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.     

长江上游变化条件下的流域水文预报模型系统研究

随着长江上游水库建设以及自然条件气候变化的影响,近些年长江上游各支流水文条件发生了较大变化,长系列历史资料以及基于天然河道所编制的水文预报方法不能完全适应新形势下生产调度的需要。必须开展三峡水库上游流域自然条件、流域径流等多方面变化的总结分析工作,建立考虑受气候变化和人类活动影响的流域水文预报模型,解决变化条件下的三峡入库径流预测问题,为实现流域梯级水电站群的安全高效运行和洪水资源化利用,提供科学和技术支撑。     

稀缺资料流域水文计算若干研究:以青藏高原为例

稀缺资料流域水文计算是长期困扰国际水文学界的难题之一,其根本难点在于降雨径流过程的复杂性、流域下垫面与气象要素的时空变异性以及人类对流域水循环规律认知水平的局限性。本文从稀缺资料流域的类型、缺乏降水和径流观测数据的水文计算研究等方面综述了稀缺资料流域水文计算的研究进展。以我国水文气象资料最为稀缺的青藏高原为例,结合水文综合模拟系统(Hydro-Informatic Modeling System,HIMS)在水情预报中的应用,阐述了稀缺资料流域的水文计算方法,包括卫星遥感降水产品的水文模拟能力评估、基于日平均径流数据推求瞬时洪峰流量、洪水调查数据的区域综合和水文模型参数移植等研究,展示了稀缺资料流域水文计算的相关研究进展。     

基于长短时记忆神经网络（LSTM）的降雨径流模拟及预报

长短时记忆神经网络(LSTM)具有很强的时间序列关系拟合能力,非常适用于模拟及预报流域产汇流这一复杂的时间序列过程。基于LSTM针对不同预见期的径流预报分别建立了流域降雨径流模型,以探讨LSTM在水文预报当中的应用。模型采用流域降雨、气象及水文数据作为输入,不同预见期后的径流过程作为输出,率定期为14a,验证期为2a。结果显示,在预见期为0～2d时LSTM预报精度很高,在预见期为3d时预报精度较差,但仍优于新安江模型。隐藏层神经元数量作为神经网络复杂程度的代表既会影响模型预报精度,也会影响模型训练速度。而输入数据长度则仅会在预见期为0的条件下影响模型预报效果。     

非稳态条件下的中长期径流耦合预报方法

气候变化会导致水文序列的非稳态性,从而给水文预报带来新的挑战。以疏勒河上游为例,提出了一种适于非稳态条件下的新的中长期径流预报方法。根据疏勒河径流的补给来源及其受气候变化的影响,按照时间序列模型的思路,依次提取趋势项和周期项,对剩余的随机项采用基于水文-气象遥相关模型,构建了时间序列与水文-气象遥相关的耦合模型。对比分析时间序列法、水文-气象遥相关法和耦合预报法对昌马堡站径流预报的结果,发现耦合预报方法不仅精度最高、模型可信度最高,而且可以描述非稳态的趋势性变化。     

不同季节气象干旱向水文干旱的传播及其动态变化

研究变化环境下气象干旱向水文干旱的传播与影响机制,有利于揭示水文干旱的形成过程与机理,从而建立基于气象干旱的水文干旱预警。为揭示不同季节气象干旱向水文干旱的传播动态变化及其驱动因素,本研究以无定河、窟野河和沁河流域为研究区域,采用标准化降水指数(SPI)和标准化径流指数(SRI)分别表征气象干旱和水文干旱,分析气象、水文干旱的时程变化特征,计算不同季节气象干旱向水文干旱的传播时间,探究影响不同季节干旱传播的主要因子及物理机制。结果表明:(1)气象、水文干旱有加重的趋势,水文干旱对气象干旱的响应具有滞后关系;(2)除窟野河流域变慢外,研究区域不同季节干旱传播整体呈变快的趋势,表明这些区域水循环速率加快;(3)无定河和沁河流域传播时间加快与降水和气温不断变快有关;窟野河流域传播时间的变慢与煤炭开采和水库建造有关。     

基于数值天气预报模式的流域中期径流预报

研究耦合天气预报模式的径流预报对提高预报预见期及流域防洪减灾具有重要意义。以金溪池潭水库流域为例,通过尺度转换和气象要素联结实现GEM和GFS两种数值天气模式与新安江模型的单向耦合,进行流域水文模拟以及中期径流预报。日径流过程和次洪过程模拟结果发现耦合数值天气预报模式的流域中期径流预报能够较好地预估一段时间内的径流总量,而对洪峰以及洪水过程预报能力稍有不足。预报误差来源有水文模型误差和降水预报误差两种,且降水预报的误差在水文模型中会有放大的效应,这增加了中期径流预报的不确定性。     

潘家口水库枯水期月径流预报

在分析研究流域气候特征及枯季径流来水规律的基础上，用水文气象方法和水文方法分别建立了枯水期月径流预报模型。水文气象方法是先挑选出与预报对象关系最好的气象因子作为预报因子，据此建立预报模型和预报集成模型。水文方法是利用水文序列资料建立自回归模型和多元递推模型。用实测资料对预报模型进行了验证，结果表明：预报精度令人满意。     

