海河流域中小河流洪水预报系统设计与实现

中小河流突发性洪水具有流速快、预见期短以及分布广的特点,其对预报在广度和频度上提出了新的要求;分布式模型充分考虑了气候因子和下垫面空间分布不均匀性,采用更细尺度单元描述流域内部的水循环过程,满足了这种精细化预报的要求。研究围绕分布式水文模拟技术,以数字流域水系提取、分布式水文模型、BP神经网络误差校正、网络地理信息系统等一系列新技术手段为支撑,构建了海河流域中小河流洪水预报系统,为中小河流突发性洪水的预报预警提供了一个思路。     

中小河流洪水预报智能调度平台关键技术

洪水预警预报平台以大量水文数据为支撑,针对中小河流水文气象数据缺失、异常等问题,提出多源水文气象数据质量控制技术和方法;研发云环境下具有状态和交互特征的模型封装服务技术,提供数据、算法和模型多层次按需服务;提出中小河流垂直河道淹没算法,并实现基于UE4虚拟引擎的洪水淹没可视化。基于以上关键技术,研发中小河流洪水预报智能调度平台,该平台已在示范流域安徽屯溪得到应用,并推广至南京秦淮河以及福建漳州等流域。     

基于短时临近降水集合预报的中小河流洪水预报研究

为了延长中小河流洪水预报预见期,建立了基于短时临近精细化网格降水集合预报的中小河流洪水预报模型。模型采用百分位映射订正技术,发展数值模式降水预报场与实况场映射关系,结合Bayesian模型,构建基于GRAPES-3KM模式和Time-Lag-Ensemble融合技术的短时临近降水集合预报(最优集成、最大(95%分位数)、最小(5%分位数))格点场,作为GMKHM(Grid-and-Mixed-runoff-generation-and-Kinematic-wave-based Hydrological Model)的降水驱动,进行中小河流洪水逐小时实时滚动预报。选择新安江屯溪流域作为试验流域,对2020年汛期流域大洪水进行实时预报。检验结果表明,基于短时临近最优降水预报的中小河流洪水预报模型提前了7 h预报出屯溪断面洪峰,洪峰误差为5.6%,峰现时差为-1 h,比不考虑预见期降水的中小河流洪水预报提前了4 h;基于短时临近最大、最小降水预报的中小河流洪水预报模型提前了13 h预报出洪峰区间,并且自7月7日9时起滚动预报最大与最小预报跨度呈逐渐减少趋势。在中小河流洪水预报中引入短时临近集...     

中小河流洪水预报预警问题与对策及关键技术应用

介绍了我国中小河流及洪水灾害基本情况,简要分析了中小河流洪水防御重点难点及亟需解决的科学技术问题,提出了中小河流洪水预报预警的对策与措施,并对未来影响预报、风险预警、网格精细化风险管理等理念创新实践提出了展望:将实现由水文要素预报向洪水影响预报转变,由基于防洪阈值的预警向洪水风险预警拓展,由"预测-应对"应急处置向网格精细化风险管理转变,由监测数据提供向信息产品服务延伸,水文现代化发展水平不断提升。     

基于栅格型新安江模型的中小河流精细化洪水预报

为提高中小河流洪水预报的精细化水平,以栅格型新安江模型(GXM)为基础,考虑沿程水流再分配、库塘坝蓄泄及河道特征对产汇流过程的影响,采用针对性的定量化模拟方法,并基于模型参数与下垫面特征的定量关系,对模型参数空间分布进行推衍。以安徽横江为例,对GXM的精细预报能力进行验证。结果表明:GXM不仅可以实现对屯溪出口断面洪水过程的高精度预报,也可以不经重新率定,实现对流域内部嵌套断面洪水过程的高精度预报;GXM能够预报流量、土壤含水量、流速等不同水文要素的时空分布,可为中小河流洪水防控提供丰富的预报产品。     

数据驱动的中小河流智能洪水预报方法对比研究

近几年在洪水预报中,数据驱动洪水预报模型得到了广泛的应用,并取得了良好的效果,但是数据驱动模型大都用于大流域,很少用于小流域.中小河流大多位于资料短缺的山丘区,洪水具有突发性强,汇流时间快,预见期短的特点.为此分别构建了SVM模型、BP神经网络模型、RBF网络模型、极限学习机(ELM)模型,并利用所构建的模型对昌化流域进行预报;结果表明,SVM模型和RBF网络模型在低流量区段预测较准确,而且模型预报稳定;BP神经网络模型在高流量区段较准确,但是模型预报结果不稳定;ELM模型预报误差较大,而且预报不稳定;于是采用组合模型方式:低流量区段采用SVM模型或RBF网络模型,高流量区段采用BP神经网络模型,实验结果表明组合模型预报效果更好.     

中小河流洪水防控与应急管理关键技术的思考

在总结国内外洪水防控与应急管理关键技术问题研究成果的基础上,针对中国中小河流众多、洪水频发、灾害严重等特点,讨论了高时空分辨率雨量场构建与短临精准预报、精细与智能洪水预报、洪水实时风险评估与应急处置、水文气象数据质量控制、云平台构建及多重情景仿真等关键技术问题,探讨关键科学问题,为中小河流洪水防控与应急管理提供思路.     

