雨量预报方法的评价模型

目前雨量的预报主要是依靠统计预报方法,应用较多的有回归、相似等预报方法,这些方法的本质大多数属于线性的顺序处理技术。由于线性的顺序处理技术对复杂变化过程的拟合有较大的局限性,所以这些预报方法的准确率难以令人满意。因此,科学地对雨量进行准确的预测具有十分重要的意义。文章对此进行阐述。     

6 h雨量预报方法的模糊评价

我国某地采用T213数值预报和SVM回归方法预报模型两种方法,对6 h降雨进行预测,分为6个等级向公众发布。根据预报的41 d雨量数据和相应的实测数据,对两种预报方法的准确性和公众对预报降雨等级的敏感度进行了评价,结果表明,方法1比方法2好。     

自适应河流流量预报模型中的雨量输入

本文论述由测量江河流量而推出自适应河流的流量预报值，此预报引入流域降雨量作为一个附加输入成分。降雨输入量先由超渗雨量近似式进行预处理，再由一个线性级联模型来确定，同时给出了演算的基本公式及计算程序的通用模型。本文还给出了一个典型研究区域的例子－瑞典的Ｖａｓｔｅｒｄａｌａｌｖｅｎ河，在那儿，除了流量测量外，还引入了降雨输入量来改进预报的精确性。并且讨论分析了结果。     

石羊河流域面雨量预报方法研究

利用1996-2008年ECMWF数值预报格点场资料和石羊河流域内6个气象站降水资料、2007-2008年47个加密自动区域站降水资料,采用Press准则进行预报因子初选,用逐步回归方法进行预报因子精选,运用最优子集回归建立石羊河流各县区域冷、暖季1～7 d降水量预报方程。以各县区降水客观预报产品为基础,采用线性插值方法,将县区降水预报插值到各县区内的区域站点上,使用算术平均法,制作了石羊河流域1～7 d面雨量预报模式。面雨量预报模式投入业务试应用,预报能力较强,取得了较好的预报服务效果,为流域面雨量预报提供了客观有效的指导产品。     

实时洪水预报中的雨量短期预报

为提高实时洪水预报的精度,延长实时预报预见期,针对目前预见期内降雨不作处理的状况,提出了对预见期内的雨量进行短期预报的思路．经分析比较发现,采用相邻时段雨量相关关系预报预见期内的雨量,对延长洪水预报预见期有一定的作用．在针对亭下水库流域进行试验时,经对不同预见期的预报结果分析后证明,此方法相对于不预报雨量的方法有更高的精度．且延长了预报的预见期．     

承德泥石流预报模型的研究

承德发生泥石流后，经综合调查，分析降雨量与泥石流发生量的关系，研究泥石流预报模型，并推算出了本地最小泥石流连续激发雨量，为泥石流类型区划分和防灾减灾提供了依据。     

编制金华站洪水预报模型的几点探索

根据2000年度颁布的《水文情报预报规范》进行编制的金华站洪水预报模型，采用新安江、姜湾两种模型进行编制，其中对雨量站网的精选、部分参数计算的改进，误差分析和预报软件系统的研制等作了一些探索。     

雨量插值方法对BTOPMC模型及洪水模拟的影响

以BTOPMC为研究对象和平台,用最邻近插值法、算术平均法、引入面积权重的泰森多边形法、引入泰森多边形的距离反比加权法4种不同的降雨空间插值方法,对3个小流域进行了洪水模拟,分析了各插值方法对模型参数、模拟精度、洪水洪峰流量、峰现时间等的影响。结果表明:引入泰森多边形的距离反比加权法在各插值方法中表现较好,对各流域各场洪水洪峰流量的模拟精度较高,模拟洪峰时刻与其他几种方法相比更接近实测洪峰时刻;BTOPMC模型原有的最邻近插值法在对模型参数进行率定时Nash效率较高,但在验证时比另外3种插值方法低;引入面积权重的泰森多边形法在模拟中表现不稳定。     

承德泥石流预报模型的研究

承德发生泥石流后,经综合调查,分析降雨量与泥石流发生量的关系,研究泥石流预报模型,并推算出了本地最小泥石流连续激发雨量,为泥石流类型区划分和防灾减灾提供了依据。     

基于雨量测站应急机制的洪水预报方法

为提高洪水预报方案的容错能力,改善雨量资料缺测或粗差情况下的预报效果,提出了基于雨量测站应急机制的洪水预报方法。通过构建测站降雨相似度矩阵(SRSM),量化表示测站间实测降雨的相似性。在此基础上,采用有限测站相似度加权法及时合理替换问题雨量资料,然后将处理后的雨量信息代入系统进行计算,从而保证洪水预报的及时性,同时改善预报效果,降低了预报方案对资料的敏感性。将该方法应用于上犹江流域,结果显示:对于典型洪水(洪号20010611),一般预报方法的洪峰、洪量预报误差分别为-24.8%、-6.3%。采用应急预报方法后,洪峰、洪量预报误差减小到-10.6%、1.3%。在雨量资料缺测情况下,对于流域的10场历史洪水,洪峰、洪量平均预报误差从18.3%、18.2%降为6.0%、6.7%,合格率从40%上升为100%。结果表明,基于雨量测站应急机制的洪水预报方法模拟效果明显优于一般预报方法,能够考虑实际应用中的突发情况,有效提高了洪水预报精度,保证了预报的及时性,改善了预报方案的容错能力,值得进一步研究与推广。     