SRM 融雪径流模型在奎屯河流域洪水预报的应用

我国中小河流域防洪标准普遍偏低,急需加强洪水预报工作,特别是在站点稀少,资料匮乏的高寒山区,由融雪产生的径流与由降水产生的径流难以区分,加大了洪水预报工作难度。SRM融雪径流模型是专门解决这个问题的水文模型,它对于山区流域融雪径流预报和模拟研究起着非常重要的作用。基于SRM融雪径流模型,以新疆地区典型山区中小河流域奎屯河为例,通过MODIS遥感数据提取流域积雪覆盖率,并结合气象台站数据,对研究区进行水文模拟,研究结果认为:融雪径流模型能够很好的模拟奎屯河流域的径流过程,率定期与验证期Nash效率系数都达到了0.7以上,说明融雪径流模型能够适用于奎屯河流域的洪水预报,对高寒山区中小河流域防洪预警具有一定的指导意义。     

三峡水库区间流域定量降水预报不确定性初探

在文献[10]的基础上，对三峡水库区问流域随机降水模型与区间流域洪水预报模型耦舍得到的模拟流量序列进一步研究，分析定量降水预报误差对水文预报结果的影响，得到区间流域定量降水预报不确定性的解析解；介绍了定量降水预报不确定性处理器（PUP），并且与区间流域随机降水模型进行比较分析，结果表明，两个模型的精度均高于确定性预报结果，且随机降水模型的精度要高于PUP.     

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。     

水库适应性调度初探

变化环境下的水库适应性调度是国际水库调度领域的前沿课题。针对"水库适应性调度",在实时调度方面需重点研究变化环境下的水文预报技术,提高预报精度;在规划和调度规则方面需构建全新的调度规则再编制技术,涉及水文频率分析、非一致性条件下评价指标体系以及水库调度规则的自适应跟踪控制等。为此,从水文时变预报预测、调度指标的动态评价、调度规则的跟踪控制以及柔性调度规则等4个方面提出研究思路与方法,为水库适应性调度理论和方法提供参考。     

贝叶斯概率水文预报研究进展与展望

水文预报不可避免地存在着输入、水文模型参数和结构等不确定性,导致预报结果也具有不确定性。因此,定量估计水文预报的不确定性,实现概率水文预报,不仅可得到比确定性预报更高的精度,而且还能为决策者提供更丰富的预报信息。本文根据不确定性来源的不同,从输入资料、模型结构、模型参数和综合不确定性等方面,详细综述了贝叶斯水文概率预报的研究进展,归纳了精度评定指标和效果检验方法,并展望了贝叶斯概率水文预报未来的研究重点和方向:(1)科学有效地解释、沟通和传播水文预报不确定性信息和概率水文预报产品;(2)建立水文集合概率预报框架,估计并降低水文预报的总不确定性;(3)开展考虑预报变量时空相关性的贝叶斯概率水文预报研究;(4)深入推动概率水文预报信息在风险决策中的应用。     

气象集合预报在水文领域中的应用研究进展

集合预报是针对数值预报的不确定性而发展起来的概率预报技术,在水库控制中应用集合预报信息可以延长水文预报有效预见期并且提高预报精度。目前,集合预报已在发达国家中得到广泛的应用。现概括了集合预报的发展过程,并从洪水预警、径流预报、水库调度决策3个方面分析了集合预报在水文领域中的研究进展,探讨了集合预报的检验和集合预报应用中存在的关键问题。     

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。     

基于地区线性矩法对四川省水文频率分析的研究

为了促进地区线性矩法在水文频率分析领域的研究与应用并改进我国传统水文频率分析的研究成果,为四川省的防洪工作提供一定的参考,根据地区线性矩法的基本思想和原理,对四川省共计150个国家自动气象站点的年最大日降雨序列进行分析,对四川省进行水文气象一致性区域划分,并确定各区域的最优频率分布线型。根据各个一致性区域的最优频率分布线型,估算出各个站点不同重现期下的设计值。此外,还把地区线性矩法与传统水文频率分析法估算的结果进行比较分析。结果表明:四川省可以划分为9个水文气象一致性区域;水文气象一致性区域1区、2区、3区、5区、6区、7区、8区、9区的最优频率分布线型均为广义逻辑斯蒂分布(GLO),4区的最优频率分布线型为广义极值分布(GEV);水文气象一致性区域3区、4区、6区为主要暴雨区。随着重现期增大,利用传统方法得到的设计值总体偏低。     

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.     

长江上游流域短期水文气象耦合预报技术研究

为延长水文预报有效预见期,提高预报精度,采用WRF模型降雨预报作为输入,建立针对长江上游的WRF定量降雨预报模型,利用2014年WRF模型对长江上游的预报结果,采用水文气象耦合的方式,研究输入资料在空间尺度变化的情况下对水文预报的影响。     

基于贝叶斯理论的水文多模型预报

水文预报对于防洪、抗旱以及水资源调度等具有重要意义。水文预报通常依靠水文模型来完成,由于受到不同流域特点、产汇流机制等的限制,每个水文模型都具有各自的特点及适用区域。单一模型具有非常大的水文预报不确定性,为了解决单一模型局限性的问题,多模型水文预报常作为降低水文预报不确定性有效方法之一。选用三种常见的水文模型:时变增益水文模型、新安江模型和萨克拉门托模型,在珠江飞来峡流域进行分布式建模,采用相同的输入与初始场,三个模型独立进行模拟,然后对比三个模型的结果,并进行贝叶斯多模型加权平均和简单平均得到多模型平均结果,研究结果表明,贝叶斯模型处理后的结果要比单个模型模拟结果和简单平均处理后的结果准确率高。