基于参数不确定性的概率预报研究

水文模型参数的选取通常依靠经验判断或者依赖历史库中的不完备数据集进行自动优选,所选参数并不一定能够准确反映流域降雨径流特点,更不足以反映不同洪水涨落阶段洪水特征的变化。基于水文模型参数存在显著不确定性的客观事实,以随机参数驱动水文模型,并结合数值模型实现概率预报。通过东湾流域36场洪水模拟试验,揭示了水文参数不确定性对洪水预报结果的显著影响,提出的概率预报算法能够给出精确、可靠的预报结果,说明该算法能够降低水文模型参数所带来的洪水预报不确定性。     

基于参数不确定性的洪水概率预报研究

水文模型参数的选取通常依靠经验判断或者依赖历史库中的不完备数据集进行自动优选,所选参数并不一定能够准确反映流域降雨径流特点,更不足以反映不同洪水涨落阶段洪水特征的变化。基于水文模型的参数存在显著不确定性的客观事实,以随机参数驱动水文模型,并结合数值模型实现概率预报。通过东湾流域36场洪水模拟试验,揭示了水文参数不确定性对洪水预报结果的显著影响,验证了概率预报算法能够给出精确、可靠的预报结果,说明该算法能够降低水文模型参数所带来的洪水预报不确定性。     

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。     

山丘区小流域下垫面数据精度对HEC-HMS水文模拟的影响研究

山丘区小流域下垫面条件复杂多变,DEM分辨率及子流域划分水平对分布式水文模型模拟结果的影响有待深入研究。本文选取小流域应用广泛的HEC-HMS分布式水文模型,在河南省栾川流域设置四种DEM分辨率方案及四种子流域划分方案,分别提取不同方案下的流域水文特征参数进行对比,并分析两种类型的数据精度对纳什系数和峰值模拟的影响。研究结果表明,与大中流域相比,DEM分辨率和子流域划分对山丘区小流域空间参数和水文模拟结果的影响要更为显著。在实际山洪预警预报工作中,为保证模拟结果的稳定性和可靠性,应尽可能选择高精度下垫面数据精度。     

水库洪水实时优化校正预报模型的探究与应用

以经典流域水文模型——新安江模型为基础,耦合SCE-UA全局自动优化算法和AR自回归误差校正模型构建出适用于水库流域的洪水实时优化校正预报模型。根据实测的降雨径流过程对水文模型参数和流域状态变量参数进行全局优化实时校正计算,并依据预报降雨对未来一定时期内水库洪水过程进行高精度预报。选取亭下水库流域为实验对象,对亭下水库流域洪水分别进行初步预报和实时优化校正预报,两种预报结果比较分析显示,实时优化校正预报结果能更好地模拟实测洪水过程,其预报精度更高。     

基于MIKEBASIN平台的汉江流域径流预测模型初探

为合理配置水资源、促进水资源的可持续利用,开展水资源量的预测预报研究是一项重要的基础支撑工作。以汉江流域为实例,基于流域水文分析软件MIKEBASIN进行子流域划分,采用降雨径流模型(NAM)来模拟各分区降雨径流过程,初步构建了汉江流域水量预测模型系统,并对水量模型的各关键技术重点展开研究。研究果表明,通过细化模型分区、提高NAM模型参数率定精度、改进水库处理方法等工作,可以明显提高水量模型的模拟预测精度。     

基于MIKEBASIN平台的汉江流域

为合理配置水资源、促进水资源的可持续利用,开展水资源量的预测预报研究是一项重要的基础支撑工作.以汉江流域为实例,基于流域水文分析软件MIKEBASIN进行子流域划分,采用降雨径流模型(NAM)来模拟各分区降雨径流过程,初步构建了汉江流域水量预测模型系统,并对水量模型的各关键技术重点展开研究.研究成果表明,通过细化模型分区、提高NAM模型参数率定精度、改进水库处理方法等工作,可以明显提高水量模型的模拟预测精度.     

