基于雷达短时临近降雨预报的王家坝洪水预报研究

近年来突发性灾害天气引发的洪水过程频发,研究耦合雷达临近降雨预报的洪水预报对于洪水灾害防治具有重要意义。根据淮河王家坝以上流域的历史降雨流量资料,构建了一个基于土壤湿度指数分布的集总式水文模型PDM。以此为基础选取了2016年流域内两场典型洪水过程,耦合驻马店S波段双偏振多普勒雷达的降雨观测数据,并对雷达测雨数据进行评估;再利用临近降雨预报系统STEPS,分别对两场洪水过程的最大降雨做临近3 h、2 h、1 h和30 min的降雨预报;通过PDM模型模拟洪水过程来对比分析雷达降雨与雨量站实测的模拟精度,研究雷达临近降雨预报在洪水预报中的适用性。结果表明:利用雷达降雨资料对洪峰流量的模拟比直接用雨量站资料更加接近实测值,洪峰误差在±2.7%以内;但雨量站模拟的总体拟合效果要好于雷达,两场洪水过程的纳什效率系数都大于0.8。雷达3 h以内的临近降雨预报精度可用作洪水预报,洪峰流量和洪水过程模拟效果良好,可满足实时作业预报的要求。     

分布式水文模型结合气象预报方法初步探讨

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。     

基于水利测雨雷达系统的水文降雨监测数据比对分析

水利测雨雷达作为一种抗干扰能力强、扫描范围广、精度高的主动遥感手段,其通过反射率可推算实时降雨量并实现格点化处理,从而得到具有较高精度、大范围、高时空分辨率的实时降水信息,能有效解决传统暴雨监测中站网密度低、数据传输慢、资料缺乏等问题,提高中小流域洪水预报的精度和时效性。通过对组网后水利测雨雷达系统中的水文降雨监测数据和地面雨量站数据进行比对分析,发现水利测雨雷达系统可以定时、定点、定量精细化获取降雨情况,降雨监测数据与地面站点数据拟合较好,可以为后续中小流域预警预报功能开发和广泛推广应用提供精准的数据支撑。     

雨量输入对分布式流溪河模型中小流域预报精度的影响

中小流域由于资料欠缺、洪水汇流时间短、水量集中等特点,导致其洪水预报难度大,预报精度低。针对我国中小流域的洪水预报精度有待进一步提高的问题,为了让分布式水文模型在全国广泛投入实际应用,选取四川省达州市清溪河流域作为了研究对象。采用流溪河分布式水文模型,从降水量入手,讨论雨量数据对模型结果的影响,探讨满足预报精度所需的雨量站布设密度条件,并将得到的洪水模拟结果与传统预报模式下的洪水模拟结果进行对比分析。结果表明: 12 场洪水中,确定性系数在 80%以上的洪水有 10 场,占比 83. 33%,其中 11 场洪水的洪峰误差小于 20%,合格率为91. 67%,峰现误差合格率达到 100%。因此,流溪河分布式水文模型对于中小流域的洪水预报具有较强的适用性,模拟结果较好。中小流域不同雨量站的降水差异明显,降水总量和雨型的差异对模型输出结果影响较大,当前提高预报精度的重要措施是提高基础数据的质量。清溪河流域雨量站布设密度达到 86 km2 /站时已基本满足该流域流溪河模型预报的要求。现阶段我国许多地区雨量站布设密度已达到较高水平,采用流溪河模型等分布式水文模型进行中小流域洪水预报变为可能。     

