分布式水文模型在半干旱地区洪水预报中的应用

分布式水文模型以其考虑流域的水文过程和地理要素的时空差异对流域水文过程和水文效应的影响为优势,目前已经成为国内外水文学研究的热门课题。我国最近几年开展了大量分布式水文模型研究,但是实际应用到流域进行洪水预报的还不太多,该文对分布式水文模型应用于半干旱地区洪水预报的研究成果进行了阐述,对于半干旱地区洪水预报的研究具有一定的意义。     

基于分布式水文模型的中小河流洪水预报技术研究

中小河流一般位于山丘地区,洪水汇流时间短,突发性强,分布广,预见期短,因此,中小河流洪水预报,首要的任务就是信息预警及预报。通过自动预报实现实时预警,能够有效降低地质灾害发生的概率,减少人员及财产损失。本文结合辽宁省中小河流实际特点,基于分布式水文模型对中小河流洪水预报技术进行研究,对现阶段洪水预报工作主要难点进行分析,科学构建基于洪水预报的分布式水文模型。     

HIMS系统模型在洪水预报中的应用

根据研究流域的自然条件以及水文、气象资料,在HIMS系统平台下定制半干旱区典型小流域的日径流模型和湿润地区典型流域的次洪预报模型。模拟结果表明:日径流模型效率系数在率定期和检验期分别为0.75和0.73;次洪模型效率系数在率定期和检验期分别为0.84、0.81,洪水总量误差分别为4.9%、3.6%,洪峰值误差分别为17.1%、21.4%,洪峰时间误差分别为1.6h、2.0h,模拟和检验结果为乙等水平。由此可见,HIMS定制模型具有很强的地区适应性。最后,对模拟峰值偏低的问题进行分析探讨。     

HBV水文预报模型及与之集成的水文模型系统介绍

为了洪水预报，瑞典国家水文气象局开发了HBV水文预报模型及与之相集成的软件系统。比较详细地介绍了模型的结构、功能及应用领域。HBV模型目前被瑞典及北欧国家广泛使用。     

分布式水文模型结合雷达测雨用于三峡区间的洪水预报

长江三峡区间因暴雨形成的洪水峰高量大, 对三峡水库防洪安全和运行调度的影响不容忽视。依据三峡地区的地形地貌特征,采用基于 GIS的分布式水文模型来模拟区间洪水过程,以尽量减小洪水预报中的不确定性。研究表明 ,降雨信息缺失是洪水预报不确定性的主要来源,尤其是在雨量站稀疏的山区,雨量站观测 的降雨信息难以充分表征降雨空间变化。为此,进一步尝试利用雷达测雨数据作为分布式水 文模型的输入,通过对2个小流域的示例研究,结果表明雷达测雨能捕获降雨的空间分布, 它与分布式水文模型相结合,是提高洪水预报精度的有效途径之一。     

分布式水文模型在短期水文预报中应用的可行性探讨

针对目前基于物理机制的分布式水文模型在短期水文预报业务中尚未推广应用的事实,论证了分布式水文模型在短期水文预报中的可行性.以第二类分布式水文模型SWAT为例,分析了水文过程的模拟原理、方法和基本步骤,提出了其在短期水文预报中应用所需的降水预报技术、降水数据的空间展布技术、“3S”技术、流域坡面离散技术、对人工侧支水循环的处理技术等关键技术,并指出了分布式水文模型应用于短期水文预报时存在输入资料不足、模型自身缺陷、计算精度和效率的权衡等局限性和不足,提出需要进一步加强水循环过程的机理研究,加强与气象模型的耦合研究及对“3S”技术的应用研究.     

基于GIS的分布式托普卡匹水文模型在洪水预报中的应用

本文对托普卡匹(TOPKAPI)水文模型进行了改进，增加了植物截留、降水下渗、土壤水深层渗漏、地下径流等计算模块，并对壤中流计算模块作了相应的调整，将TOPKAPI模型改进成一个较完整的分布式流域水文模型。该改进后的TOPKAPI模型应用于面积约为1万km2的息县以上淮河流域1998年、2002年和2003年汛期洪水的模拟，模型确定性系数均在0.84以上，模拟成果令人满意。该模型可应用于洪水预报、土地利用和环境影响评价、洪水极值分析、无资料地区水文模拟计算等。     

密云水库洪水预报模型及预报成果分析

密云水库作为华北地区最大的水库,具有防洪、供水等功能,是确保首都防洪安全和供水安全的重要水利工程。准确预报密云水库洪水对于优化水库调度、确保首都防洪安全具有重要意义。介绍了密云水库水文预报的发展历程及各种预报方案的应用情况,重点介绍了分布式水文模型EasyDHM在洪水预报过程中的使用情况。预报成果分析表明,现有的分布式水文预报模型能更好提升密云水库的洪水预报精度。     

TOPMODEL模型在流域洪水预报中的应用研究

文章首先介绍了TOPMODEL模型基本原理和计算过程,然后以田湾河为应用实例,对模型在流域洪水预报中的具体应用做了系统介绍,结果表明应用效果良好。同时,文中指出了TOPMODEL模型的一些优点及应注意的一些问题。     

