雨量输入对分布式流溪河模型中小流域预报精度的影响

中小流域由于资料欠缺、洪水汇流时间短、水量集中等特点,导致其洪水预报难度大,预报精度低。针对我国中小流域的洪水预报精度有待进一步提高的问题,为了让分布式水文模型在全国广泛投入实际应用,选取四川省达州市清溪河流域作为了研究对象。采用流溪河分布式水文模型,从降水量入手,讨论雨量数据对模型结果的影响,探讨满足预报精度所需的雨量站布设密度条件,并将得到的洪水模拟结果与传统预报模式下的洪水模拟结果进行对比分析。结果表明:12场洪水中,确定性系数在80%以上的洪水有10场,占比83.33%,其中11场洪水的洪峰误差小于20%,合格率为91.67%,峰现误差合格率达到100%。因此,流溪河分布式水文模型对于中小流域的洪水预报具有较强的适用性,模拟结果较好。中小流域不同雨量站的降水差异明显,降水总量和雨型的差异对模型输出结果影响较大,当前提高预报精度的重要措施是提高基础数据的质量。清溪河流域雨量站布设密度达到86 km~2/站时已基本满足该流域流溪河模型预报的要求。现阶段我国许多地区雨量站布设密度已达到较高水平,采用流溪河模型等分布式水文模型进行中小流域洪水预报变为可能。