汤河水库实时洪水预报技术研究

汤河水库洪水预报对汤河水库及其下游的防洪安全极其重要,需要研究实时洪水预报技术,以提高洪水预报精度.根据汤河水库自然地理和水文特性,汤河水库实时洪水预报采用汤河水库洪水预报,考虑到各场次洪水预报误差之间存在一定的相依性,故采用人工神经网络方法构建实时校正系统,模型用实际洪水资料进行校准,并用2场较大洪水予以检验.2个场次的校验表明,实时校正能明显地提高洪水预报的精度     

新安江模型与衰减记忆最小二乘法耦合洪水模型的应用

利用新安江模型进行流域产流计算，采用扩散波方程推得的汇流状态方程描述流域汇流过程，由衰减记忆递推最小二乘法实现参数估计实时化，从而使新安江模型与衰减记忆递推最小二乘法耦合，实现洪水实时预报。利用耦合模型对矶头水库76场入库洪水进行模拟，模拟结果表明，耦合模型适合中小水库入库洪水实时预报，预报精度比独立使用新安江模型得到了大大的提高。     

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。     

流域洪水实时预报模型研究及应用

根据广西合浦水库流域的水文特征 ,利用分散型新安江三水源模型对合浦水库流域洪水实时预报进行了研究。对流域产汇流模型以及洪水实时预报校正模型的参数进行了率定 ,并将研制的模型应用于实际洪水预报 ,取得较满意的效果     

实时洪水预报模型在东风水电站水库调度中的应用

东风水电站水库实时洪水预报模型由降雨径流预报模型、河道洪水演进模型和实时校正模型3部分组成,在实践中结合流域地形、产汇流特性及水情自动测报系统站点布设特点,分析了新安江模型在喀斯特地区应用中的不足之处,找出了影响洪水预报精度的因素,经不断调整及修正模型参数,提高了洪水预报模型的预报精度.修正后的实时洪水预报模型在东风水电站水库得到了有效应用,这对南方喀斯特地区其他水电站具有借鉴意义.     

水文集合预报与实时校正在伊河上游的应用

用新安江模型和PBK模型对伊河上游东湾站洪水进行了模拟预报,然后分别用先集合预报后实时校正的方法和先实时校正后集合预报的方法对预报结果进行修正,以洪峰相对误差、洪量相对误差和确定性系数作为评价指标分析了集合预报和实时校正后的预报精度。结果表明:利用加权平均法集合预报和KNN法实时校正均能有效减小洪水预报误差,先集合预报后实时校正方法的洪峰预报精度优于先实时校正后集合预报方法,而洪量预报精度不如先实时校正后集合预报法。     

斑竹水电厂水情自动测报系统洪水预报模型研制

本文基于新安江三水源模型，研制了福建斑竹水电厂的洪水预报方案。根据１９７２年～１９８２年约１０年间的历史水文资料率定了模型参数，并采用自回归实时校正的方法对预报模型进行校正，由此建立了水情自动测报系统洪水预报软件，经实际洪水预测检验，精度达到甲级预报标准。     

大渡河流域上游洪水预报及实时校正研究

大渡河是长江上游岷江水系的最大支流,是我国最重要的水电能源基地之一。因此,实时准确的洪水预报对流域的防洪减灾和水资源利用具有重要意义。为此,基于新安江模型,建立了大渡河上游丹巴以上流域的实时洪水预报方案;针对目前流域雨量站网密度偏低现状,引入动态系统响应校正技术,对面雨量进行实时修正处理,以进一步提高洪水的预报精度。结果表明,构建的新安江洪水预报方案具有较好精度,经面雨量校正后,预报精度得到进一步提升。     

基于栅格新安江模型的秦淮河流域洪水模拟及实时校正研究

中国中小河流众多,洪水频发,灾害严重,是当前洪水防控的重点薄弱环节。秦淮河水系是南京市境内最为重要的水体之一,汛期可能发生的洪涝灾害威胁着全市的生命财产安全。以秦淮河前垾村流域为研究对象,采用新安江模型和栅格新安江模型进行洪水模拟研究,并采用KNN法、反馈法进行实时校正,实现快速准确的洪水预报计算。实时校正前,栅格新安江模型模拟精度略优于新安江模型,二者模拟效果良好;经实时校正后,新安江模型和栅格新安江模型的模拟效果均明显提高,可以为秦淮河流域防洪减灾决策提供重要依据。     