Urbs水文模型及在长江流域防洪中的应用

中澳长江防洪及管理项目中引进水文Urbs模型,综合介绍了Urbs模型的基本原理以及在长江流域的应用情况.Urbs模型充分考虑流域下垫面水文特性的空间差异对流域降雨径流形成的影响,将流域分成若干个子分区,在各子分区上分别进行产汇流模拟并分段演算至流域出口断面.该模型是继新安江模型、API模型后在长江流域广泛适用的一种新的水文模型,对于长江水文预报中采用多模型比较,提高降雨径流预报精度,特别是无资料地区,具有较大的实用价值.     

淮河鲁台子以上流域洪水预报模型研究

本文以淮河鲁台子以上流域为例,采用分布式概念性水文模型,对王家坝以上流域及阜阳、蒋家集、横排头淮干支流进行降雨径流与洪水过程研究,同时进行参数率定。采用马斯京根法、马斯京根水位模拟法和扩散波非线性水位法,对淮河干流王家坝至鲁台子区间具有行蓄洪区流域洪水进行预报。预报模型在2007年的大洪水预报调度中得到了检验,取得了较高的精度。     

分布式水文模型子流域划分方法

子流域划分是构建分布式水文模型的重要工作之一,它关系到水文模拟和预报精度的好坏。通过综述分布式水文模型子流域划分方法的国内外研究进展,总结了现有子流域划分方法在不完整流域的子流域划分、无分叉长河段的子流域划分、水文站和水库控制范围确定以及子流域划分软件等方面存在的问题,提出了水文实践对子流域划分方法的需求,最后针对该问题从开发适用性更高的子流域划分算法、开发通用的子流域划分软件和加强子流域划分层次或水平的研究等三个方面对子流域划分研究方向进行了展望。     

基于人工神经网络的洪水水位预报模型

本文利用人工神经网络技术，以确定性系数为目标函数，建立以上游和本站水位资料预报本站未来若干时段洪水水位的预报模型，以探讨神经网络技术在水文预报中的应用。研究成果为提高网络训练速度和预报可能产生的超历史洪水情况，给出了输入/输出层的数据规范化的处理方法。选择珠江三角洲河网地区水位站资料，对预报模型进行检验，结果表明在合理选择输入层单元数据和预见期的条件下，可以取得很好的预报成果。     

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。     

地形指数与流域退水特征的关系分析

地形指数可反映流域土壤蓄水能力以及产流的空间分布,是表征流域水文相似性的一个重要指标。以新安江流域的8个子流域为研究对象,利用DEM提取了各子流域的地形指数,分析了地形指数与退水特征的关系。研究发现,地形指数均值及其标准差大的流域,其调蓄作用强,洪水退水指数较小,退水速率较慢,表明流域的地势起伏相对较小则含水层发育较好。通过研究,初步揭示了流域地形指数与退水特征之间存在的联系,成果可为新安江流域无资料区水文过程预测提供依据和参考。     

Rainfall-runoff simulation and flood forecasting for Huaihe Basin

The main purpose of this study was to forecast the inflow to Hongze Lake using the Xin＇anjiang rainfall-runoff model. The upper area of Hongze Lake in the Huaihe Basin was divided into 23 sub-basins, including the surface of Hongze Lake. The influence of reservoirs and gates on flood forecasting was considered in a practical and simple way. With a one-day time step, the linear and non-linear Muskingum method was used for channel flood routing, and the least-square regression model was used for real-time correction in flood forecasting. Representative historical data were collected for the model calibration. The hydrological model parameters for each sub-basin were calibrated individually, so the parameters of the Xin＇anjiang model were different for different sub-basins. This flood forecasting system was used in the real-time simulation of the large flood in 2005 and the results are satisfactory when compared with measured data from the flood.     

