本技术涉及资源与环境，具体而言，涉及一种降雨过程中水体热负荷承载能力计算方法及装置。
背景技术：
1、在资源与环境技术领域中，城市建成区的不断扩张逐步侵蚀着生态用地与农田水体，硬化的城市地表挤占了雨水原有的下渗通道。当降雨来临时，无法渗透进入地下的雨水滞留于城区地面，导致城区地表的径流流量显著增加，也增大了雨水径流热污染的风险。硬化的城市地表在极端条件下能够比草地花园高15℃，北京地区的监测数据显示降雨开始前硬化地面比绿地高9℃。高温的城市硬化地面在降雨时会将热量传递给径流雨水，从而对下游河道水体的水生环境产生巨大冲击。雨水热污染会阻碍鱼类在水体中的生长发育，并影响着鱼类的免疫与代谢能力，甚至在极端情况下会改变鱼类的性别。这是由于剧烈的温度变化产生的亚致死性热损伤是不可逆转的，具体表现包括兴奋过度、平衡失调和活动能力丧失等。水温升高还会降低水体中的溶解氧含量，加快生物的呼吸速率并使藻类的大量繁殖，从而导致水体产生富营养化现象。在此背景下，对城市地表水体热负荷承载能力进行高效计算，将对雨水径流热污染控制与技术优化，保护水生动植物健康等方面具有较为重要的现实意义。
2、目前，主要通过在地块区域建成后进行实地测量，针对水体采集一系列监测指标与数据，并根据这些监测指标与数据计算水体热负荷承载能力，从而判断地块区域是否会产生对区域内的水体造成热污染的风险。
3、但是，现有的方法往往是在地块区域建成后对水体进行检测，难以预先在地块区域的工程设计阶段判断区域内的水体是否有遭受热污染的风险，且需要采集水体的大量的监测指标与数据，往往在工程完成后才能确定水体是否遭受热污染的结论，导致该方案的实用性与灵活性一般。
技术实现思路
1、有鉴于此，本技术的目的在于提供一种降雨过程中水体热负荷承载能力计算方法及装置，在获取到监测区域在降雨开始1小时内的监测数据后，通过对分组后的多种监测数据根据热负荷强度计算公式和水体热负荷承载率公式先后进行计算，最终得到每种监测数据的水体在降雨开始1小时内的水体热负荷承载率，根据水体热负荷承载率判断监测区域的水体的热污染情况，实现了在地块区域的工程设计阶段就能预先判断水体是否有遭受热污染的风险，在工程完成后就能确定水体是否遭受热污染的结论，且减少了所需的水体的监测指标与数据，提高了实用性与灵活性。
2、第一方面，本技术实施例提供了一种降雨过程中水体热负荷承载能力计算方法，所述方法包括：
3、对监测区域进行现场监测，基于预设的目标监测时间步长获取所述监测区域在降雨开始1小时内的监测数据；所述监测数据包括降雨数据、下垫面数据和水体数据；其中，所述下垫面数据包括每个目标下垫面的下垫面数据；
4、基于预设的分组时间间隔对所述监测数据进行分组，得到分组后的多种所述监测数据；其中，每种监测数据包括降雨开始1小时内多个时段的监测数据；每个时段对应一个目标监测时间步长；
5、基于每种监测数据中的降雨数据、下垫面数据和预设的热负荷强度计算公式计算出每种监测数据对应的每种目标下垫面在降雨过程中的目标热负荷强度；
6、基于每种监测数据对应的每种目标下垫面降雨过程中的目标热负荷强度、所述分组后的每种监测数据和预设的水体热负荷承载率公式计算出每种监测数据对应的监测区域的水体在降雨开始1小时内的水体热负荷承载率。
7、在一种可能的实施方式中，所述降雨数据包括所述监测区域的降雨量p和雨水温度tr；所述下垫面数据包括每个目标下垫面的下垫面地表径流温度t、下垫面地表径流系数k、下垫面面积s；所述水体数据包括所述监测区域对应的水体在降雨开始前的水体体积v0与水体占地面积sl。
8、在一种可能的实施方式中，所述热负荷强度计算公式为下式：
9、itu＝k·c·ρ·p·t
10、其中，itu为所述目标下垫面降雨过程中的热负荷强度，单位为kj/m2；k为所述下垫面地表径流系数；c为地表径流雨水的比热容，取4.2kj/(kg·℃)；ρ为水体密度，取1×103kg/m3；p为所述目标下垫面所受到的降雨量，单位为mm；t为所述下垫面地表径流温度，单位为℃。
11、在一种可能的实施方式中，所述基于每种监测数据中的降雨数据、下垫面数据和预设的热负荷强度计算公式计算出每种监测数据对应的每种目标下垫面在降雨过程中的目标热负荷强度，包括：
12、将每种监测数据中的降雨数据、下垫面数据代入到所述热负荷强度计算公式中，得到每种目标下垫面在每种监测数据中降雨开始1小时内的热负荷强度变化数据；
13、对每种目标下垫面在每种监测数据中降雨开始1小时内的热负荷强度变化数据进行相加，得到每种目标下垫面在每种监测数据中的总热负荷强度；
14、基于每种目标下垫面在每种监测数据中的总热负荷强度和每种目标下垫面在每种监测数据中降雨开始1小时内的热负荷强度变化数据获取每种监测数据对应的每种目标下垫面在降雨过程中的目标热负荷强度。
