多源多层土壤湿度实时同化及在实时洪水预报中的应用

准确获取流域土壤湿度(MS)的初始值及过程状态,对提高实时洪水预报精度具有重要意义和实用价值。从新安江模型参数的物理意义出发,基于站点墒情数据和CLDAS土壤湿度数据构建点面转换模型(WKNN),将点面转换后的实时面尺度MS作为观测数据,采用集合卡尔曼滤波法同化新安江模型预报的MS过程,在五强溪区间流域进行实时洪水预报应用。结果表明:WKNN作为点面转换工具,能够捕捉到不同土层MS的点面关系,具有较好的适用性;较不同化模式,多层MS同化后的平均径流深相对误差下降了12.67%,平均确定性系数提高了41.82%;MS的实时同化可以显著降低汛初期洪水的预报误差,提高洪水预报精度,且多层同化较单一层同化效果更优。

基于VIC模型的三峡库区流域小时尺度实时洪水预报

VIC模型在流域面积大于3 000 km^(2)的大型流域日或月尺度洪水模拟中表现出良好的适用性,而在大型流域小时尺度实时洪水预报过程中的适用性尚未得到验证。以三峡库区大型流域为例,通过建立小时尺度VIC分布式洪水预报模型,构建三峡库区流域实时滚动洪水预报方案,将VIC分布式洪水预报模型实地化部署并应用于2022及2023年三峡库区实时洪水预报。结果表明:VIC模型应用于2014—2021年三峡库区各子流域历史洪水模拟,率定期和验证期的洪量、洪峰平均合格率均在80%以上,确定性系数均值在0.70以上,构建的VIC分布式洪水预报模型在三峡库区及其子流域洪水模拟中表现出良好的适用性;在2022及2023年三峡库区4场典型洪水的实时洪水预报中,径流深和洪峰的平均相对误差达到16.3%和5.0%,重点产流区产流量平均相对误差为7.8%,能够准确把握库区重点产流区的洪量及来水过程,因此VIC模型在大型流域小时尺度实时洪水预报中具有较大的应用潜力。

湖泊型水库环库实时洪水预报方法研究

湖泊型水库的修建,改变了水库坝址控制流域的下垫面和河流水系结构,进而影响流域产汇流机制。针对湖泊型水库环库周边流域产汇流特点,构建了包含库面不透水产流区、环库破碎产流区的组合洪水预报模型,提出了不同分区的产汇流计算方法。以响洪甸水库为例,进行洪水模拟效果的对比分析,结果表明:组合洪水预报模型的精度显著高于整体新安江模型,确定性系数提升0.1,洪量相对误差降低5.3%,洪峰相对误差降低2.8%;组合预报模型的不透水面积,产流和汇流等相关模型参数,更为符合碎片化小流域产汇流的特性,并能较好地反映入库洪水的组成;水库水面的直接产流占有较大比重,是地表、壤中、地下径流之外的第4种径流组分。此方法可为湖泊型水库流域的实时洪水预报提供模型支撑,具备较好的应用前景。

基于气象水文耦合的水库实时洪水预报方法

以水库实时洪水预报为研究对象,针对中小流域预见期短,流域天然预见期难以满足水利工程生产要求的问题,研究水库实时洪水预报方法,构建基于气象水文耦合的水库实时洪水预报模型。首先,采用短时临近外推技术及STMAS-WAF中尺度天气模式,建立24 h降水预报模型;然后将气象预报成果耦合至水文预报,实现气象水文的时空尺度匹配;最后建立基于来水预报成果反馈的降水预报修正方法,根据前期规律滚动修正未来24 h降水预报成果,将修正后的降水预报输入水文模型,实时预测水库来水,使水文模型从源头上实现准确输入,实现高精度长预见期的水库实时洪水预报,解决了传统水文模型预见期不足的问题。以新安江水库为例开展了模型的实例研究,编制新安江水库气象水文耦合预报方案,进行水库实时洪水预报,并探讨不同降雨输入形式对预报精度的影响,研究结果表明:基于气象水文耦合的水库实时洪水预报方法考虑了气象水文的双向反馈,将新安江水库实时洪水预报预见期从6 h左右提升至18 h,确保18 h预见期内预报精度在80%以上。与不考虑降水预报及使用未修正降水预报的2种传统方法的有效预见期相比,新方法的有效预见期分别提升了200%和29%,有效延长了水库实时洪水预报预见期,提高了洪水预报服务能力,给水库实时洪水预报提供了一种行之有效的方法。

