洪水影响预报和风险预警理念与业务实践

我国是世界上洪涝灾害频繁而严重的国家之一,洪水预报预警是防汛减灾工作中重要的非工程措施和洪水防御工作的耳目和参谋。从水文行业的视角,回顾了近年来我国洪水预报预警技术与业务进展,分析了当前洪水预报预警工作面临的新形势和新要求,对比国内外同类行业发展查找了存在的差距,阐述了洪水影响预报和风险预警的定义和理念,从顶层对基于影响预报和风险预警的新一代洪水预报预警系统("国家洪水预报预警系统")总体框架进行了研究和设计,一些关键技术成果在大范围洪水早期预警业务实践中得到了探索应用,取得了较好的效果。     

交互式洪水预报系统及其在淮河流域中的应用

随着计算机技术的发展,图形用户界面在联机洪水作业预报中的应用越来越广泛,为实现专家交互式洪水预报提供了可能。本文简要描述了在美国天气局河流预报系统和交互式预报程序基础上建立起来的交互式洪水预报系统,介绍了淮河流域洪水的专家交互预报模式,指出了现有系统中存在的不足及其发展方向。     

河流集合预报方法在洮河流域径流预报中的应用研究

为研究洮河流域径流预报,根据河流集合预报方法,利用红旗水文站实时监测资料,基于中国洪水预报系统开发的三水源蓄满产流、滞后演算和马斯京根模块构建全流域洪水预报模型,并应用该模型分析预测红旗水文站径流及其概率分布统计。结果表明:径流拟合过程拟合较好,取得了较好的预报效果,模型满足河流集合预报应用的条件,结论可为洮河流域水资源开发利用、防汛保安提供参考依据。     

中国洪水预报系统设计建设研究

分析了我国洪水预报系统的现状,阐述了中国洪水预报系统的建设的必要性、目标及开发原则,介绍了中国洪水预报系统的软硬件环境、预报模型和方法、预报方案、模型率定、实时作业预报、实用模块、系统管理7部分的设计建设。     

基于深度学习的雷达降雨临近预报及洪水预报

为探究深度学习的雷达降雨临近预报在流域洪水预报中的适用性,采用U-Net、嵌入注意力门的Attention-Unet和添加转换器的多级注意力TransAtt-Unet开展雷达降雨临近预报,将预报降雨作为HEC-HMS水文模型的输入,对柳林实验流域进行洪水预报。结果表明：1 h预见期时,Attention-Unet对短时强降雨预报结果较好,TransAtt-Unet预报降雨模拟的洪峰流量和径流量相对误差小于20%,各深度学习模型对量级较大的降雨和洪水预报精度较高;2 h预见期的预报降雨强度、降雨总量、洪峰流量和径流量存在显著低估,U-Net能取得相对较好的降雨预报结果。基于深度学习的1 h预见期雷达降雨临近预报及洪水预报可为流域防洪减灾提供科学依据。     

ν-支持向量机洪水预报模型研究

为了提高洪水过程的非线性拟合能力和预报精度,对支持向量机洪水预报模型进行了深入研究。针对鸭绿江流域临江站的实际情况,建立了临江站洪水过程ν-SVR预报模型,采用1998~2014年间的大水年份降水资料和洪水过程资料对ν-SVR预报模型进行了率定和验证,并与线性动态系统模型、BP人工神经网络模型和ε-SVR模型进行了比较。结果表明:ν-SVR洪水预报模型比线性动态系统模型和BP人工神经网络具有较高的精度。ν-SVR洪水预报模型具有较好的非线性拟合能力和泛化能力,能很好地控制支持向量个数、降低模型的复杂程度,同时能保持良好的预报精度。     

郁江流域经验预报浅谈

2008年,郁江南宁河段罕见的发生了3场超警戒水位(73 m)的洪水过程.在这3次洪水过程的预报工作中.南宁分局有效的应用了经验预报,同时结合常规预报方法,以非常规的预报方式,及时准确地发布了起长预见期的洪水预报.为防洪减灾工作提供了科学依据.通过2008年的3场洪水.简要介绍一下在洪水预报工作中采用的一些经验预报方法.     

多层递阶方法在洪水预报中的应用

阐述了用多层递阶方法进行洪水预报的基本原理和方法。以浙江省金华站为例,建立了该站年最大洪峰流量的多层递阶自回归预报模型,预报值与实测值吻合较好。该模型通过与三阶自回归预报模型进行比较,前者的预报精度优于后者。     

复杂洪水预报系统的集成技术研究

以广西南盘江天生桥一级电站施工洪水预报系统为例,讨论了以水情数据库、洪水预报模型、数据库管理系统和模型管理器为基础构建集成化复杂洪水预报系统的若干技术问题,提出了用邻接矩阵来形式化和规范化预报系统水情数据与预报模型之间复杂关系的一般方法.     

概率水文气象预报

美国国家天气局开发了一个综合概率水文气象预报系统。这个系统提供定量的降水预报，以便发布概率河充水位预报，为洪水警报，航道和船泊的运行及水库的调度提供最优化的。该系统建立在贝叶斯理论基础上；概率预报和合理决策。