大渡河流域径流预报不确定性溯源及降低控制方法

根据流域水文、气象、下垫面等资料及现有模型特点,从模型输入、模型结构及参数、人类活动影响等方面,开展大渡河流域径流预报不确定性溯源分析,识别影响径流预报不确定性的主要因素,并提出了预报不确定性降低控制方法。在模型输入方面,引入气象降雨数据,并结合协-克里金插值处理以提高降雨输入质量;在模型结构及参数方面,针对流域上游存在的融雪径流,构建了新安江-融雪径流预报耦合模型,并依据季节不同采用不同的模型参数;在预报误差校正方面,采用动态系统响应曲线修正方法进行终端预报误差校正。应用结果表明:无论是上游的丹巴流域还是中下游的毛头码流域,通过采用不确定性降低控制措施后,径流深预报合格率达100%,整体预报精度显著提高。