卡尔曼半自适应模型在复杂河道实时洪水预报和行蓄洪调度中的应用

针对行蓄洪区复杂河道的特点,提出了行蓄洪区的计算与预报方法,使得卡尔曼半自适应滤波模型可以用于复杂河道行蓄洪的调度和实时洪水预报。把该模型用于淮河干流中游鲁台子——吴家渡河段的洪水预报和行蓄洪的调度,取得了较高的预报精度。     

淮河上中游复杂流域洪水预报

为了提高淮河洪水预报的精确度,以鲁台子和鲁蚌区间作为研究区域,选取2000—2017年之间的13场洪水资料,在降雨径流方面采用新安江三水源模型进行模拟预报,分别将鲁台子以上和鲁蚌区间分为9个和4个自然子流域,进行参数率定;对具有行蓄洪区的淮河干流河段进行节点概化,结合分流比法和马斯京根法,建立了具有行蓄洪区流域的洪水预报模拟方法,取得较好的模拟预报效果。研究结果表明:在洪量相对误差方面,鲁台子和鲁蚌区间的预报合格率都达到100%;在洪峰相对误差方面,鲁台子流域的合格率达到100%,而鲁蚌区间则达到92. 3%。2003年和2007年这2场大洪水的洪峰相对误差和确定性系数方面都得到显著改善。