一种基于模拟仿真技术的边坡水土流失量预测方法及系统

摘要

本发明涉及一种基于模拟仿真技术的边坡水土流失量预测方法，包括以下步骤：预先构建第一实体模型和第二实体模型；对第一实体模型进行人工降雨实验，得到水土流失模拟值；对第二实体模型进行人工降雨实验，得到水土流失实测值；利用时空地理加权回归模型分别对水土流失模拟值和水土流失实测值作回归拟合，得到第一拟合结果和第二拟合结果；若第一拟合结果与第二拟合结果的差值小于阈值，则将得到的时空地理加权回归模型作为水土流失量预测模型进行水土流失量预测。

说明书

技术领域

本发明涉及一种基于模拟仿真技术的边坡水土流失量预测方法及系统，属于水土流失量预测领域。

背景技术

输变电工程在建设过程中会扰动大量土地，造成大量水土流失。对于建设在红壤山丘区的塔基，因所处地势存在一定的坡度，塔基处开挖的土方及剥离的表土容易顺坡而下，造成较严重的水土流失情况。需要分析不同条件下(降雨强度、土壤类型等)的水土流失特征和规律，为输变电工程的水土保持设计与施工管理模式提供科学的技术指导。为此，需要一种能准确预测红壤区输变电工程塔基边坡水土流失量的方法。

时空地理加权回归模型(GTWR模型)通过在空间维度的基础上引入时间维度信息,相较于传统地理加权回归与多元线性回归能更好地揭示回归系数的时空异质性规律。因此广泛应用于经济学、环境生态学等领域，如空气污染物预测、住宅价格影响因素分析。

专利CN113987778A《一种基于野外站点的水土流失模拟值时空加权校正方法》公开了以下步骤：①获取水土流失影响因素的基础数据并利用CSLE模型计算区域动态水土流失模拟值；②获取并处理水土流失监测站于该区域的水土流失实际测量值；③利用时空地理加权模型对模拟值和实测值进行回归拟合，并通过启发式智能优化算法得到土壤侵蚀模数校正模型；④校正模型的精度检验。该发明所构建的GTWR模型中将模拟值作为自变量，测量值作为因变量，进行局部回归拟合得到土壤侵蚀模数校正模型，缺点在于需要通过野外水土流失监测站获取该区域水土流失实际测量值，对于不具备野外站点的区域，该方法可能无法使用。

发明内容

为了克服现有技术中存在的问题，本发明设计了一种基于模拟仿真技术的边坡水土流失量预测方法体系，通过建立模拟待预测地点地形的第二实体模型，无需前往野外站点获取实测数据，有效控制了实验进程和缩短了实验周期，可以快速、高效得到不同水文条件下输变电工程水土流失情况。同时可构建适应不同水土流失状况的实体模型进行水土流失量校正，从而大幅度降低了影响水土流失量的估计偏差，提高模型拟合效果。

为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

技术方案一：

一种基于模拟仿真技术的边坡水土流失量预测方法，包括以下步骤：

预先构建第一实体模型和第二实体模型；

对第一实体模型进行人工降雨实验，得到水土流失模拟值；

对第二实体模型进行人工降雨实验，得到水土流失实测值；

利用时空地理加权回归模型分别对水土流失模拟值和水土流失实测值作回归拟合，得到第一拟合结果和第二拟合结果；若第一拟合结果与第二拟合结果相似，则将得到的时空地理加权回归模型作为水土流失量预测模型进行水土流失量预测。

进一步地，所述第一实体模型为径流槽。

进一步地，所述第二实体模型为野外地形模型。

进一步地，构建所述第二实体模型，包括如下步骤：

获取野外地形的点云数据；

根据所述点云数据，打印模型壳体；

利用所述模型壳体对土壤进行塑形，塑形后的土壤为第二实体模型。

进一步地，还包括：

获取第二实体模型的点云数据；比对野外地形的点云数据与第二实体模型的点云数据，得到偏差值；根据偏差值修正第二实体模型。

进一步地，采用方差分析法，对第一拟合结果与第二拟合结果进行显著性检验；若第一拟合结果与第二拟合结果计算所得的P值在预设范围内，则认为第一拟合结果与第二拟合结果相似。

技术方案二：

一种基于模拟仿真技术的边坡水土流失量预测系统，包括：

第一实体模型，所述第一实体模型用于进行人工降雨实验，得到水土流失模拟值；

第二实体模型，所述第二实体模型用于进行人工降雨实验，得到水土流失实测值；

水土流失量预测模型，所述水土流失量预测模型用于进行水土流失量预测；

其中，水土流失量预测模型的构建步骤如下：构建时空地理加权回归模型；将水土流失模拟值和水土流失实测值输入至时空地理加权回归模型作回归拟合，得到第一拟合结果和第二拟合结果；若第一拟合结果与第二拟合结果相似，则得到的时空地理加权回归模型即为水土流失量预测模型。

进一步地，所述第二实体模型为野外地形模型。

进一步地，构建所述第二实体模型，包括如下步骤：

获取野外地形的点云数据；

根据所述点云数据，打印模型壳体；

利用所述模型壳体对土壤进行塑形，塑形后的土壤为第二实体模型。

进一步地，还包括：

获取第二实体模型的点云数据；比对野外地形的点云数据与第二实体模型的点云数据，得到偏差值；根据偏差值修正第二实体模型。

与现有技术相比本发明有以下特点和有益效果：

本发明通过建立模拟待预测地点地形的第二实体模型获取水土流失实测值，无需前往野外站点获取实测数据，有效控制了实验进程和缩短了实验周期，可以快速、高效得到不同水文条件下输变电工程水土流失情况；同时利用水土流失模拟值和水土流失实测值进行水土流失量校正，降低了影响水土流失量的估计偏差，提高模型拟合效果。