雨量输入对分布式流溪河模型中小流域预报精度的影响

中小流域由于资料欠缺、洪水汇流时间短、水量集中等特点,导致其洪水预报难度大,预报精度低。针对我国中小流域的洪水预报精度有待进一步提高的问题,为了让分布式水文模型在全国广泛投入实际应用,选取四川省达州市清溪河流域作为了研究对象。采用流溪河分布式水文模型,从降水量入手,讨论雨量数据对模型结果的影响,探讨满足预报精度所需的雨量站布设密度条件,并将得到的洪水模拟结果与传统预报模式下的洪水模拟结果进行对比分析。结果表明:12场洪水中,确定性系数在80%以上的洪水有10场,占比83.33%,其中11场洪水的洪峰误差小于20%,合格率为91.67%,峰现误差合格率达到100%。因此,流溪河分布式水文模型对于中小流域的洪水预报具有较强的适用性,模拟结果较好。中小流域不同雨量站的降水差异明显,降水总量和雨型的差异对模型输出结果影响较大,当前提高预报精度的重要措施是提高基础数据的质量。清溪河流域雨量站布设密度达到86 km~2/站时已基本满足该流域流溪河模型预报的要求。现阶段我国许多地区雨量站布设密度已达到较高水平,采用流溪河模型等分布式水文模型进行中小流域洪水预报变为可能。     

天气雷达测雨分析

干旱及半干早地区是旱灾发生频繁的地区,但有时该地区短历时暴雨的强度又很大,因而引起异常暴雨洪水灾害。干旱及半干早地区的暴雨特点之一是暴雨的局地性十分显著,加上这类地区的雨量站稀少,难以掌握雨量在地区上的变化,造成有时河中涨水,雨量站却未测到雨量的现象,给这类地区洪水预报的产汇流计算带来很大困难。而天气雷达不仅可以进行降水强度的探测,而且还可以给出降水的地区分布,特别是对于大暴雨、冰雹等覆盖的地区,更能显示出它的优越性。本文在总结雷达测雨的基础上,试图通过对雷达测雨与地面观测雨量的对比分析,研究雷达测雨可能产生的误差,以便在降雨径流预报中更好地利用雷达测雨资料,补充地面观测资料的不足。     

基于不同物理参数化方案的中小流域 降雨径流集合预报

气象水文耦合预报能够延长洪水预报预见期,针对预报结果不确定性大的问题,选取东南沿海地区的梅溪流域为研究区,以2012年8月3日“苏拉”台风和2014年6月17日“海贝思”台风引发的降雨洪水为例,开展气象水文耦合下的集合预报研究。依托WRF（weather research and forecasting）模式建立基于36种物理参数化方案组合的降雨集合预报集,并通过耦合WRF模式和梅溪流域分布式水文模型,实现降雨径流集合预报。结果表明：在不同物理参数化方案下,数值降雨预报结果有一定差异,且对降雨空间分布的预报效果优于降雨时间分布,更容易准确描述时空分布均匀的降雨,很难捕捉短历时强降雨;采用集合预报的方式能够有效降低洪水预报的不确定性,当预见期超过6 h时,对于时空分布均匀的降雨,相应洪水过程的洪峰流量预报误差Rf为11.30%,能够准确反映洪峰量级,峰现时间提前2h,相比基于“落地雨”开展的洪水预报有一定优势;基于异方差扩展型Logistic算法对预报降雨进行处理后,能够有效提高降雨预报精度,但对于时空分布不均匀的降雨,洪峰流量误差R f由处理前的-86.89%降低至-48.95%,仍有较大的提升空间。     

多源降水信息在秦淮河流域洪水模拟中的应用

目前天气雷达测雨与卫星遥感降水具有高时空分辨率与大面积的覆盖范围等特点,为洪水模拟预报提供了新的数据支持,但此类降水产品的预报能力差别较大,因此需对其进行精度评估。结合地面雨量站观测数据,在中纬度秦淮河下游流域定量评估S波段雷达测雨和全球高分辨率卫星CMORPH,Era-Interim,GPM和TRMM(3B42V7)降水数据的精度,并采用三水源新安江模型对选定的3场洪水过程进行了模拟。结果表明:在洪水过程径流模拟中,S波段雷达测雨数据与4种卫星降水产品均具有较好的径流模拟适用性;除雨量站外,精确度最高为S波段雷达和GPM,是当前评估中最好的降水产品,径流模拟精度达到0.92以上,且两种降水产品的趋势一致,其次是TRMM(3B42V7),Era-Interim,CMORPH卫星降水数据。研究成果可为天气雷达与常用卫星遥感降水数据在流域洪水模拟的水文预报应用提供参考与借鉴。     