江西省修河流域洪水预报系统

本系统根据修水流域洪水预报的要求和流域水系、测报站网、水文和气象资料等情况。进行了洪水预报系统的总体框架设计,包括雨量站网分析、流域单元划分、模型率定、模型检验以及各种软件的开发和选用。     

基于多源降水融合驱动的WRF-Hydro模型在中小河流洪水预报中的适用性

从提高驱动数据(降水)的质量和时空分辨率出发,评估了基于混合地理加权回归截尾函数(MGWR-BI)多源降水融合算法的有效性,以及融合降水对WRF-Hydro模型计算结果的影响。将融合降水数据用于WRF-Hydro模型中进行子午河流域的洪水预报,并与站点实测降水数据进行比较,结果表明,融合降水的精度高于原始CMORPH卫星降尺度降水,融合降水数据驱动WRF-Hydro模型比CMORPH卫星降尺度降水数据能更好地预报与模拟洪水事件,WRF-Hydro模型具有中小河流洪水预报的潜在优势。     

雅鲁藏布江尼洋河流域洪水预报方法研究

针对尼洋河流域的水文特性和资料情况,利用基于混合线性回归模型的黑箱子模型方法建立了包括尼洋河流域工布江达、巴河桥、更张、八一等站的流域洪水预报模型,并采用1997～2002年汛期的水文观测资料分别率定各站相应的洪水预报模型,采用2003年汛期的水文观测资料分别验证率定的水预报模型．率定和验证结果表明,所提出的模型方法具有一定的精度,可以用于作业预报．     

湿润地区中小河流山洪预报方法研究与应用

针对湿润地区中小河流,提出2套山洪预报方案:一是对于有资料地区,建立基于新安江模型的山洪预报方案;二是对于无资料或资料缺乏地区,采用API-Nash模型,即采用降雨-径流经验相关法进行产流预报,采用Nash模型进行汇流预报。以皖南山区屯溪流域为例,分别用2套方案对流域的次洪过程进行模拟。研究结果表明：2套方案均取得良好的应用效果,洪量合格率比较一致;对于洪峰合格率和确定性系数,新安江模型的模拟结果优于API-Nash模型。     

新疆玛纳斯河流域洪水的实时预报研究

在改进的自回归模型AR(p)基础上,运用最小信息准则确定模型的阶数p,建立玛纳斯河流域的洪水预报模型。根据新建立的模型,在充分考虑了融雪径流型河流自身特点的基础上,对其进行参数的动态修正,选择出了与实际情况相吻合的最佳参数。该模型率定期和检验期确定性系数均大于0.9,径流总量相对误差均在1％以下,最小为0.34%,洪峰合格率为95.0％,超过国家水情预报规范中的甲级标准(合格率≥85％)。     

秦安县中小河流防洪治理工程设计洪水推算方法的分析

设计洪水的分析与计算对于工程设计有着十分重要的影响,是工程建设的依据,文中结合实际工作,分析了秦安县中小河流设计洪水的计算方法,并对设计洪水成果进行了合理性分析。     

GIS支持下辉发河流域遥感洪水监测与预报系统研究

利用了先进的卫星遥感技术,计算机技术,地理信息系统技术,采用洪水监测与预报相结合,提出了暴雨预报模型,通过卫星遥感和常规手段相结合,修订了新安江产汇流模型,附之于建立的流域和河漫滩GIS的支持,使之从降雨,洪水预报到灾情评估构成了一个完整的洪水监测和预报系统,具有一定的科学性,实用性。     

北江洪水预报模型

将北江流域按区域下垫面特征进行分区,建立起各单元区产汇流模型,并与北江干流非恒定流水力学演算模型耦合,形成适合北北流域洪水特点的实时洪水预报模型,用北江“９４．６”洪水验证的结果表明,模型预报精度较高,最后,还指出了模型存在的问题和进一步研究的方向。     

我国洪水预报研究进展

洪水预报在防洪减灾中具有重要的理论意义和现实意义 ,我国人民早在数千年前就开始对其进行了研究。文章简要回顾了我国洪水预报研究的历史 ,阐述了产流理论、汇流理论及河段洪水预报等部分理论研究的现状和进展 ,主要就产流理论中的流域蒸散发计算、水源划分及流域产流模型 ,汇流理论中的单位线和特征河长法 ,以及河段洪水预报等问题进行了讨论。最后 ,文间展望了目前洪水预报研究前沿的一些新技术和新方法的应用     

吉林省中小河流数据库设计与建设

吉林省中小河流监测系统是集大中小河流监测断面信息的跟踪与查询,并开展预报和预警等业务的综合平台。阐述了作为数据支撑的吉林省中小河流数据库的设计过程和建设成果,对扩充水文基础数据库表结构和标识符标准进行了探索,并对今后数据库的应用维护提出了建议。     

中小河流治理工作的实践与思考

随着国家对水利工程投入的增大,中小河流治理工程逐渐成为水利工程的工作重点。根据泰安市中小河道治理的实践,总结了中小河流治理中取得成效的几种主要做法,归纳了几个主要特点,对下一步做好中小河流治理工作提出了几点建议。     

耦合TIGGE降水集合预报的洪水预报

耦合数值降水预报信息的洪水预报延长了预见期,为防洪调度赢得了宝贵的决策时间.但"单一"的降水预报具有较大的不确定性,即基于"单一"的降水预报所做出的调度决策可能不是优化的,甚至可能会出现较大的偏差,因此在洪水预报中引入了降水集合预报信息来考虑相应的降水不确定性.文中以桓仁水库以上流域为试验流域,将欧洲中期天气预报中心(ECMWF)的降水集合预报数据驱动新安江模型,得到预报径流的区间范围,为决策者提供更多有用的风险信息.计算结果表明,ECMWF降水集合预报可用于洪水预报,且能较好地描述洪水预报的不确定性.根据集合平均降水预报的特点,对集合平均降水数据进行了修正,并将修正后的集合平均数据驱动水文模型,其预报效果有了很大的改善.