新安江模型和支持向量机模型实时洪水预报应用比较

选择新安江模型和支持向量机模型分别在浙江省、陕西省的4个流域进行实时洪水预报,并使用K-最近邻实时校正法对新安江模型预报结果实时校正,比较2种模型在不同流域的应用效果,其中选择确定性系数、峰现时间误差、洪峰相对误差和均方误差作为模型预报评价指标。进一步改变预报预见期并分析2种模型在不同预见期内的预报精度。研究结果表明,新安江模型和支持向量机模型在不同流域洪水预报中各有优势,支持向量机模型预报精度受降雨精度影响较大。当预报预见期较长时,新安江模型预报结果更好;随着预见期缩短,支持向量机模型预报精度显著提高,在短预见期实时预报中支持向量机模型优势更明显。在预报难度较大的半湿润半干旱流域,新安江模型和支持向量机模型在率定期和实时预报过程中均具有较高精度。

实时洪水预报综合修正方法初探

利用误差的相似性扩大实时修正信息量,结合神经网络异联想记忆技术,提出了综合实时修正方法。并在七里街流域用11场洪水分别采用自回归(AR)模型和综合修正方法进行实时修正。分析结果表明,采用综合修正方法既能获得比AR模型更好的精度,又不损失洪水预报的预见期。进一步对闽江的6个支流流域近50场洪水进行综合修正方法实时修正检验,都获得了较好的结果。

线性动态系统模型在实时洪水预报中的应用

应用一般的线性动态系统模型理论,并结合衰减记忆最小二乘递推识别的实时校正技术,建立了鄱阳湖吴城站水位过程的实时预报方案。模型结构采用AIC准则法和逐步回归筛选法综合确定,模型参数采用最小二乘法估计。应用结果表明,该预报模型适用于湖泊水位这类缓变型水文变量的预报,可以用于实时作业预报。

长江中下游实时洪水预报模拟

以长江中下游防洪系统为对象,概述了在大型复杂防洪系统水沙运动数值模拟基础上,成功地将面向长江中下游防洪规划论证需求的水沙数学模型转化为面向长江防洪系统防汛方案评估需求的长江中下游实时洪水预报数学模型。为适应实时预报调度快速、准确评估的要求,提出了基于水动力学的循环滚动计算模式和实时校正模式。实现了水文学实时校正方法与水动力学数学模型的耦合,建立了基于水动力学的实时校正模式和分洪溃口洪水预报模式。通过长江中下游防汛期间的试运行,较好地解决了洪水预报误差校正和分洪溃口后洪水预报等关键难题,为防汛方案的制定和实时洪水调度方案优化提供了技术支撑,主要成果已应用于长江中下游防汛调度方案中。

卡尔曼滤波校正技术在水动力学模型实时洪水预报中的应用

将卡尔曼滤波技术与水动力学模型实时洪水预报相结合,提出了"交替校正"方法;分别建立水位与流量的状态方程,进行交替滤波计算,较好地解决了滤波计算中不同类型状态量之间共同校正的问题.对长江干流局部河段的实例验证表明,卡尔曼滤波技术应用于单一河道水动力学模型没有破坏模型的稳定性,局部的校正对全河道具有较好的带动作用,说明卡尔曼滤波技术应用到水动力学模型的实时校正中是可行而且有效的.

千河流域实时洪水预报模型研究

以千河流域为例,提出了西北半干旱地区流域总径流非线性响应的Volterra模型,并用BP神经网络模型进行了流量过程误差序列的实时校正。结果表明:①由于考虑了流域产汇流的强非线性特征,因此基于Volterra模型和BP神经网络模型的实时洪水预报方案取得了相对较好的效果;②该预报方案的适用性尚须在其他流域进行进一步检验;③通过引进一个"门槛值"将雨强分阶,将结构和求解过程都比较复杂的Volterra模型改进为高阶多输入形式,是今后需要进一步研究的内容。

基于差分模型和最小二乘法的组合预测模型在实时洪水预报中的应用

洪水预报系统因其动态性、不确定性,加大了洪水预报的难度,一直以来许多水文工作者致力于洪水预报的研究工作。最优组合预测模型具有最大信息利用原则和最小均方误差原则的特点,因而被广泛地运用在预报上。在洪水预报中,递推最小二乘算法是对洪水预报模型的参数进行校正的一种实时洪水预报方法。分析了最优加权组合预测模型的基本原理,提出了差分模型和衰减记忆的最小二乘递推算法的组合预测模型,并将该模型应用到实时洪水预报中。实例应用表明,所建立的预测模型具有较高精度和较好稳定性的特点,为实时洪水预报提供了一种新的途径。