金沙江梯级水电工程施工期长期水文预报实践

为了满足大型水电工程水情保障工作需求,有必要深入探索并开展面向水电工程的长期水文气象预报服务工作.通过对金沙江流域旱涝趋势的主要影响气候因子特征和背景分析,基于金沙江流域气候特征和溪洛渡等水库建设对长期水文预报的需求,建立了一个金沙江流域汛期旱涝趋势的概念性预测模型,并结合其他数学、物理统计模型,综合应用于金沙江梯级(溪洛渡、向家坝等)水电工程汛期长期水情预报,取得了一定的应用效果.     

基于气象模式的汉江流域洪水预报系统

针对现行洪水预报方法的不足与汉江流域的特点,建立了汉江流域MM5气象预报模式和VIC分布式水文模型,耦合集成3种预报模式并开发了基于气象模式的汉江流域洪水预报系统。应用2005~2007年汛期日水文气象资料进行验证,结果表明所建VIC分布式水文模型具有较高的模拟与预报精度。基于气象模式的汉江流域洪水预报系统可为汉江流域的中长期水文预报和水资源综合管理提供技术支撑和决策参考。     

模型选择准则在洪水频率分析中的应用

以广东省北江流域的长坝、坪石、犁市、韶关4站以及韩江流域的溪口站和珠江三角洲的流溪河站的洪峰流量频率分析为背景,选用6种常用的频率分布线型(模型)进行分析计算,采用线性矩法估计出模型的参数,分别用较少用于水文的模型选择准则AIC、AICc、BIC和ADC进行考虑历史洪水的频率分布模型的选择。结果表明:4种不同模型选择准则对同一站的洪水洪峰流量频率分布线型的选择结果基本一致,与实际资料拟合较好。6站选择的最优线型虽然传统的皮尔逊3型比较多,但最多的是LN型。     

数字流域水文模型在柘溪水电站洪水预报中的应用

将数字高程模型（DEM）生成的数字高程流域水系模型（DEDNM）与新安江水文模型相结合构建数字流域水文模型，并将该模型应用于柘溪水电站的6个子流域进行产、汇流计算，所得子流域出口的径流过程与实际洪水过程进行拟合，制作洪水预报方案。结合流域现有遥测信息和实时校正技术编制了实时洪水预报系统。实时预报系统通过近1年的试运行表明该方案得到了成功应用，预报精度达到甲级标准。试运行期间依据该系统预报调度对大洪水进行了有效的错峰削峰，充分显示了水库的巨大防洪效益；洪水后期的拦蓄洪尾也为水库后期的保水抗旱提供了有力保障，增加了发电效益。     

石泉水库天气预报调度模型研究

为了充分利用洪水资源,增加发电量,结合石泉水库流域洪水、调度资料和陕西省气象台7日滚动天气预报,尝试建立可调节水库天气预报调度模型,延长洪水的预见期,提高水电企业的经济效益。此方法的创新在于天气预报和水文预报、调度的耦合,依据大量历史水雨情资料分析,将其建立关系,实际应用时直接采用该关系进行调度。成果丰富和发展了现有水库精细化调度的方法,为水库开展预报调度提供了科学依据。     

瑞士RS模型在金沙江流域洪水预报中的应用

为更好地服务于长江流域防汛抗旱及水资源综合管理工作,依托中瑞合作"气候变化下金沙江流域水资源与风险综合管理项目",引进瑞士RS洪水预报模型及系统,以金沙江流域作为试验区,构建了长、中、短期多尺度的RS分布式水文模型。试验应用成果表明:瑞士RS模型对高跨度、多水库、多方式径流补给的金沙江流域具有较强的适用性,模型可运用气象数值产品中降雨、蒸发、气温等数据源完成多尺度洪水预报。预报成果合理可靠,可为电力生产、水资源调配及防汛决策提供技术支撑,同时为该模型扩展至其他流域提供了重要参考。