基于大气环流和海温场的降水组合预报模型

针对降水具有混沌性和随机性,准确进行长期降水预报难度高的问题,提出时变海温多极指数和因子预报意见指数,基于大气环流和海温场构建长期降水组合预报模型,以三峡水库流域为例进行了验证。结果表明：组合预报模型在三峡水库流域1961—2020年汛期的月降水预报中有较好的适用性,特别在6月和9月降水预报上表现优异;与多因子回归、随机森林数理统计模型和CFSv2、ECMWF system 4动力数值模型相比,该模型更为稳健、预报精度提高显著。     

ARIMA模型在田东县年降雨量预测中的应用

介绍了自回归移动平均模型ARIMA（p,d,q）的原理和建模方法。根据田东县近年来年降雨量特征,建立了ARIMA（1,1,12）预测模型进行分析预测,并与灰色预测模型GM（1,1）的预测结果进行对比,对比的结果是ARIMA模型的预测精度比灰色预测模型的精度明显提高。     

基于海温多极指标的长期降水预报方法

准确的长期定量降水预报对水库防洪兴利综合调度具有重要的理论价值和现实意义。本文提出基于海温多极指标的长期定量降水预报方法,并以长江上游区间为例进行应用和检验。结果表明:海温多极指标能有效预报长江上游1961—2017年汛期(5—10月)的月降水量。相比于传统的单元、多元线性回归和典型相关分析方法,该方法更为稳健、预报精度较高,特别在初汛及后汛期月降水量预报上,具有显著的优越性。研究成果可以为三峡水库防洪兴利调度决策提供科技支撑。     

基于朴素贝叶斯算法的流域降水预测方法

为了在降水成因尚不明确的情况下有效利用相关历史资料提高降水预报水平,提出了基于朴素贝叶斯算法的流域降水预测方法。以东江流域为例,通过构造不同降水数据特征集预测流域内降水情况,并与传统时间序列方法和BP神经网络方法进行预测准确率对比验证,结果表明,基于朴素贝叶斯算法的降水预测方法取得了比传统时间序列方法和BP神经网络方法更好的降水预测效果。     

Evaluation of Tianji and ECMWF high-resolution precipitation forecasts for extreme rainfall event in Henan in July 2021

The extreme rainfall event of July 17 to 22, 2021 in Henan Province, China, led to severe urban waterlogging and flood disasters. This study investigated the performance of high-resolution weather forecasts in predicting this extreme event and the feasibility of weather forecast-based hydrological forecasts. To achieve this goal, high-resolution precipitation forecasts from the Tianji weather system and the forecast system of the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF) were evaluated with the spatial verification metrics of structure, amplitude, and location. The results showed that Tianji weather forecasts accurately predicted the amplitude of 12-h accumulated precipitation with a lead time of 12 h. The location and structure of the rainfall areas in Tianji forecasts were closer to the observations than ECMWF forecasts. Tianji hourly precipitation forecasts were also more accurate than ECMWF hourly forecasts, especially at lead times shorter than 8 h. The precipitation forecasts were used as the inputs to a hydrological model to evaluate their hydrological applications. The results showed that the runoff forecasts driven by Tianji weather forecasts could effectively predict the extreme flood event. The runoff forecasts driven by Tianji forecasts were more accurate than those driven by ECMWF forecasts in terms of amplitude and location. This study demonstrates that high-resolution weather forecasts and corresponding hydrological forecasts can provide valuable information in advance for disaster warnings and leave time for people to act on the event. The results encourage further hydrological applications of high-resolution weather forecasts, such as Tianji weather forecasts, in the future.     

采用WetSpass模型评价松嫩盆地降水入渗补给量

文章采用WetSpass模型评价松嫩盆地的降水入渗补给量。结果得出：①该地区的降水入渗补给量、蒸发蒸腾量和区内产流量,都与土壤质地和土地利用、覆被类型有空间相关性;②从湿润区一半湿润区一半干旱区,降水入渗补给量由大到小;③该区域入渗补给能力从大到小,依次是砂土、砂壤土、粉砂土、粉砂壤土和砂质粘土。     

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。     

长系列变化趋势拟和方法修正的年均降水量灰色预测模型

本文以地区长系列(40年)年均降水量资料为基础,根据地区降水量的周期性特点,采用长系列变化趋势拟和的方法对灰色序列预测模型加以修正,从而建立了邯邢南单元年均降水量灰色预测模型。     

新滩滑坡非线性动力学模型方法研究

 利用非线性动力学模型方法的动态特性，结合实测资料和数值计算，构建了滑坡时间预测问题的滑坡非线性灰色预测模型和非线性混沌预测模型， 通过反演和优化而得出滑坡预测问题的计算的结果。经实例验证，效果较好。     

基于数值预报模式的柘溪水库流域径流预报系统

水库的优化调度运行需要依赖预报准确率高、预见期长的径流预报结果。现有的柘溪水库流域径流预报系统由于未考虑水库流域未来时段的降水过程,径流预报的预见期和准确率无法满足汛期优化调度的要求。为此,在分析柘溪水库流域的水文和气候特征基础上,提出了数值预报模式和水文模型的耦合预报框架,设计了基于数值预报模式的柘溪水库流域径流预报系统架构,阐述了系统的主要功能与逻辑结构。通过系统的应用,可为提高汛期洪水的利用率、减少弃水、提高发电和防洪效益提供重要决策支撑。