门限人工神经网络模型及其在洪水预报中的应用

结合门限自回归模型与人工神经网络模型的建模思想，首次提出这两种方法的耦合模型，即门限人工神经网络模型，新模型的实质是一种分段非线性化的处理方法，是对现有门限模型分段线性化的很好改进。实例计算结果说明，新模型在洪水的预报中是有效的，在各种非线性时序动态预测中具有普遍意义和广泛的实用价值。     

Hydrologic Modelling Calibration for Operational Flood Forecasting

Runoff prediction in flood forecasting depends on the use of hydrological simulation models and on the input of accurate precipitation forecasts. Reliability of predictions thus obtained hinges on proper calibration of the model. Moreover, when the model is intended to be used systematically in operational forecasting of streamflows, the calibration process must take into account the variation of the model parameters over time, namely in response to changing weather and hydrological conditions in the basin. The goal of the study was to build a process to adjust, on a daily basis, the simulation model parameters to the current hydrological conditions of the river basin, in order for the model to be run operationally for prediction of the streamflow for the next 10-days period, and, thereby, to forecast the occurrence of flood events. Towards this end, hydrological simulations using the HEC-HMS model were performed, using a 3 h period time step. The present communication focuses on the hydrological model calibration and verification processes and on the evaluation of forecasts’ accuracy. The procedure was applied to a part of the largest (full) Portuguese river basin, the Mondego river basin, corresponding to the Aguieira dam section watershed, which comprises an area of 3070 km². Four wet periods, associated with the occurrence of flooding, were selected for the calibration and verification of the model, by adjustment of the model parameters. The results of the study aim to define the optimal calibration parameters values to model the observed streamflow for various hydro-meteorological states, thus enabling adequate prediction of flow in flooding situations and proper application of the model in operational flood forecasting.     

洪水预报实时校正技术研究综述

对典型的水文模型流量预报实时校正算法、误差自回归校正算法、衰减记忆最小二乘算法和卡尔曼滤波算法等洪水预报实时校正方法及其求解过程进行了分析,讨论了各种方法的利弊.结果表明:水文模型流量预报实时校正算法物理意义明确,容易编制程序,但预见期较长时的校正效果不明显,对于有多个水文站的较大流域,不适宜采用该法;误差自回归校正算法的阶数可以通过实际情况来确定,模型可以确定系数,也可以加入不断反馈的信息而成为变系数的时变模型;衰减记忆最小二乘算法仅适用于缓时变系统的参数识别,对于非确定性动态水文系统模型参数跟踪乏力,容易形成参数在线跟踪的滞后性;卡尔曼滤波技术目前应用较为广泛,但在实际使用中仍然存在各种各样的问题,需要借助滤波处理技术加以改善.     

浅议基于GIS的城区分布式水文模型研究

通过分析减轻城市洪涝灾害损失以及城市雨洪资源化对我国的经济和社会稳定发展的重要意义,对比国内外城市水文模型的研究现状,将GIS引入到城区水循环模拟过程中,将城区地表和地下排水管道通过GIS叠加起来,提出基于GIS的城区分布式水文模型的构思,提出了具体的研究目标与内容,并给出了结论和建议.     

BFS-HUP模型在潼关站洪水概率预报中的应用

采用马斯京根演算法作为确定性预报模型,并选用贝叶斯预报系统(BFS)的水文不确定性处理器(HUP)作为概率预报模型,获得预报变量的概率分布,实现黄河潼关站洪水的概率预报。将预报变量概率分布的中位数作为定值预报与确定性预报进行对比,发现预报精度有所提高,表明贝叶斯模型的预报校正能力较强。通过设定不同确定性预报精度的情景方案,探讨了确定性预报精度对概率预报可靠度的影响。结果表明,随着确定性预报精度的提高,概率预报区间宽度和离散度均有所减小;HUP洪水概率预报的可靠度对确定性预报的偶然性误差比较敏感,对系统偏差相对不敏感。     

长沙水文站洪水预报方法探讨

根据潭江流域长沙水文站水位受潮汐、洪水和上游水利工程措施影响的实际情况,对潭江流域的流域特性、长沙站历史洪水的影响因素进行分析,探讨适合于长沙水文站洪水预报的方法。     

南四湖洪水预报调度模型研究

南四湖流域水文特性错综复杂,至今没有比较实用的洪水预报调度系统,因此,开展南四湖洪水预报调度模型研究具有重要的理论意义和实际应用价值。在采用新安江模型率定有实测资料的11个子流域后,对于湖区周围无实测资料区间,进行邻近子流域参数移植处理,并通过分析模拟结果在一定程度上掌握了流域水文特性。最后根据实际需要确立2种防洪调度方式,其中人工控制方式充分考虑了调度人员的经验和调度中出现的意外情况,保证了实际洪水调度的灵活性。     

SCS-CN-based Continuous Simulation Model for Hydrologic Forecasting

A new lumped conceptual model based on the Soil Conservation Service Curve Number (SCS-CN) concept has been proposed in this paper for long-term hydrologic simulation and it has been tested using the data of five catchments from different climatic and geographic settings of India. When compared with the Mishra et al. (2005) model based on variable source area (VSA) concept, the proposed model performed better in all applications. Both the models however exhibited a better match between the simulated and observed runoff in high runoff producing watersheds than did in low runoff producing catchments. Using the results of the proposed model, dominant/dormant processes involved in watershed’s runoff generating mechanism have also been identified. The presented model is found useful in the continuous simulation of rainfall–runoff process in watersheds.