1.一种高密度网河区要素影响定量分析方法，其特征在于：包括以下步骤：提取研究区域内河道的洪水特征时间序列数据；

明确研究区域内河道实测站点位置涉及的洪潮水位特征影响要素，并提取对应洪潮水位特征影响要素的要素时间序列数据；

基于洪水特征时间序列数据，识别洪水特征时间序列变异性可能分割点，具体为：通过突变检验，识别出突变时点，突变时点作为洪水特征时间序列变异性分割点，所述突变检验为：；

若 小于等于0.05，则t点所在年份即为突变时点；

其中， 为符号函数，定义为：

；

其中 为突变点， 为洪水特征时间序列数据， 为在突变点可能发生的时间t的统计变量， 为在突变点可能发生的时间 的统计变量， 为显著性水平，N为洪水特征时间序列中样本的个数，在突变点可能发生的时间t，定义统计量 以寻找最有可能的突变点；

构建定量化分析模型，将变异性可能分割点前的要素时间序列数据输入到定量化分析模型中，利用最小二乘法对定量化分析模型的参数及常数进行估计，得到训练好的定量化分析模型，所述定量化分析模型为：；

其中 为实测洪潮水位， 为实测洪潮水位所在位置上游河道中的洪潮水位特征值影响要素， 为实测洪潮水位所在位置下游河道的洪潮水位特征值影响要素， ，为与河道地形有关的常数，n为实测洪潮水位所在位置上游河道中的洪潮水位特征值影响要素的个数，m为实测洪潮水位所在位置下游河道的洪潮水位特征值影响要素的个数；

以变异性可能分割点后的各个洪潮水位特征值影响要素为控制变量，输入到训练好的定量化分析模型，分别得到各个洪潮水位特征值影响要素变化条件下的模拟洪潮水位，计算模拟洪潮水位的变化值，得到各个洪潮水位特征值影响要素对感潮河道洪水特征值变化的作用量。

2.根据权利要求1所述的一种高密度网河区要素影响定量分析方法，其特征在于：所述洪潮水位特征值影响要素种类在3种以内，每一种所述洪潮水位特征影响要素有至少一个影响作用点，即同一种洪潮水位特征影响要素通过不同河道岔作用于实测站点位置的洪潮水位特征值。

3.根据权利要求2所述的一种高密度网河区要素影响定量分析方法，其特征在于：所述洪潮水位特征影响要素包括上游洪水、下游高潮位和河道断面特性。

4.根据权利要求1所述的一种高密度网河区要素影响定量分析方法，其特征在于：所述定量化分析模型的评估采用十折交叉验证法。

5.根据权利要求1所述的一种高密度网河区要素影响定量分析方法，其特征在于：所述洪潮水位特征值影响要素对感潮河道洪水特征值变化的作用量转化成洪潮水位特征值影响要素变化影响指数 ，其计算公式为：；

其中，a表示洪潮水位特征值影响要素， 为分割点后洪潮水位特征值影响要素a对应的模拟洪潮水位， 为分割点前的模拟洪潮水位。

6.一种高密度网河区要素影响定量分析装置，其特征在于，执行权利要求1到5任一项所述高密度网河区要素影响定量分析方法，包括：洪水特征时间序列数据提取模块，用于提取研究区域内河道的洪水特征时间序列数据；

要素时间序列数据提取模块，用于明确研究区域内河道实测站点位置涉及的洪潮水位特征影响要素，并提取对应洪潮水位特征影响要素的要素时间序列数据；

洪水特征时间序列变异性可能分割点识别模块，用于基于洪水特征时间序列数据，识别洪水特征时间序列变异性可能分割点；

定量化分析模型训练模块，用于构建定量化分析模型，将变异性可能分割点前的要素时间序列数据输入到定量化分析模型中，利用最小二乘法对定量化分析模型的参数及常数进行估计，得到训练好的定量化分析模型；

洪潮水位特征值影响要素对感潮河道洪水特征值变化的作用量计算模块，用于以变异性可能分割点后的各个洪潮水位特征值影响要素为控制变量，输入到训练好的定量化分析模型，分别得到各个洪潮水位特征值影响要素变化条件下的模拟洪潮水位，计算模拟洪潮水位的变化值，得到各个洪潮水位特征值影响要素对感潮河道洪水特征值变化的作用量。

7.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时，实现如权利要求1‑5任一项所述高密度网河区要素影响定量分析方法。