一种湖泊水动力水质模型的边界条件概化方法

本发明涉及一种湖泊水动力水质模型的边界条件概化方法，通过数据驱动约束机制对流量、水位和污染物浓度等参数进行自适应分组，能较好地反映上述物理量的非恒定过程，从而更加准确地反映污染物在湖泊中的运动。该方法相比人工梯级概化具有更高的精度和效率，且各参数物理意义明确，处理量小，模型计算速度快，为湖泊污染精准溯源与治理决策提供可靠的数据支持。