中小河流洪水预报的难点与解决方案

中小河流与大江大河有着明显的差异,因此,其洪水预报也有所不同。因此,本文对我国中小河流洪水预报的难点以及相应的解决方案进行了深入的探索和研究。首先,本文对中小河流洪水预报的鲜明特征进行了概述;其次,对于中小河流洪水预报过程中面临的难点和困难进行了深入的分析;最后,从加大对数据资料收集、构建监测点以及建立完善的分布式水文模型3个方面提出了中小河流洪水预报的有效策略,以希望能够有效解决中小河流洪水预报过程中面临的难点,并对水文预报工作起到积极的推动作用。     

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...     

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。     

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。     

Mike Flood在中小河流洪涝风险分析中的应用

为了加强对中小河流的洪水管理,分别构建中小河流域水文学模型、Mike11模型以及Mike21FM模型,运用Mike Flood对一、二维模型进行耦合计算,对中小河流进行洪涝风险分析。以徐州市丰县复新河左岸地区为例,建立洪水演进数值模型,分析复新河的防洪能力以及不同暴雨情况下研究区内涝情况。结果表明:研究区域基本满足20年一遇防洪能力,部分中小河流排涝能力不足,导致部分地区内涝较严重。     

随机参数扰动下的洪水概率预报研究

基于水文模型参数不确定性的客观存在性,在分析随机参数概率分布特征的基础上,文章提出随机参数扰动下洪水概率预报的方法。通过淮河王家坝流域19场洪水的模拟试验可知,该方法所给出的概率预报结果能够覆盖不同量级的洪水过程,预报结果可靠;其均值预报结果与传统预报方法的预报精度相当,确定性预报结果准确。这说明基于参数不确定性客观存在研究洪水概率预报,可以定量描述参数不确定性对预报结果概率分布特征的影响,对于提高洪水预报数据的有效信息含量、提升预报结果的可靠性具有参考价值。     

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。     

基于网格的精细化降雨径流水文模型及其在洪水预报中的应用

以正交网格降雨径流模型研究为基础,提出了用于洪水预报的精细化基于网格蓄满与超渗空间组合的降雨径流模型(Grid-XAJ-SATIN)。从模型的原理与结构、地理信息空间处理、参数空间分布估算、模型的驱动场分析、模型流域状态同化几个方面对该模型进行讨论,分析模型在湿润、半湿润流域的实际应用情况。结果表明,无论是湿润流域还是半湿润流域,所提出的精细化模型均能取得良好的模拟预报精度,且模型在输出流域出口断面流量过程的同时,可实现对流域内任意网格单元流量过程的精细预报。     

基于模糊聚类和BP神经网络的流域洪水分类预报研究

传统的流域洪水预报大都通过率定一组水文模型参数来寻求一个流域径流形成的一般性或平均化规律,其预报精度需要进一步提高.用模糊聚类ISODATA迭代模型将历史洪水分为若干类型,进行水文预报模型参数的分类调试;并建立BP神经网络分类模型判断实时洪水所属类别,选择其相应类别的模型参数实现流域洪水的分类预报.在辽宁省大伙房水库流域的实际应用表明:此方法不但可以实现洪水实时在线分类而且提高了流域整体洪水预报精度,是一种为水库实时调度提供可靠依据的有效洪水预报方法.     

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.     

Nash模型参数不确定性分析及概率洪水预报

针对通常水文预报过程参数的不确定性问题,利用贝叶斯理论,结合自适应采样的马尔可夫链蒙特卡罗方法来研究Nash模型参数的不确定性,并进行概率洪水预报。实例研究表明,该方法能充分利用已知的后验信息获取Nash模型参数的不确定性,得到其后验分布。根据获得的参数后验分布可实现概率洪水预报,同时给出各时刻洪水流量的均值和方差的预报值,为估计各种防洪决策的风险提供了依据。     

基于水文倒推法的中小洪水过程模拟

为了改善传统的中小洪水模拟方法中对洪水过程模拟精度较低的问题,用水文倒推法对研究区域出口断面的流量过程进行模拟。鉴于流域枯季径流缓慢变化的特点,基于水量平衡方程,对时段平均的径流量与径流变化量的相关关系进行推导,建立了基于水文倒推法的中小洪水模拟方程,并推出方程的适用范围。通过清江流域1989—1995年的场次洪水过程模拟,结果表明:洪水过程模拟效果较好,涨水和退水趋势与实测流量基本无差异,退水过程的拟合程度优于涨水过程;模拟洪峰精度符合要求。与传统洪水模拟方法和枯季径流预报方法相比,该方法计算简单,并能以过程线的方式描述中小洪水的洪峰量级,为水库调度提供科学的决策依据。     