基于洪水分级的两江电站洪水预报方案研究

本文以两江电站为研究对象,针对传统洪水预报方案中没有考虑洪水分级的问题,将洪水分为大、中、小3个等级,编制了基于洪水分级的洪水预报方案。方案中,以泰森多边形对流域进行分块,预报模型采用三水源新安江模型和实时校证算法;采用人工经验与粒子群算法结合的方法,利用2000—2015年的资料,率定了不同类型洪水的模型参数。采用2016年洪水资料对预报模型和实时校正算法进行了验证。结果表明,本文洪水预报方案优于洪水不分级方案,率定出的模型参数适合不同等级的洪水,采用的实时校正算法可以提高预报精度。     

Comparative Study of Three Updating Procedures for Real-Time Flood Forecasting

Accurate real-time flood forecasting is essential for flood control and warning system, reservoir operation and other relevant water resources management activities. The objective of this study is to investigate and compare the capability of three updating procedures, namely autoregressive (AR) model, recursive least-squares (RLS) model and hydrologic uncertainty processor (HUP) in the real-time flood forecasting. The Baiyunshan reservoir basin located in southern China was selected as a case study. These three procedures were employed to update outputs of the established Xinanjiang flood forecasting model. The Nash-Sutcliffe efficiency (NSE) and Relative Error (RE) are used as model evaluation criteria. It is found that all of these three updating procedures significantly improve the accuracy of Xinanjiang model when operating in real-time forecasting mode. Comparison results also indicated that the HUP performed better than the AR and RLS models, while RLS model was slightly superior to AR model. In addition, the HUP implemented in the probabilistic form can quantify the uncertainty of the actual discharge to be forecasted and provide a posterior distribution as well as interval estimation, which offer more useful information than two other deterministic updating procedures. Thus, the HUP updating procedure is more promising and recommended for real-time flood forecasting in practice.     

山前小流域水文—水力学耦合洪水预报研究

为了提高受人类活动影响显著的小流域洪水预报精度,以浙江省杭州市东苕溪流域为研究对象,分别以半分布式新安江模型、平原区水文模型、分洪区水动力模型以及一维河网模型模拟山区、平原区、分洪区以及河道的洪水过程,在卡尔曼滤波实时校正技术的支持下,建立流域水文—水力学耦合预报模型。通过对1996年以来瓶窑站典型洪水进行率定和验证,表明该模型符合东苕溪预报的精度要求。在2012年"海葵"台风的实时预报应用中,该模型发挥了辅助决策的作用,可作为后期防汛决策的参考。     

洪水预报实时系统组态设计

为提高洪水预报软件的可靠性、稳定性及可维护性，从分析以新安江洪水预报模型为代表的概念性水文模型洪水预报系统的计算原理和参数特点出发，遵循组态设计的思路，设计了洪水预报实时系统所需参数及站网配置信息的存储方式和洪水预报系统软件。设计思路应用于柘溪水库调度自动化系统的洪水预报子系统中，并能将该软件配合相应流域的参数及站网配置信息推广到其他流域。     

基于协整理论的淮河流域上游洪水预报实时校正方法

为了提高淮河流域上游的洪水预报精度,引入计量经济学中的协整理论与误差修正模型用于洪水预报实时校正;同时为了解决自回归算法无法针对非平稳序列建模以及序贯相关性问题,构建了基于误差修正概念的自回归误差修正模型。以淮河鲁台子站以上流域为研究区域,基于分布式垂向混合产流模型模拟结果,分别构建一阶至三阶自回归模型、误差修正模型和基于误差修正的自回归模型对模拟结果进行校正,采用修正效果评价系数、确定性系数、洪峰相对误差、径流深相对误差和峰现时差5个评价指标,分析对比各校正模型对流域2003—2014年10场洪水的校正效果。结果表明:3种实时校正方法均对淮河流域上游洪水有一定的校正效果,其中,自回归模型校正效果最差,排除误差序列非平稳的两次洪水后,其平均修正效果评价系数为0.20;误差修正模型能够有效校正预报洪水,其平均修正效果评价系数为0.76;基于误差修正的自回归模型校正效果较好,与传统自回归模型相比,对洪峰流量的校正效果显著提高,其平均修正效果评价系数达到0.98,可用于淮河流域上游洪水预报的实时校正。     