空间嵌套式流域水文模型的初步研究——以三峡水库入库洪水预报为例

三峡水库的防洪调度是多任务和多目标的,既需要掌握整个长江上游的水、雨和工情,也不能忽视三峡区间洪水信息。本论文以三峡水库入库洪水预报为例,依据入库洪水特性,在整个长江上游和三峡区间分别构建了大小两种尺度网格单元的分布式水文模型,并与一维和二维非恒定流的库区水动力学模型相结合,初步实现了这两种尺度水文模型的空间嵌套,以此探讨适合于大型流域数字水文模拟的空间嵌套式流域水文模型结构与构建方法。研究初步表明,嵌套模式构建的流域水文模拟方法,能够解决大流域水文模拟中多尺度之间的衔接问题。     

宜昌站洪水过程BP网络预测模型研究

以长江上游宜昌站洪水过程为研究对象,建立了考虑区间降雨的河道洪水预报BP神经网络模型.模型以干流寸滩站、乌江武隆站的洪水过程以及寸滩-宜昌区间的长寿、忠县、万县、巫山、巴东和兴山6个雨量站的降雨过程为输入变量,计算过程中对输入变量的读取采用"滚动式"方法.模型选取1975～1981年的汛期流量作为训练样本,以1982～1986年的洪水预报作为模型预测样本.预报结果表明,该模型能较好地反映区间降雨对宜昌站洪水过程的影响,并且在预见期为2 d的情况下保证较高的预报精度.     

多源城市暴雨预报数据融合研究进展

全球气候变化和快速城市化改变了城市水循环过程,加剧了城市暴雨洪涝问题。为有效预报洪水,减轻洪涝灾害,借助水文水力模型对城市水循环的各个环节进行模拟。而单一暴雨预报数据的不确定性是使用水文水力模型模拟预报洪水面临的重大挑战。从城市雨洪模型输入不确定性的角度出发,回顾了暴雨预报技术的发展历程,总结了各种预报方法的特点、适用性和局限性,指出基于单一暴雨预报数据驱动模型预报洪水的不足,提出多源暴雨预报数据融合的基本框架。未来应强化降雨观测和定量降水预报能力,发展多源信息耦合技术,实现高精度、长预见期的洪水预报,为城市防洪减灾提供依据。     

雨量站网分布对雨量插值算法及径流响应的影响

为比较雨量站网密度及分布对不同空间插值算法的影响,选取6种雨量站密度的不同分布,采用4种空间插值算法对研究区2006—2014年的日降雨进行插值,并将面均雨量作为新安江模型的输入,分析和比较其降雨径流响应。结果表明:①雨量站网空间分布越均匀,降雨插值误差越小,其径流模拟的精度也越高;②在雨量站网均匀布置的情况下,各空间插值算法的插值结果差异较小;雨量站网布置不均匀时,站点数目越少各空间插值算法插值结果差异越大;③计算点雨量时,考虑空间变量的克里金法能更准确地计算日降雨的结果;计算面雨量时,不同插值算法间差异较小,建议选用计算简便的插值算法,比如泰森多边形、反距离权重法。     

温德河流域暴雨洪水时空特征及模拟分析

受降雨和地形影响,吉林省温德河流域季节性洪灾频繁。为了解温德河流域暴雨洪水规律,利用2017年7—8月3次山洪灾害的暴雨洪水监测资料,采用自主研发模块化小流域分布式水文模型模拟了流域的洪水过程,取得较高的模拟精度。并结合研究区春登河、西阳河及五里河等三个主要河段的模拟流量和暴雨时空分布特征,分析三场暴雨时空分布对洪水造成的影响,总结了该流域2017年山洪灾害产生原因。结果表明:①温德河流域三场超标准洪水由短历时强降雨引起,"雨洪同向"的降雨锋面移动特点使洪峰呈现陡涨陡落之势;②"7·13"和"7·19"洪水的降雨时空集中程度和暴雨中心分布的差异影响两场洪水洪峰峰型、流量和各河段的洪量贡献比,造成温德河流域不同程度的灾害。     

