基于洪水分级的青山殿水库洪水预报

为提高洪水预报精度,减小全流域使用单一参数集而产生的预报误差,以青山殿水库为研究对象,将历史洪水分为大、中、小3个等级,采用新安江模型和SCE-UA参数优化算法,基于皮尔逊相关系数分析累计降雨量和实测洪峰流量的相关性,选取相关性最优的最大6 h累积降雨量作为参数应用指标,分级后的大中小洪水选用对应的参数集进行洪水验证及预报。结果表明:未对洪水进行分级时,38场洪水总体合格率为92.1%,平均确定性系数为0.82;按照洪水等级划分大中小洪水后进行洪水过程模拟,大中小洪水场次合格率100%,确定性系数平均为0.92、0.88和0.87,平均确定性系数为0.88,分级后各场次的合格率与确定性系数提高,拟合效果更好;基于皮尔逊相关系数分析洪峰流量与最大1、3、6、24 h降雨量的相关关系,最大6 h的降雨量与洪峰流量的皮尔逊相关系数最高,取预见期内最大6 h累积降雨量作为大中小参数判定条件,在2021年汛期实际预报中,洪水预报结果全部合格,4场大中型洪水拟合程度好,确定性系数高,基于洪水分级的洪水预报精度较高、合理可行,可为水库防洪提供参考。