(19)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 202210863908.X (22)申请日 2022.07.21 (71)申请人 江西省水利科 学院 地址 330029 江西省南昌市青山湖区北京 东路1038号 (72)发明人 刘章君　成静清　张静文　许新发　 温天福　刘鑫　 (74)专利代理 机构 南昌丰择知识产权代理事务 所(普通合伙) 36137 专利代理师 张荣 (51)Int.Cl. G06Q 10/06(2012.01) G06Q 10/04(2012.01) G06Q 50/02(2012.01) G06Q 50/06(2012.01)G06N 3/12(2006.01) (54)发明名称 一种南方丰水地区面临年度用水总量控制 指标动态调整方法 (57)摘要 本发明公开了一种南方丰水地区面临年度 用水总量控制指标动态调整 方法， 基于遗传规划 建立区域农田灌溉亩均净用水量和年降水量关 系曲线， 计算平水年区域农田灌溉用水量静态控 制指标， 通过采用Copu la函数预测面临年度区域 降水量， 调整确定面临年度区域用水总量动态控 制指标。 本发 明可以考虑南方丰水地区面临年度 区域天然来水的丰枯变化， 根据面临年度天然来 水情势对区域用水总量静态控制指标进行适应 性调整得到区域用水总量动态控制指标， 实现不 同来水频率的差别化管控， 更好地发挥水资源的 刚性约束作用， 有助于提高区域水资源管理精细 化水平和可操作性。 权利要求书3页 说明书6页 附图1页 CN 115099697 A 2022.09.23 CN 115099697 A 1.一种南方丰水地 区面临年度用水总量控制 指标动态调 整方法， 其特征在于包括以下 步骤： 步骤1， 基于 遗传规划建立区域农田灌溉亩均净用水量和年降水量关系曲线； 步骤2， 计算平水年区域农田灌溉用水量静态控制指标； 步骤3， 采用Copula函数 预测面临年度区域降水量； 步骤4， 调整确定面临年度区域用水总量动态控制指标。 2.根据权利要求1所述的一种南方丰水地区面临年度用水总量控制指标动态调整方 法， 其特征在于： 所述基于遗传规划建立区域农田灌溉亩均净用水量和年降水量关系曲线， 令H和P分别表示区域农田灌溉亩均净用水量和年降水量， 利用遗传规划进行符号回归建立 区域农田灌溉亩均净用水量和年降水量关系曲线， 基本步骤如下： (1)确定个体表达式结构， 包括函数集F和终止符集T， F＝{+, ‑,×,/,√,log,exp}， T＝ {q,w}； (2)产生初始群体， 利用混合法随机生成， 生长法与完全法各50 ％， 从函数集F及终止符 集T中选择字符组成不同的公式作为初始个 体， 设定种群数量 为M； (3)计算个体适应度， 采用均方根误差作为适应度函数对个体的好坏进行评判， 适应度 的值越小， 该个 体越好； (4)生成新一代群体， 执行遗传操作， 生成新的个体， 主要遗传操作包括： ①复制， 将已 有的优良个体复制， 加入新群体， 并相应删除劣质个体； ②交换， 将选出的两个个体的部分 节点进行交换， 所产生的两个新个体加入新群体； ③突变， 随机改变个体的某一部分， 将新 个体插入新群体中； 其中复制概 率Pr， 交叉概率为Pc， 变异概率Pm； (5)重复(3)、 (4)， 直至满足终止条件， 选择最好结果作为最终解， 其 中G代表迭代次数， 初始种群为第0代， 终止准则为达 到最大迭代 代数Gmax； 通过以上步骤得到区域农田灌溉亩均净用水量和年降水量关系曲线的显式表达式如 下： 其中， 为利用遗传规划进行符号回归计算的农田灌溉亩均净用水量， P为年降水量， fre(·)表示利用遗传规划进行符号回归建立的区域农田灌溉亩均 净用水量和年降水量函 数关系。 3.根据权利要求1所述的一种南方丰水地区面临年度用水总量控制指标动态调整方 法， 其特征在于： 所述计算平水年区域农田灌溉用水量静态控制指标； 具体为： (1)逐年计算区域历史年降水量系列的设计频率， 从中挑选出最接近平水年降水量设 计频率50％的年度， 作为平水年的代 表年； (2)统计计算该代表年农田灌溉用水量占用水总量的比例β， 进而结合平水年区域用水 总量静态控制指标WST， 通过下式计算平水年区域农田灌溉用水量静态控制指标： WSA＝β·WST                            (2) 其中， WSA表示平水年区域农田灌溉用水量静态控制指标。 4.根据权利要求1所述的一种南方丰水地区面临年度用水总量控制指标动态调整方 法， 其特征在于： 采用Copula函数 预测面临年度区域降水量， 具体步骤为：权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115099697 A 2(1)确定区域 年降水量的边 缘概率分布函数； 采用Copul a函数预测面临年度区域降水量； 具体有： 采用Gamma分布作为年降水量的边 缘分布线型， 并采用线性矩法估计边 缘分布线型的参数； (2)利用Copula函数构建区域 面临年度和前期年度降水量的联合 概率分布函数； 根据区域历史年降水量系列的自相关性分析确定前期年度降水量对面临年度影响的 最长滞时L， 假设Pt、 Pt‑i(i＝1,2, …L)分别表示区域面临年度和前期年度降水量， pt、 pt‑i分 别为相应的实现值， Pt、 Pt‑i具有相同的边缘概率分布函数FP(·)， 相应的概率密度函数为fP (·)； Pt、 Pt‑i的联合分布函数 可以用二维Copula函数表示： F(pt,pt‑i)＝Cθ(FP(pt),FP(pt‑i))＝Cθ(u,v)               (3) 其中， θ 为Copula函数的参数； u＝FP(pt),v＝FP(pt‑i)为边缘分布函数； 采用Gumbel ‑Hougaard  Copula函数构造区域面临年度和 前期年度降水量 的联合概率 分布函数， 其表达式如下： 采用Kendall秩相关性系数法估计Gumbel ‑Hougaard  Copula函数的参数； Kendall相关 系数τ与参数θ 的关系为： 令{(x1,y1),…,(xn,yn)}表示从连续随机变量(X,Y)中抽取的n个观测值的随机样本， 则 在样本中有 种不同的观测值组合(xi,yi)和(xj,yj)； 样本Kendall秩相关系数τ通过下式 计算 其中， sign( ·)是符号函数； (3)预测面临年度区域降水量； 给定前期年度降水量Pt‑i(i＝1,2, …L)取值pt‑i时， 所对应的面临年度降水量Pt的取值 存在着条件概 率分布函数； 其中， Pro( ·)表示概率； 当同时给定面临年度前期L年的年度降水量Pt‑i(i＝1,2, …L)取值pt‑i时， 面临年度降 水量Pt的条件概 率分布函数 FcL(pt)通过下式计算得到： 其中， δi表示前期第i 年的权重系数， 计算公式为： 权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115099697 A 3