15、在一种可能的实施方式中，所述水体热负荷承载率公式为下式：
16、
17、其中，ltr为水体热负荷承载率；a为雨水径流热负荷在传输过程中的剩余热负荷系数；h1为降雨过程中汇入水体的总热负荷，单位为kj；hmax为水体可容纳的最大热负荷总量，单位为kj；s为下垫面面积，单位为m2；itui为所述目标下垫面降雨过程中1小时内第i个时段的热负荷强度，单位为kj/m2；v0为降雨开始前的水体体积，单位为m3；v1为降雨过程中汇入水体的径流总体积，单位为m3；vr为降雨过程中直接落入水体的雨水体积，单位为m3；tmax为水体最大可变温度，单位为℃；tr为降雨过程中的雨水温度，单位为℃。
18、在一种可能的实施方式中，所述水体最大可变温度tmax是通过以下步骤得到的：
19、针对所述监测区域，确定所述监测区域对应的水体的最大可变温度，并将所述最大可变温度确定为所述水体最大可变温度；其中，所述水体最大可变温度表征了水体在没有遭受雨水径流热污染时的最大可变温度。
20、在一种可能的实施方式中，所述方法还包括：
21、基于所述每种监测数据对应的监测区域的水体在降雨开始1小时内的水体热负荷承载率，判断所述水体在每组监测数据中是否遭受雨水径流热污染；
22、若一种水体热负荷承载率未超过预设的水体热负荷承载率阈值，则确定该水体热负荷承载率对应的监测数据中的水体未遭受雨水径流热污染。
23、第二方面，本技术实施例还提供了一种降雨过程中水体热负荷承载能力计算装置，所述装置包括：
24、监测模块，用于对监测区域进行现场监测，基于预设的目标监测时间步长获取所述监测区域在降雨开始1小时内的监测数据；所述监测数据包括降雨数据、下垫面数据和水体数据；其中，所述下垫面数据包括每个目标下垫面的下垫面数据；
25、分组模块，用于基于预设的分组时间间隔对所述监测数据进行分组，得到分组后的多种所述监测数据；其中，每种监测数据包括降雨开始1小时内多个时段的监测数据；每个时段对应一个目标监测时间步长；
26、第一计算模块，用于基于每种监测数据中的降雨数据、下垫面数据和预设的热负荷强度计算公式计算出每种监测数据对应的每种目标下垫面在降雨过程中的目标热负荷强度；
27、第二计算模块，用于基于每种监测数据对应的每种目标下垫面降雨过程中的目标热负荷强度、所述分组后的每种监测数据和预设的水体热负荷承载率公式计算出每种监测数据对应的监测区域的水体在降雨开始1小时内的水体热负荷承载率。
28、在一种可能的实施方式中，所述降雨数据包括所述监测区域的降雨量p和雨水温度tr；所述下垫面数据包括每个目标下垫面的下垫面地表径流温度t、下垫面地表径流系数k、下垫面面积s；所述水体数据包括所述监测区域对应的水体在降雨开始前的水体体积v0与水体占地面积sl。
29、在一种可能的实施方式中，所述热负荷强度计算公式为下式：
30、itu＝k·c·ρ·p·t
31、其中，itu为所述目标下垫面降雨过程中的热负荷强度，单位为kj/m2；k为所述下垫面地表径流系数；c为地表径流雨水的比热容，取4.2kj/(kg·℃)；ρ为水体密度，取1×103kg/m3；p为所述目标下垫面所受到的降雨量，单位为mm；t为所述下垫面地表径流温度，单位为℃。
32、在一种可能的实施方式中，所述第一计算模块，具体用于：
33、将每种监测数据中的降雨数据、下垫面数据代入到所述热负荷强度计算公式中，得到每种目标下垫面在每种监测数据中降雨开始1小时内的热负荷强度变化数据；
34、对每种目标下垫面在每种监测数据中降雨开始1小时内的热负荷强度变化数据进行相加，得到每种目标下垫面在每种监测数据中的总热负荷强度；
35、基于每种目标下垫面在每种监测数据中的总热负荷强度和每种目标下垫面在每种监测数据中降雨开始1小时内的热负荷强度变化数据获取每种监测数据对应的每种目标下垫面在降雨过程中的目标热负荷强度。
36、在一种可能的实施方式中，所述水体热负荷承载率公式为下式：
37、
38、其中，ltr为水体热负荷承载率；a为雨水径流热负荷在传输过程中的剩余热负荷系数；h1为降雨过程中汇入水体的总热负荷，单位为kj；hmax为水体可容纳的最大热负荷总量，单位为kj；s为下垫面面积，单位为m2；itui为所述目标下垫面降雨过程中1小时内第i个时段的热负荷强度，单位为kj/m2；v0为降雨开始前的水体体积，单位为m3；v1为降雨过程中汇入水体的径流总体积，单位为m3；vr为降雨过程中直接落入水体的雨水体积，单位为m3；tmax为水体最大可变温度，单位为℃；tr为降雨过程中的雨水温度，单位为℃。
39、在一种可能的实施方式中，所述水体最大可变温度tmax是通过以下步骤得到的：
