识别不同时期相似的降雨事件，以研究蓝绿基础设施水文性能的时间变化

本研究提出基于时间序列数据挖掘（TSDM）的工作流程，通过匹配具有相同时空特征的降雨事件，评估蓝绿基础设施（BGI）水文性能动态变化。对比传统体积分组方法，验证了TSDM结合统计测试能更精准识别BGI性能变化，并发现体积指标（如UF-P比率）在检测性能差异时更具鲁棒性，而时间指标（如峰值偏移）需更大样本量。研究通过瑞士两个案例及奥斯陆实际数据，证实该方法在雨-径流混合输入系统中的适用性，为动态监测BGI性能提供理论支持。

　　
蓝绿色基础设施（BGI）作为应对城市化与气候变化的重要手段，其性能监测需突破传统方法的局限性。本研究通过整合时间序列数据挖掘技术与多维性能指标分析，构建了一套动态评估BGI水文功能演变的工作流程，为工程监测与维护提供了科学依据。

### 背景与问题
城市洪涝与内涝问题频发，促使各国加速推广BGI系统，如生物滞留池、绿色屋顶等。此类设施通过土壤渗透与雨水滞留调节径流，但其性能可能因植被退化、土壤板结或人为损坏而逐渐下降。然而，传统监测方法存在两大缺陷：其一，仅以降雨总量作为分组依据，忽略降雨强度、持续时间、峰值时间等关键时空特征；其二，过度依赖单一性能指标，无法全面反映系统动态响应。

### 研究目标与方法
本研究提出基于时间序列数据挖掘（TSDM）的监测框架，旨在解决上述问题。具体方法分为三阶段：
1. **降雨事件特征提取**：通过K-means聚类将月降雨数据按均值强度、极值、标准差等8项指标划分季节性组段（如瑞士Kloten的“低雨季”“峰雨季”等），有效过滤气候波动干扰。
2. **多维相似性匹配**：采用主成分分析（PCA）将8维特征降维至4维（保留95%信息），再通过动态时间战形（DTW）算法对匹配事件进行相位对齐，确保雨型时空特征的一致性。
3. **性能指标对比验证**：建立双维度评估体系，包含体积指标（UF-P比率）和时间指标（峰值延迟、交叉相关滞后），并通过Mann-Whitney检验确定所需样本量（90%置信水平）。

### 关键技术突破
1. **TSDM方法创新**：将传统水文监测中的“事件相似性”定义从单一降雨量扩展为强度-历时-峰值三维度特征，解决传统方法中“雨量相近但过程差异大”导致的误判问题。例如，在Kloten案例中，仅按降雨量分组的传统方法将87%的低强度雨季事件与峰值雨季混合，而新方法通过时空特征匹配将有效对比率提升至76%。
2. **指标有效性验证**：通过蒙特卡洛模拟发现，体积指标UF-P比率仅需16-18组匹配事件即可达到90%检测效能，而时间指标需60-500组，证明体积指标在数据稀缺场景下的实用价值。
3. **抗干扰能力优化**：引入初始土壤含水率阈值（5%-95%分位距）过滤无效数据，使Kloten案例的有效匹配率从传统方法的62%提升至89%。

### 典型应用案例
**Kloten案例（纯降雨输入）**：
- 数据：1982-2017年10分钟降雨记录（35年）
- 演变特征：土壤孔隙率从0.52降至0.41，渗透系数下降73%
- 监测结果：UF-P比率在“早期”（1982-1992）平均92.2%，至“后期”（2005-2016）下降至68.3%（p<0.001），验证了新方法对渐进式性能衰减的敏感性。

**Bern案例（混合径流输入）**：
- 数据：1985-2013年混合径流-降雨数据（含地表径流贡献率10-30%）
- 关键发现：UF-P比率在匹配事件中仍保持85%以上检测效能，但需延长至12年才能满足样本量要求，显示系统复杂度对监测周期的影响。

### 方法优势与局限性
**优势体现**：
- 事件匹配精度：Kanooga案例中匹配事件时空一致性达KGE>0.75（传统方法仅0.63）
- 检测效能提升：体积指标所需样本量仅为时间指标的1/3-1/20
- 系统适应性：成功应用于纯雨输入与混合径流场景，验证方法普适性

**现存挑战**：
- 数据要求严格：需至少5年数据（每日监测）才能保证基础效能
- 复杂系统响应：在Bern案例中，地表径流导致UF-P比率超100%，需建立多源输入校正模型
- 维度灾难风险：原始8维特征可能随系统复杂度增加导致降维误差（PC4解释方差占比已达12%）

### 工程实践启示
1. **监测设计优化**：
- 降雨系统：建议每季度至少监测3次典型降雨事件（含低/中/高强度组合）
- 混合系统：需同步采集地表径流与地下渗透数据，推荐配置径流旁路监测井
2. **预警阈值设定**：
- 体积指标：UF-P比率连续2年下降超5%触发维护警报
- 时间指标：峰值延迟累积超过20%需专项评估
3. **维护策略制定**：
- 滞留池：每2年清理一次渗透层（参考Kloten案例板结因子CF=300）
- 绿色屋顶：每季度检测一次植被覆盖度（下降超15%需补植）
4. **模型验证机制**：
- 建议每5年通过TSDM匹配至少10组历史事件进行模型回溯校准

### 未来研究方向
1. **多源数据融合**：探索将土壤电导率、植被叶面积指数等物理解耦参数纳入匹配算法
2. **机器学习集成**：开发基于深度学习的自动相似事件匹配系统（如LSTM-Transformer混合模型）
3. **不确定性量化**：构建贝叶斯框架评估传感器噪声（10分钟间隔误差达±2mm）对结果的影响
4. **极端气候适应**：研究暴雨脉冲（暴雨强度超过100mm/h持续30分钟）下的系统响应衰减规律

### 结论
本研究证实，基于时空特征的多维度事件匹配方法能有效提升BGI性能监测的准确性。体积指标（UF-P比率）在数据有限条件下展现出更强的统计效力，而时间指标（峰值延迟）更适合长期系统稳定性评估。建议工程实践中采用"体积指标为主，时间指标为辅"的监测策略，结合动态阈值调整机制，可提前3-5年预警系统性能衰退。后续研究需重点关注多源输入场景下的方法优化，以及如何将监测结果转化为具体的维护工单生成系统。