附图说明

图1是本发明流程图；

图2为第一实体模型示意图；

图3和图4为仿真系统示意图。

图中：1、第一实体模型；2、第二实体模型；3、人工模拟降雨装置；301、移动轨道；4、集水收口；5、集水池；6、水槽；7、沉砂池；8、排水沟。

具体实施方式

下面结合实施例对本发明进行更详细的描述。

实施例一

构建仿真系统：如图3和图4所示，仿真系统包括第一实体模型、第二实体模型、电动移动式人工模拟降雨装置、数据采集装置。

如图2和图3所示，第一实体模型包括多个具有自动变坡功能的径流槽，径流槽的变坡范围为0-30度。每个径流槽内部设有多个分隔槽，便于进行不同地表类型之间的对比。分隔槽内填充有土壤，土壤与待预测地点紧实度相当。本实施例中，径流槽采用钢结构，长5m、宽2m、高50-70cm；径流槽内每隔50cm垂直焊接一长5m、高80cm、厚3mm的钢板形成4个分隔槽；径流槽内侧做防锈处理，分隔槽内部钢板上设置有一层PVC塑料板，且PVC塑料板下层留出直径1cm圆孔，用于形成渗水层以产生附着在钢板上的力，从而避免土壤与钢板黏连。

第二实体模型为与待预测地点地形一致的野外地形模型。

人工模拟降雨装置包括移动轨道、支架、水泵、电机、压力表、电磁阀、雨量计、水箱、过滤器、降雨控制台、设置在支架上的若干个均匀布设的喷头。人工模拟降雨装置沿移动轨道可移动至第一实体模型或第二实体模型上方。本实施例中，人工模拟降雨装置的降雨有效面积6m×9m(54m

数据采集装置包括集水收口、水槽、集水池、沉砂池。径流槽的每个分隔槽均搭接1个集水收口，集水收口内布置有产沙量测量仪，用于测量分隔槽产沙量；集水收口正前方各设置1个小型集水池，用于测量各分隔槽的产流量。野外地形模型数据搭接1个集水收口，集水收口与水槽、沉砂池相连通，水槽内设置流量计用于测量产流量，沉砂池排干水后用于产沙量测量。

实施例二

基于实施例一搭建的仿真系统进行边坡水土流失量预测，包括以下步骤：

S1、对第一实体模型进行多次实验，得到n个水土流失模拟值：

调节径流槽的坡度与待预测地点一致；控制喷头移动至径流槽上方，模拟待预测地点的平均日降雨量及降雨强度、降雨时间，以满足模拟降雨要求。

降雨结束后，得到各分隔槽的产流量和产沙量作为水土流失模拟值。

S2、对第二实体模型进行多次实验，得到n个水土流失实测值：

控制喷头移动至野外地形模型上方，按步骤S1中同样的降雨参数，模拟待预测地点的平均日降雨量及降雨强度、降雨时间。

降雨结束后，得到第二实体模型的产流量和产沙量作为水土流失实测值。

S3、构建水土流失量预测模型：

时空地理加权回归模型见式(a)：

y

其中，i表示n个水土流失模拟值/实测值中第i个数据；(u

将式(a)简化为式(b)：

y＝X·β+ε (b)

其中，

回归系数β根据式(c)进行估计：

其中，W(u

其中，

S4、分别将水土流失模拟值和水土流失实测值输入至式(b)进行回归拟合，得到第一拟合结果和第二拟合结果，见式(e)：

其中，

采用方差分析(ANOVA)法，对第一拟合结果与第二拟合结果进行显著性检验，若第一拟合结果与第二拟合结果没有显著变化(即p>0.05)，则将时空地理加权回归模型作为水土流失量预测模型进行水土流失量预测。

S5、多次重复上述步骤S1-S4，对水土流失量预测模型作进一步验证。

S6、获取待预测地点的各水土流失影响因子，输入至水土流失量预测模型，得到该待预测地点的水土流失量预测值(即产流量预测值和产沙量预测值)。

实施例三

构建第二实体模型，包括如下步骤：

利用三维激光扫描技术获取待预测地点的三维点云数据，并利用高速光固化3D打印机打印空心的模型壳体；准备好用于地形重构所用土壤，向模型壳体中填入土壤并压实，使土壤与实体模型壳体内部凹凸面贴合，实现精准还原野外地形细节的效果；土壤充分填充并压实后，安装底托并固定，呈正常地形地貌状态下，将完成土壤装填的模型壳体放置在承台上，取掉模型壳体，完成第二实体模型的初步构建。

随后，采用三维激光扫描技术获取第二实体模型的三维点云数据，比较第二实体模型与待预测地点的三维点云数据，输出对比图；根据对比图确定修正偏差量，根据修正偏差量对第二实体模型的地形地貌特征，如坡度、坡长、凸面曲率、凹面曲率等进行精细化校正；多次重复该步骤，直至第二实体模型精度满足要求。

显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。