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。     

基于参数实时优化的洪水预报系统研究——以黑河干流洪水为例

及时准确的洪水预报系统可为防洪减灾提供重要的依据,针对目前洪水预报系统主要侧重于单模型研究、模型参数固定不变、长历时预报误差累积等问题,建立了具有多模型选择及参数优化功能的洪水实时预报系统,通过实时改进模型参数来改善预报效果。应用于黑河干流两场次洪水预报的结果表明,各预报模型在每场次洪水中的预报精度不同,且在参数优化后精度都相应地提高。由精度可知,TOPMODEL模型更适合该流域洪水预报,其精度由0.920 9、0.910 3提高到0.987 9、0.958 9。实验证明该系统在干旱半干旱区洪水预报中具有应用前景。     

全过程联合校正的洪水预报修正方法

洪水实时校正是洪水预报的重要组成内容,也是水文预报研究的热点与难点。为进一步提高洪水预报精度,提出了一种全过程联合校正的洪水预报修正方法。该方法的主旨是在雨量站数目较多的流域,构建雨量站网密度与洪水预报误差分配比例之间的定量关系;对雨量站数目较少的流域,借用该比例关系,将洪水预报总误差按比例划分为面雨量输入误差和模型误差两部分;再基于系统响应理论,对研究流域的这两部分误差进行修正,从而实现输入误差与模型误差的全过程联合校正。在淮河三个典型流域的应用结果表明,相较于目前单变量的系统响应曲线修正方法,全过程联合校正方法可进一步提升误差修正效果,提高洪水预报精度。     

基于流溪河模型的中小河流洪水预报方法

针对中小河流缺乏河道断面资料而无法实际应用分布式水文模型的问题,以流溪河模型为原型,假定河道断面为矩形,采用卫星遥感影像估算河道断面尺寸,通过实测洪水资料优选模型参数,提出了中小河流洪水预报的流溪河改进模型。应用于江西省典型中小河流——太平江流域的结果表明:河道分级越多,模型模拟的洪水的洪峰流量越大、次洪径流系数越大;洪峰出现时间越提前,模拟的洪水过程的效果越好,精度越高;改进的流溪河模型对50场洪水模拟的相关系数达0.92,洪峰误差均值为5.54%,最大不超过20%,平均峰现时间差为0 h;洪水过程的预报结果可评定为甲等。该模型可应用于中小河流实时洪水预报中。     

中小河流洪水预报的难点与解决方案探讨

从时空分布、成因、过程、后果等方面分析了我国中小河流洪水的特点,归纳了我国中小河流洪水预报有别于大江大河洪水预报的难点,提出了基于分布式水文模型解决我国中小河流洪水预报问题的方案,探讨了在中小河流建立分布式水文模型的过程、建模方式以及模型的结构和参数,重点讨论了基于模块化的分布式水文模型在中小河流洪水预报系统开发中的可行性与必要性。     

西苕溪流域洪水预报系统的研制及应用

为了给西苕溪流域防汛提供决策依据,基于洪水变化的复杂特征,结合流域地理信息,以B/S方式集成流域水文学模型、混合回归模型、经验分析方法等,构建了多方案集成的洪水预报系统。应用结果表明:各站预报精度均达到优秀标准,验证了模型及参数的有效性。     

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WebGIS的昌平区洪水预报系统设计与实现

该系统以模型技术为核心,基于历史水雨情数据和下垫面条件,构建洪水预报方案。在系统实现方面,采用基于SOA的可扩展架构建设业务系统,提供组件化、模块化的应用服务,建设以WebGIS为平台、基于B/S模式的实时洪水预报系统,实现雨水情预警实时监控与流域、河道重要节点洪水预测预报、历史情景还原以及多场景洪水模拟等功能,达到洪水预报业务专业化管理水平,满足昌平区洪涝风险分析、评估研判洪水趋势及减轻洪涝灾害影响的需求。     

田头水流域暴雨洪水预报的流溪河模型研究

田头水流域暴雨洪水频发,是广东省中小流域洪水灾害防治的重点,目前尚未针对该流域建立有效的洪水预报模型。采用由我国学者提出的流域洪水预报分布式物理水文模型——流溪河模型,建立了田头水流域暴雨洪水预报模型,运用粒子群法优选了模型可调参数,获取了较好的模拟效果。实际运用表明,该模型可以用于田头水流域的洪水预报。     