基于一维水沙模型的三峡库区泥沙预报初探

为了得到结合短期水雨情和水库调度信息的水库泥沙预报,以指导水库泥沙实时调度,通过研究,建立了基于水雨情预报及水库调度信息的三峡水库短期泥沙预报模型,即建立以短期水雨情预报和水库调度信息为边界条件和适用于三峡库区的一维水动力学水沙数学模型。利用2006～2007年三峡工程库区清溪场、万县和坝前的水文资料对模型进行了率定,率定的模型分析了2007年7月洪水过程的库区泥沙运动情况。模型模拟结果与实测成果的对比分析表明：模型在库区沿程水力要素、悬移质含沙量及水库淤积量的模拟方面具有一定的精度。      

长江上游中小洪水雨洪特征分析

为了从气象学角度揭示中小洪水的形成机理,将降雨与中小洪水结合起来展开分析。利用1981~2012年国家气象站逐日雨量和长江上游主要河段及干支流控制站日平均流量资料,结合三峡水库调度运行特征,采用自定义条件筛选出了长江上游中小洪水过程,并从中小洪水的分布特征、雨洪特征两方面进行研究。结果表明：自定义筛选条件合理可行;中小洪水呈逐渐减少的趋势;洪水主要集中在6~9月的汛期,三峡水库消落期无中小洪水出现;6个流域（区间）6月中小洪水过程平均面雨量自西向东增加。     

长江上游流域暴雨洪水相似性判别指标研究

暴雨洪水发生演化的各个阶段之间存在一定的关联性和规律性。以长江上游流域为研究对象,将暴雨洪水指标分为降雨、洪水、时间、雨洪关系、水库、形状和初始指标7大类,共67个指标。通过整理暴雨历史洪水资料,摘录暴雨洪水过程和计算暴雨洪水特征值,结合洪量相似度、洪峰相似度、形状相似度和灰色关联度4种相似性评价方法,优选出降水量、降水历时、起涨流量和洪水涨率4个指标作为相似洪水判别指标。以113场三峡入库洪水为样本进行相似性检验,基于几场典型洪水特征值寻找的历史相似洪水之间的相似度较高,确定性系数都达到了0.9以上。结果表明,降水量、降水历时、起涨流量和洪水涨率4个指标作为相似洪水判别指标,对指导实时洪水预报具有较高的参考价值。研究成果在三峡水库以上长江上游流域进行了试验应用,在寻找历史相似洪水方面具有较好的效果。     

Quantifying the Uncertainty Interaction Between the Model Input and Structure on Hydrological Processes

Input error is one of the main sources of uncertainty in hydrological models. It mainly comes from the uncertainty of precipitation data, which is caused by inaccurate measurement at the point scale and imperfect representation at the regional scale. The structural error of the hydrological model is dependent on the input, and the uncertainty interaction between the model input and structural will increase the cumulative error of the hydrological process. Therefore, the objective of this study is to investigate the impacts of the uncertainties of rain gauge station input levels and hydrological models on flows with different magnitudes by setting nine input levels of rain gauge stations using three hydrological models (i.e., HyMod, XAJ and HBV). The variance decomposition method based on subsampling was used to dynamically quantify the contribution rates of rain gauge station input levels, hydrological models, and their interaction to the runoff simulation uncertainty. The results show that different rain gauge station input levels and hydrological models dynamically affected the hydrological simulation due to an uneven spatiotemporal distribution of precipitation. Moreover, the simulation accuracy was poor at low flow but better at high flow. Increasing the number of rainfall stations input under a certain threshold could significantly improve the hydrological simulation accuracy. In addition, the contributions of the uncertainties of the rain gauge station input levels and its interaction with the hydrological model to runoff were significantly enhanced in the flood season, but the contribution of the hydrological model uncertainty was still dominant. The results of this study can provide a decision-making basis and scientific guidance for the management and planning of water resources within basins under the influence of a changing environment.