分布式实时洪水预报方案构建范式

以数字流域平台为依托,提出了一整套分布式实时洪水预报方案构建的方法.以自然流域为单位划分单元面积,通过流域解构,将流域离散成产汇流分区的集合,解决了流域下垫面的空间变异性和模型参数的空间分布;通过流域全程解析,将产汇流分区解析为水文模拟分区,完成了流域离散与水文模型的耦合;通过流域离散单元的拓扑重构,建立了水文模拟分区间的水力联系,构建了实时洪水预报方案的体系结构.将提出的方法应用于长江上游流域、珠江流域和闽江流域等多个流域的洪水实时预报方案编制中,结果表明,该方法能较好地体现出分布式流域水文模型在实时洪水预报中的实际应用,研制的软件系统实用性和通用性强,较好地满足了实际防洪决策会商的技术要求.

分布式水文模型结合气象预报方法初步探讨——以三峡区间实时洪水预报为例

为了尽量消除因流域空间非均一性引起的水文模拟不确定性,采用基于GBHM分布式水文模型以及具有明确物理意义的模型参数,利用三峡区间2011年5～6月期间的气象预报信息,探讨该区域实时洪水预报方法,以及不同预见期的洪水预报精度。结果表明,分布式水文模型与气象预报数据结合,能够较好地模拟该区间的洪水过程。该方法在一定预见期内能够对实时洪水过程进行预报,预报精度很大程度上取决于降水预报的准确性。

实时洪水预报方法综述

实时洪水预报方法综述杨小柳（中国水利水电科学研究院）引言历经半个世纪的发展，见诸文献的实时洪水预报方法多不胜数。本文依据现有方法的特点，将它们划分成不同的流派。这些流派分别在实时洪水预报技术发展的不同时期起到过重要作用，都具有自身的理论和技术特点；在...

基于粒子滤波同化方法的实时洪水预报

为了充分利用实时水文观测数据,提高预报的可靠性,将马斯京根分段连续流量演算法与粒子滤波同化方法进行耦合,构建了基于粒子滤波同化方法的实时洪水预报模型。采用沙溪干流的永安站至沙县站区间6场典型洪水过程对上述实时洪水预报模型进行了验证。结果表明,粒子滤波同化方法对马斯京根分段连续流量演算模型具有较好的适应性,由此得到的校正参数方案的确定性系数为0.85,与无实时校正结果方案和校正方案相比均有一定提高,且预报精度为甲级的洪水场次分别增加了2场和1场,使洪水预报精度得到了一定的提高。

水情自动测报系统及其在实时洪水预报中的作用

文章介绍了中国水文自动测报系统的组成及工作原理、现代的系统通信方式、遍及全国的联机实时水文预报系统模型 。

实时洪水预报中的雨量短期预报

为提高实时洪水预报的精度,延长实时预报预见期,针对目前预见期内降雨不作处理的状况,提出了对预见期内的雨量进行短期预报的思路.经分析比较发现,采用相邻时段雨量相关关系预报预见期内的雨量,对延长洪水预报预见期有一定的作用.在针对亭下水库流域进行试验时,经对不同预见期的预报结果分析后证明,此方法相对于不预报雨量的方法有更高的精度,且延长了预报的预见期.

基于网格技术的实时洪水预报建模系统

针对目前实时洪水预报建模过程中出现的数据获取难和计算力不足的情况,提出了基于网格技术进行建模的方法,以期通过网格技术实现信息的动态共享和计算力的有效整合。阐述了在网格环境下的建模体系结构,对任务解构、通信协议、调度算法等关键点做了详细说明。以渭河流域为例,对其进行实时洪水预报建模,证明了该方法的有效性。

水情自动测报系统及其在实时洪水预报中的作用

在我国960万km^2的土地上,江河众多,其流域面积在1万km^2以上的就有79条。我国江河洪水灾害主要集中在7大江河的中下游平原地区。这些平原的地面高程处于江河洪水水位以下,主要靠堤防保护其安全。在这里居住着我国半数以上的人口,也是我国的经济、政治和文化中心所在地。天然降水在我国的时间分布和空间分配上都极不平衡,再加上下垫面的千差万别。

水箱模型在大尺度流域实时洪水预报模型研制中的应用

水箱模型用于实时洪水作业预报的具体成果尚不多,本文研究的目的在于将水箱模型用于大尺度流域实时洪水预报。本文介绍了应用水箱模型建立实时洪水预报模型的方法。按照河段流量传播时间将寸滩以上干、支流划分为若干子河段,各子河段按照计算时段长分成若干单元河段,各单元河段区间降雨径流预报采用水箱模型,河道流量演算采用连续马斯京根法。河系预报模型精度在85%以上,能够满足实时洪水预报的要求。