统计权重矩阵法在雷达估测降水集成中的应用

Z～R关系法和6种雷达雨量计联合法反演的区域降水量与雨量计观测得到的降水场存在较大的误差,将这7种降水估测结果作为信息源,采用统计权重矩阵法对上述7种反演结果进行集成分析,提出了一种改进雷达估测降水的方法。结果表明:在被集成资料中,Z～R关系法估测的降雨场具有明显的偏低现象,精度最差,6种雷达雨量计联合法的估测精度明显优于Z～R关系法。通过统计权重矩阵集成后,精度比集成前所有方法均有明显提高,尤其是降水场分布形势和降水中心的强度都与雨量计场非常吻合。集成得到的降水空间分布场能够较真实地反映地面的降水情况,可以在估测区域降水量中进行业务试用。     

全过程联合校正方法在饶河流域洪水预报中的应用研究

为提高饶河流域洪水预报精度,将全过程联合校正(EPJC)方法与三水源新安江(XAJ)模型结合,按一定比例划分洪水预报总误差为各过程误差,基于系统响应理论反演得到面雨量计算误差和模型参数误差,重新输入流域水文模型正演得出校正后的洪水过程.选取洪峰流量相对误差、峰现时间绝对误差、径流深相对误差和确定性系数作为模型评价指标,...     

数字流域与雨量站网论证技术的集成应用研究

针对传统站网论证方法难以与降雨分布的影响因素相关的局限性,将数字流域引入站网论证方法中,阐述了数字流域建设和信息提取的相关技术,并将数字流域与站网密度、相关分析、雨量等值线、历史洪水预报分析4种站网论证技术进行集成和应用研究。研究结果表明,数字流域与雨量站网论证技术的集成考虑了地形等因素影响,论证结果更合理,其基本思想可为类似的站网论证分析提供借鉴。     

大凌河流域水文气象预报系统构建与应用分析

大凌河是辽宁省朝阳市内最大的一条河流,也是我国东北地区独流入海的较大河流之一。本文以朝阳市大凌河流域为研究对象,通过构建大凌河流域水文气象预报系统,基于GIS技术,对该研究区内水文气象、定量降水、洪水情况展开监测、估算与预报和预警。在此技术基础上,采用雷达估算降水技术、中尺度数值资料,科学获取朝阳市高时空分辨率的区域降水信息,对大凌河流域水文气象情况进行及时、动态、全面监测预警。     

基于水文模型的雷达监测降雨量误差传递研究

基于多普勒雷达和相应的雨量计资料,利用卡尔曼滤波校准法对分组Z~I关系估算的雷达降雨进行同化,结合新安江模型,提出采用增长模繁殖法对雷达监测降雨量资料进行扰动,定量分析了模型输入误差对径流模拟的影响。经过湖北省白莲河流域的实际应用研究表明,卡尔曼滤波校准法估算降水量的精度比Z~I关系法有了明显的提高,其相应的洪水预报效果也都优于Z~I关系;提出的增长模繁殖法对雷达监测降雨量资料产生的扰动输入误差在经过模型的传递后有增大的趋势。     

统计相关条件下降水及洪水预报误差相关分析

以三峡水库上游寸滩至万县区间降水预报误差和入库洪水预报误差相应数据为例,在探讨两者统计相关性的基础上,采用Frank、Gumbel、Clayton三种二元Copula连接函数分析了两预报误差的相关结构,以离差平方和最小为准则进行了Copula函数的选择,并与两预报误差独立情况下联合频率分布进行比较和分析。研究结果表明,降水预报误差和洪水预报误差的相关性对其二元联合分布有一定影响,同时,在两预报误差负相关条件下,其联合分布可做简化处理。本文研究结果可为水库预报调度风险管理提供决策参考。     

水库流域入库洪水预报误差分析

由于受水库枢纽工程的影响，使得反推计算的入库流量本身就存在较大的误差，从而增加了入库洪水预报模型研制的难度，影响了这时预报精度的考核。通过对全国诸多水电厂水库流域实时洪水预报的实践，对其入库洪水预报中存在的误差原因及解决方法进行了科学的分析和阐述，以指导实时预报。     

基于多模式降水集成的陆气耦合洪水预报

针对基于单模式陆气耦合模型在洪水预报中存在的不确定性问题,利用三种数值天气预报模式MC2、GEM与T213开展基于多模式降水集成的陆气耦合洪水预报研究。通过淮河流域2007～2009年3场暴雨洪水验证表明:基于多模式降水集成的陆气耦合洪水预报可以有效地减小不确定性、提高精度和稳定性;但基于多模式降水集成的陆气耦合洪水预报对小尺度局地强降水仍存在较大的不确定性,今后需对此展开进一步的研究,以给出更加稳定、可靠的洪水预报结果。     

