水文预报方法分析

水文预报时水利水电以及防洪、水资源调度等工作具有基础性的引导作用,而目前我国常见的水文预报方式主要有两种,即数据驱动模型、过程驱动模型。数据驱动模型不以水文过程作为模型建立的基础,而是通过数据之间数学关系,建立起有效的水文模型。而过程驱动模型基础则是水文学概念,从而完成对河道以及流域的演进模型。在中长期的水文预报中,过程驱动模型较为适用,主要改进流域降雨径流模型结构,在时间跨度相对较长的水文预报中较为适用。而由于近年来我国水文预报中引入了模糊数学方法、非线性时间序列分析模型、神经网络模型以及灰色系统模型等模型,加之水文数据的获取、分析技术也有了巨大的发展,数据驱动模型开始在水文预报中发挥巨大的作用。