实时洪水预报中基于岭估计的AR修正模型研究

为提高实时洪水预报精度,经常将水文模型与误差修正模型相结合,AR模型因其结构简单广泛应用于实时洪水预报误差修正。然而,实际应用显示,AR模型时常出现修正结果不稳定现象,表现为流量修正幅度过大,甚至出现“震荡”现象,严重影响修正效果。鉴于此,本文从矩阵特征值角度解释了AR模型出现不稳定现象的原因,并引入岭估计方法选择性利用流量信息更新自回归系数,使其更满足真实流量的涨落过程,增强该模型的稳健性。将新方法应用于蔺河口流域,结果显示岭估计方法显著提高了AR模型的稳健性,从而改善了模型修正效果,进一步提高了洪水预报精度。     

三水源模型在滦河流域的应用分析

流域洪水预报模型大致可分蓄满产流和超渗产流2种方式,针对滦河流域的地形、地貌及雨洪特性,采用三水源模型,属于蓄满产流方式。介绍三水源模型实时洪水预报系统在滦河流域的应用。利用模型,根据计算误差来实时修正估计结果、模型参数等,使得实时洪水预报系统具有较好的实时修正和动态跟踪能力。实际应用过程中,由于流域实际产流过程是复杂、多样的,蓄满与超渗2种产流方式在同一区域可能同时存在,预报结果与实测数据存在一定误差,但通过实例分析,多数误差在规定的范围内,正常情况下的预报精度较高,基本上满足了水库防汛要求。     

Real-time flood forecasting of Huai River with flood diversion and retarding areas

A combination of the rainfall-runoff module of the Xin’anjiang model, the Muskingum routing method, the water stage simulating hydrologic method, the diffusion wave nonlinear water stage method, and the real-time error correction method is applied to the real-time flood forecasting and regulation of the Huai River with flood diversion and retarding areas. The Xin’anjiang model is used to forecast the flood discharge hydrograph of the upstream and tributary. The flood routing of the main channel and flood diversion areas is based on the Muskingum method. The water stage of the downstream boundary condition is calculated with the water stage simulating hydrologic method and the water stages of each cross section are calculated from downstream to upstream with the diffusion wave nonlinear water stage method. The input flood discharge hydrograph from the main channel to the flood diversion area is estimated with the fixed split ratio of the main channel discharge. The flood flow inside the flood retarding area is calculated as a reservoir with the water balance method. The faded-memory forgetting factor least square of error series is used as the real-time error correction method for forecasting discharge and water stage. As an example, the combined models were applied to flood forecasting and regulation of the upper reaches of the Huai River above Lutaizi during the 2007 flood season. The forecast achieves a high accuracy and the results show that the combined models provide a scientific way of flood forecasting and regulation for a complex watershed with flood diversion and retarding areas.     

基于水文相似性的预报误差修正

如何进一步提高水文预报精度,降低预报误差,更好的服务于防洪抢险、水资源调度是水文学重要研究方向。基于水文预报误差主要影响因素在相似流域具有相似性,致预报误差具有相似性的特性,以相似流域各预报站预见期不同为切入点,优选误差修正因子,基于二次正交回归设计,构建了预报误差模拟模型以修正预报结果,提高精度。经怒江道街坝水文站模拟预报检验,修正后模拟确定性系数由0.933提高至0.998,洪峰流量平均绝对误差由693m3/s降低至116m3/s,洪峰流量平均相对误差由16%降低至3%,洪峰出现时间预报误差由平均5.4h降低至0.9h,方案精度由乙级提升至甲级。提出的基于水文相似洪水预报修正方法结构简单、计算方便、修正效果明显,是一种高效提高洪水预报精度的方法,适用于相似流域不同预报站洪水过程无明显差异的情形。     

基于VIC模型的三峡库区流域小时尺度实时洪水预报

VIC模型在流域面积大于3 000km2 的大型流域日或月尺度洪水模拟中表现出良好的适用性,而在大型流域小时尺度实时洪水预报过程中的适用性尚未得到验证。以三峡库区大型流域为例,通过建立小时尺度VIC分布式洪水预报模型,构建三峡库区流域实时滚动洪水预报方案,将VIC分布式洪水预报模型实地化部署并应用于2022及2023年三峡库区实时洪水预报。结果表明：VIC模型应用于2014—2021年三峡库区各子流域历史洪水模拟,率定期和验证期的洪量、洪峰平均合格率均在80%以上,确定性系数均值在0.70以上,构建的VIC分布式洪水预报模型在三峡库区及其子流域洪水模拟中表现出良好的适用性;在2022及2023年三峡库区4场典型洪水的实时洪水预报中,径流深和洪峰的平均相对误差达到16.3%和5.0%,重点产流区产流量平均相对误差为7.8%,能够准确把握库区重点产流区的洪量及来水过程,因此VIC模型在大型流域小时尺度实时洪水预报中具有较大的应用潜力。