40、针对所述监测区域，确定所述监测区域对应的水体的最大可变温度，并将所述最大可变温度确定为所述水体最大可变温度；其中，所述水体最大可变温度表征了水体在没有遭受雨水径流热污染时的最大可变温度。
41、在一种可能的实施方式中，所述装置，还包括：
42、第二生成模块，用于基于所述每种监测数据对应的监测区域的水体在降雨开始1小时内的水体热负荷承载率，判断所述水体在每组监测数据中是否遭受雨水径流热污染；
43、第二生成模块，用于若一种水体热负荷承载率未超过预设的水体热负荷承载率阈值，则确定该水体热负荷承载率对应的监测数据中的水体未遭受雨水径流热污染。
44、第三方面，本技术实施例提供了一种电子设备，包括：处理器、存储介质和总线，所述存储介质存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当电子设备运行时，所述处理器与所述存储介质之间通过总线通信，所述处理器执行所述机器可读指令，以执行如第一方面任一项所述的降雨过程中水体热负荷承载能力计算方法的步骤。
45、第四方面，本技术实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时执行第一方面任一项所述的降雨过程中水体热负荷承载能力计算方法的步骤。
46、本技术实施例提供的一种降雨过程中水体热负荷承载能力计算方法及装置，对监测区域进行现场监测，基于预设的目标监测时间步长获取监测区域在降雨开始1小时内的监测数据，基于预设的分组时间间隔对监测数据进行分组，得到分组后的多种监测数据，基于每种监测数据中的降雨数据、下垫面数据和预设的热负荷强度计算公式计算出每种监测数据对应的每种目标下垫面在降雨过程中的目标热负荷强度，基于每种监测数据对应的每种目标下垫面降雨过程中的目标热负荷强度、分组后的每种监测数据和预设的水体热负荷承载率公式计算出每种监测数据对应的监测区域的水体在降雨开始1小时内的水体热负荷承载率。本技术，在获取到监测区域在降雨开始1小时内的监测数据后，通过对分组后的多种监测数据根据热负荷强度计算公式和水体热负荷承载率公式先后进行计算，最终得到每种监测数据的水体在降雨开始1小时内的水体热负荷承载率，根据水体热负荷承载率判断监测区域的水体的热污染情况，实现了在地块区域的工程设计阶段就能预先判断水体是否有遭受热污染的风险，在工程完成后就能确定水体是否遭受热污染的结论，且减少了所需的水体的监测指标与数据，提高了实用性与灵活性。
47、为使本技术的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。
1.一种降雨过程中水体热负荷承载能力计算方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述降雨数据包括所述监测区域的降雨量p和雨水温度tr；所述下垫面数据包括每个目标下垫面的下垫面地表径流温度t、下垫面地表径流系数k、下垫面面积s；所述水体数据包括所述监测区域对应的水体在降雨开始前的水体体积v0与水体占地面积sl。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述热负荷强度计算公式为下式：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于每种监测数据中的降雨数据、下垫面数据和预设的热负荷强度计算公式计算出每种监测数据对应的每种目标下垫面在降雨过程中的目标热负荷强度，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述水体热负荷承载率公式为下式：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述水体最大可变温度tmax是通过以下步骤得到的：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
8.一种降雨过程中水体热负荷承载能力计算装置，其特征在于，所述装置包括：
9.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器、存储器和总线，所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当电子设备运行时，所述处理器与所述存储器之间通过总线通信，所述机器可读指令被所述处理器执行时执行如权利要求1至7任意一项所述的降雨过程中水体热负荷承载能力计算方法及装置的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行如权利要求1至7任意一项所述的降雨过程中水体热负荷承载能力计算方法及装置的步骤。
