水库
优化调度模型
样本
节点
蒙特卡洛
缩放方法
Akaike信息准则
数据
函数生成方法
算法
防洪工程
贝叶斯信息准则
拉丁超立方抽样