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申请/专利权人：中国电建集团昆明勘测设计研究院有限公司

摘要：本发明涉及径流数据处理技术领域，公开了一种河道径流的预测方法、系统、电子设备及存储介质，方法包括：收集历史的径流观测数据以及相关的气候数据，获取气候预测数据；对历史径流观测数据进行分析，使用统计方法得到径流与气侯数据之间的关系；利用获取的气候预测数据，结合历史观测数据的分析结果，预测未来一段时间内的气侯数据，包含未来降雨量及蒸发量等；根据预测的气侯数据和降雨‑径流关系，推测未来一段时间内的径流情况，计算得到相应的径流量；对预测结果进行评估，与实际观测数据进行对比，评估预测的准确性。系统包括：数据采集模块、数据分析模块、结果输出模块。本发明结合气候预测数据，可以预测未来一段时间内的径流情况。

主权项：1.一种河道径流的预测方法，其特征在于，所述预测方法包括：收集历史的径流观测数据以及相关的气候数据，包括降雨量、蒸发量；获取气候预测数据，包含未来一段时间内的降雨预测及温度预测；对历史径流观测数据进行分析，使用统计方法得到径流与气候数据之间的关系；利用获取的气候预测数据，结合历史观测数据的分析结果，预测未来一段时间内的气候数据，包含未来降雨量及蒸发量；根据预测的气候数据和降雨-径流关系，推测未来一段时间内的径流情况，计算得到相应的径流量；对预测结果进行评估，与实际观测数据进行对比，评估预测的准确性，对降雨-径流关系进行调整；使用统计方法得到径流与气候数据之间的关系具体包括以下步骤：获取历史径流观测数据，并进行预处理，预处理包含去除异常值，异常值为不符合历史径流观测数据周期内的数据；对历史径流观测数据进行描述性统计分析，包括计算均值、中位数及标准差，以获取数据的基本分布特征；使用时间序列分析方法根据基本分布特征分析径流量和各气候数据随时间的变化趋势，以径流量作为因变量，以气象数据作为自变量，建立径流与气候数据之间的关系；使用多元回归分析探究气温和降雨量与径流量之间的关系，模型如下所示：径流量-β0+β1*气温+β2+气温+c其中，β0是截距，β1和β2是回归系数，ε是误差项；回归系数的显著性检验帮助理解各个气候数据与径流量之间的关系强度和方向；径流与气候数据之间的关系建立的过程具体包括以下步骤：绘制时间序列图，观察径流量及气候数据随时间的变化趋势和季节性模式；通过相关系数方法在时间序列图中，得到各气候变量与径流量之间的关系；绘制径流量与各气候变量的散点图，直观地观察之间是否存在某种线性关系或模式；度量两个连续变量之间的线性相关程度，取值范围从-1到1；接近1或-1表示强相关，接近0表示无线性相关；量化径流量与气候变量之间的关系强度和方向；汇总时间序列图、散点图及线性相关程度得到径流与气侯数据之间的关系；预测未来一段时间内的气侯数据的过程具体包括以下步骤：将实时气候预测数据和历史观测数据整合到一起，形成一个完整的数据集；根据历史观测数据的分析结果，选择降雨量及蒸发量作为预测模型的特征；使用历史观测数据训练预测模型；将实时气候预测数据输入到预测模型中，得到未来一段时间内的气候预测结果。

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