基于流溪河模型的乐昌峡水库入库洪水预报模型研究

采用流溪河模型构建乐昌峡水库入库洪水预报模型,通过"粒子群(PSO)"算法优选模型参数,并对实测洪水过程进行了模拟,对比模型性能。研究发现,采用流溪河模型的乐昌峡水库入库洪水预报性能优良,可满足乐昌峡水库入库洪水预报对精度的要求;模型参数优选可明显提高乐昌峡水库入库洪水预报流溪河模型的洪水模拟精度;"粒子群"算法具有很强的全局优化能力,快速的计算收敛能力,参数优选中种群进化次数在30次以内;乐昌峡水库的建成运行产生了一定的水库洪水效应,10场洪水平均峰现时间提前1.3 h,次洪径流系数增加1.596%,洪峰流量增加0.207%。该模型可用于同类水库入库洪水预报。     

探析中小河流洪水预报的难点与解决方案

文章对我国中小河流洪水的特点进行了分析,总结了中小河流洪水预报不同于大河流洪水预报的实施难点,阐述了能够有效解决中小河流洪水预报问题的解决方案,研究了具体的解决方案-分布式水文模型,对分布式水文模型的建立过程、构建模型的方法和分布式水文模型的具体构架以及实际参数进行了探讨,强调了分布式水文模型在我国现阶段中小河流洪水预报体系建立落实过程中的关键性及可行性。     

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。     

基于现代时间序列分析理论的水位实时预报方法

提出一种实时水位预报方法，该方法视河系洪水预报系统的输入和输出为时间序列，从现代时间序列分析理论出发，建立复杂河系多输入／单输出水位演算系统，应用最优控制理论进行参数动态识别，进而进行水位预报。该方法直接以预报误差作为参数确立准则，精度较高。最后，引用长江荆江河段１９９５年５～８月洪水资料对石首站水位过程进行模拟研究，２４ｈ、４８ｈ、７２ｈ预见期的预报均方误差分别为０．０５ｍ、０．１１ｍ、０．１８ｍ，确定性系数均达０．９９，结果令人满意     

基于水文水动力耦合模型的钱塘江流域洪水预报研究

基于实时水雨情监测数据的洪水演进机理模型叠加降雨产汇流水文模型可有效提高洪水预报精度。采用MIKE11的NAM水文模型与HD水动力模型耦合方法,收集和处理了钱塘江流域大量降雨、水位、流量等水文、地形资料,构建钱塘江衢州-澉浦段降雨径流-水动力演进模型,通过多次历史洪水资料进行率定和验证,从确定性系数、水量相对误差、洪峰相对误差、水位相对误差及峰现时差等多方面进行预报精度评定。结果表明：水文与水动力模型耦合方法可有效增加洪水预报模拟精度。     

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。     

数字水系分级对流溪河模型中小河流洪水预报的影响

为了探讨流溪河模型在中小河流洪水预报中的适用性,以及基于DEM的数字水系提取和分级对流域洪水预报的影响,构建了江西省龙华江流域洪水预报流溪河模型,采用PSO算法优选模型参数,最后验证模型并讨论了数字水系分级对流域洪水预报的影响。结果表明:随着数字水系分级变多,流域洪水峰值增大、峰现时间提前、径流系数越大、模拟过程越接近实测值;采用流溪河模型进行中小河流洪水预报时,不能采用1级数字水系构建模型,适宜采用3级水系构建模型;流溪河模型采用PSO算法的自动优选模型参数,实际应用中只需要一场具有代表性的实测洪水过程就可以优选模型参数,有效提高了模型的性能;基于3级水系构建龙华江流域洪水预报流溪河模型,采用PSO算法优选模型参数,对50场洪水过程的模拟结果与实测值吻合很好,模型可用于龙华江流域实时洪水预报。     

基于洪水模拟和预报的三维仿真系统设计

基于河道洪水模拟与预报的三维仿真是了解当前和未来洪水运动过程和洪水风险程度的重要手段,采用TOPKAPI分布式水文模型和水力学河道洪水演进方法预报沿程各断面水位过程,综合运用RS、GIS技术建立三维地形图,以Unity3D为平台搭建三维场景模型,运用广度搜索算法搜索不同水位下的河道边界、三维种子填充算法对洪水淹没区域进行填充,综合模拟洪水运动过程,通过在浙江省钱塘江流域上的应用,验证了系统的可靠性和科学性。     

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。     

河道数据对流溪河模型预报中小河流洪水的影响

针对琴江流域构建了中小河流洪水预报流溪河模型,分别从河道断面形状、断面尺寸和河道分级的角度定量评估了河道特征数据对应用流溪河模型开展中小河流洪水预报的影响。结果表明:河道分级越多,模型模拟洪水的洪峰流量峰值越大、次洪径流系数越大、洪峰出现时间越早,模拟的洪水过程效果越好;在构建流溪河模型时,假定河道断面为矩形,采用卫星遥感影像估算河道断面尺寸的方法是可行的,模型模拟的洪水过程精度可以满足实际洪水预报的精度要求;利用改进的流溪河模型进行中小河流洪水预报时,以3级河道构建的模型洪水模拟精度最好,可很好地模拟中小河流洪水过程。