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全国共享!九派∙Basin流域水文模型今日起开放使用

九派∙Basin

为推进水文现代化建设,长江委水文局凝练近年数字化创新成果,基于九派架构,打造了“九派∙Basin”流域水文模型。

为共享创新成果、促进交流合作、提升水文的社会服务能力,“九派∙Basin”流域水文模型,自8月5日起正式上线,基础版面向全国免费开放使用。

“九派∙Basin”实现全国任一河流上的任一位置,用户自定义流域的全自动水文模型构建和计算。可广泛应用于中小流域(水库、沿河城镇)、旅游景区、在建涉河工程、无资料地区等场景。

或复制下方网址到手机浏览器即可使用

https://basin.jiupai.cloud

视频介绍

点击播放上方视频

了解“九派∙Basin”详细功能和操作指南

模型功能

“九派∙Basin”(九派,指长江水文九派架构;Basin,九派架构下的流域水文模型。九派还将陆续推出“九派∙Station水文监测模型”、“九派∙River河道模型”等其他产品),基于长江水文自研的流域水文PIMAST算法和海量多源异构大数据集构建。实现全国任一河流上的任一位置,用户自定义流域的全自动水文模型构建和计算。“九派∙Basin”具备以下功能。

1. 流域全自动水文建模

用户可根据需求,在全国任一河流上的任一计算位置自定义站点,一键式实现模型构建工作(包括流域、河网、下垫面等几十种参数的自动提取),根据流域特征自动微调PIMAST模型结构和参数配置,自主生成流域产汇流计算方案。

2.流域降水预报预警

深度集成EC模式、GFS模式等各类数值预报产品,耦合地面观测信息,针对用户自定义流域,实时滚动生成未来10天降水预报图文报表(包括降水空间分布动态变化、面平均降水量值统计、降水量时段累计统计等),同时根据用户预设的时段降水阈值判定并推送降水预警消息,为用户提供覆盖全面且精细化的降水预报预警服务。

3.流域产汇流计算分析

基于降水预报成果驱动预训练的通用PIMAST模型,对用户自定义流域的产汇流过程实现滚动计算,实时输出计算断面流量过程。若用户预设了计算断面的水位-流量关系曲线,亦可实现断面水位预警功能。

模型算法

长江委水文局基于多年科研与实践创新成果,自主研发了流域水文模型PIMAST,即基于物理信息(Physical Information,PI)约束、多头注意力机制(Multi-head Attention,MA),以及时空(Spatial-Temporal,ST)卷积构建的深度学习神经网络模型。该模型主要由CNN特征识别模块、LSTM时序预测模块、以及成果实时校正模块组成,支持自主滚动学习、参数动态更新。

其中,物理约束(PI),通过诸如在LSTM记忆层中引入流域土壤蓄水量这类关键中间变量的方式,在一定程度上避免了深度神经网络的过拟合,同时提升了模型的可解释性;多头注意力机制(MA),主要考虑闸坝工程、抽排口、蓄滞洪区等水利工程,以及支流入汇顶托等对天然流量过程的多头综合影响,对模型计算成果进行动态校正,以保证计算精度;时空卷积(ST)主要针对流域下垫面特征、降水驱动等具有时空异质性的数据进行特征提取和耦合,以充分考虑不同降水事件下暴雨中心、综合汇流时间等变量对计算成果的影响。

PIMAST模型分为基础版、专业版和定制版3大版本:

PIMAST基础版

以全国范围数字流域信息、气象和下垫面信息、地面站点信息为基础,构建统一模型训练数据集,依托“长江水文智算中心”开展模型训练与调试,可实现任一用户自定义流域的出口流量过程计算。

PIMAST专业版

基于PIMAST基础版,可针对用户自定义流域进行局部特调,或结合“九派一体机”优化训练,模型泛化性及稳定性进一步增强,适用于对模型精度要求较高的用户。

PIMAST 定制版及其平台建设

可根据客户需求定制化功能点和算力资源方案,针对不同流域分区单独构建训练PIMAST模型并制定方案,可满足软硬件国产化及本地内网部署运行要求,进一步提高计算精度,主要面向专业大客户。

“九派∙Basin”为大模型方向创新成果,欢迎同行开展技术交流,共同推进水文技术进步,提升水文的社会服务能力。

欢迎各界提出宝贵意见和需求建议,九派团队愿提供更加丰富、完善的专业模型服务和系统定制服务。

联系我们

长江委水文局技术中心

曾凌  13163262520(模型算法)

原松  13477093077(系统平台)

高明  13212710080(孪生应用)

李然  13886685813(配套设备)

免责声明:流域水文模型计算十分复杂,“九派∙Basin”流域水文模型,采用海量数据预训练模型,全部功能均根据用户自定义需求自动实现,基础版成果仅供参考。请以实际情况和官方信息为准。

来源:长江水文网

来源:长江水文技术研究中心

编辑:郑力

责编:赵昕、王惠娟

  • 发表于:
  • 原文链接https://page.om.qq.com/page/OFekgN9dhSN0uSc9m3JTje4Q0
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