广香河任湾沟河段历史洪水调查

水文行业主要负责收集降水量、流量测量,以满足水利工程设施和水资源规划的需要。其中暴雨调查包括历史、近期或当年产生洪水的暴雨量、暴雨的中心位置、一次降水的总量、历史、大致过程及其分布范围,并尽可能查考有关天气资料,分析暴雨的成因。洪水调查包括考察洪水痕迹和收集有关资料,推算一次洪水的总量、洪峰流量、洪水过程以及重现期的全部技术工作。在国家大力治理中小河流,其中甘肃两当县是暴雨洪水频发县,中小河流众多,广香河流域植被较好,对该河段历史洪水调查,对中小河流治理和两当县城防洪具有重要意义。     

少资料河流一维水动力水质模型概化断面参数获取方法

 水动力水质模型是河流水环境容量研究中的常用工具,中国西部大部分地区中小河流缺少断面测量数据,成为制约这些区域河流水动力水质模型构建的关键问题。为解决这一难题,提出一种利用Google Earth遥感影像提取河流多期水面宽度,结合实测最大水深获取河流概化断面参数的方法,并分别用概化断面和实测断面在MIKE11下构建少资料河流一维水动力水质模型,对两种断面模型的计算结果进行对比分析。结果表明,两种断面模型计算的水动力水质因子无显著差异;在模拟河段的上段、中段和下段,两种断面模型对水位、流速、化学需氧量（COD）浓度的计算结果基本吻合,验证了少资料河流概化断面参数获取方法的可靠性和可行性。     

分布式水文模型在淮河洪泽湖以上流域洪水预报中的应用

以淮河洪泽湖以上流域为例,采用分布式水文模型,根据降雨和流域内水利工程的现状应用情况进行降雨径流与洪水过程预报研究,同时对息县、鲁台子、蚌埠、蚌埠以下淮北以及淮南流域进行参数率定.预报模型在2003年淮河大洪水预报中进行了检验,取得了较高的预报精度.     

基于多模式预报优选融合技术的短时定量降水预报

为提升短时定量降水预报准确率,使其更好地支撑城市暴雨洪涝及中小河流洪水预报,基于多源数值天气模式预报值,构建了基于预报成员优选融合的短时(0~12h)逐小时定量降水预报模型,模型由单模式百分位映射订正技术模块、模式订正预报成员实时优选技术模块、预报成员实时融合技术模块和融合预报的百分位映射订正技术模块4个技术模块组成。以河南省为例对模型进行检验,结果表明:模型预报降水分布和强度随着预报时效临近更接近实况降水;模型提前6h预报出郑州“7·20”暴雨最强时段降水的落区和强度;在2021年1—9月降水预报对比检验中,模型预报准确率高于任意单模式订正预报和原始模式预报,且准确率随着预报时效的临近逐步提高。     

基于DEM的流域河网信息提取——以江津区笋溪河流域为例

本文以Arc GIS为操作平台,通过数字高程模型(DEM)数据为基础,介绍了流域的河网信息提取过程,并以江津区笋溪河流域为例,提取了该流域及其支流上2个水文站控制断面以上流域的水系图、坡度分布图、水文特征参数和地形参数,为该流域以后的水文分析和洪水预报提供基础参考数据,并为其它流域河网信息提取和基础数据获取提供一种快捷、简便和实用的方法。利用DEM和Arc GIS提取的水文参数,可直接作为流域洪水预报模型参数,不仅使工作效率得到了提高,还保证了信息提取的准确性,对流域水文资料缺乏地区洪水计算和预报具有十分重要的实用价值。     

改进BP神经网络算法在中小流域洪水预报中的应用研究

定安河流域位于海南省的中部,是万泉河的一级支流,属于典型的中小流域。针对利用BP神经网络进行洪水预报时预报结果不平滑、冒异常值等问题,在考虑水文过程性质的基础上,提出了多时段综合算法和修匀算法。选取海南省定安河流域作为研究区域,采用深层前向BP神经网络,构建多组预报方案进行对比分析。结果表明,本文所提方法可以弥补原有算法的不足,提高洪水预报精度,作为传统预报方式的有益参照,具有较好的实用价值。