无资料地区水文模型参数移植不确定性分析

无资料地区降水径流模拟是水文学研究的国际前沿和热点问题。水文模型参数移植是无资料地区降水径流模拟的重要方法,对径流模拟精度具有重要的影响。利用核密度估计和蒙特卡罗随机模拟等方法,构建了一种水文模型参数移植误差驱动的无资料地区径流模拟不确定性定量评估框架。以广西壮族自治区42个有水文监测站点的典型中小河流为研究对象,率定新安江模型参数并模拟日径流和洪水过程,将42个典型流域依次假定为无资料流域,利用基于回归分析、相似流域和机器学习的参数移植方法,模拟无资料地区的洪水过程并识别最优的参数移植方法,分析移植法估算的模型参数值和直接率定值相比误差的概率分布特征,定量评估模型参数移植误差带来的径流模拟不确定性。研究结果表明：(1)基于回归分析的参数移植法模拟无资料地区洪水过程的精度优于相似流域法,优选的机器学习算法比传统回归分析法和相似流域法的计算精度提高了7%～15%;(2)与模型参数率定值相比,移植方法计算的模型参数具有一定的误差,对洪水模拟敏感参数的误差小于不敏感参数;(3)受模型参数移植误差的影响,利用蒙特卡罗法随机模拟的洪水过程具有一定的不确定性,洪量和洪峰相对误差的主要区间分别为10...     

基于最优化算法的北京市新一代天气雷达Z-R关系研究

运用最优化方法,选取北京市新一代天气雷达2007年4场降雨的基数据资料与对应的雨量计资料进行Z-R关系研究,对不同类型的降雨和不同距离范围的雷达估测点分别优化.结果表明:运用优化后的Z-R关系估测降水量的误差要比缺省的Z-R关系式直接计算出降水量的误差小得多;层状云降水的估测结果优于对流云降水的估测:距离雷达站较近的地区其估测结果优于较远的地区.     

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。     

考虑降水预报的三峡入库洪水集合概率预报方法比较

为了考虑预见期内降水预报的不确定性对洪水预报的影响,采用中国气象局、美国环境预测中心和欧洲中期天气预报中心的TIGGE(THORPEX Interactive Grand Global Ensemble)降水预报数据驱动GR4J水文模型,开展三峡入库洪水集合概率预报,分析比较BMA、Copula-BMA、EMOS、M-BMA 4种统计后处理方法的有效性。结果表明:4种统计后处理方法均能提供一个合理可靠的预报置信区间;其期望值预报精度相较于确定性预报有所提高,尤其是水量误差显著减小;M-BMA方法概率预报效果最佳,它能够考虑预报分布的异方差性,不需要进行正态变换,结构简单,应用灵活。     

基于拉格朗日插值法修正地形影响的分布式降水模型研究

降水量一直是进行水文分析计算的输入项，对其分布状况的模拟直接影响水文分析成果精度。降水中心位置及其中心降水量对暴雨分析尤为重要，而目前尚未见对降水中心位置方面的模型研究。在对目前国内外降水模型分析的基础上，根据天气系统降水如不受地形影响其降水量等值线在平面上的分布近似为一组同心椭圆这一原理，建立了一种能够模拟次降水过程的降水中心位置及其中心降水量的新型分布式降水数学模型，并对其进行地形影响因素修正。由于模型建立原理简单，易于实现对流域未设站研究点的实时降水量估计，同时由于模型能够指明降水中心位置及其中心降水量，因此在流域暴雨分析和洪水预报中具有实用价值。模型经实践检验具有较高精度。     

河道洪水实时概率预报模型与应用

通过数据同化方法合理地将实时水文观测数据融入到洪水预报模型中,可提高洪水预报模型的实时性和精确度。选取沿程断面流量、水位和糙率系数作为代表水流状态的基本粒子,以监测断面实测水位数据作为观测信息,建立了基于粒子滤波数据同化算法的河道洪水实时概率预报模型。模型应用于黄河中下游河道洪水预报计算的结果表明,采用粒子滤波方法同化观测水位后,不仅可以直接校正水位,同时也可以有效地校正流量和糙率,为未来时刻模型预报计算提供更准确的水流初始条件和糙率取值区间,进而有效地提高模型预报结果的精度,给出合理的概率预报区间。不同预报期的预报结果表明,随着预报期的增长,同化效果减弱,模型预报结果的精度会有所降低,水位概率预报结果受粒子间糙率不同的影响不确定性增加,而流量概率预报结果受给定模型边界条件的影响不确定性降低。所提出模型可以有效同化真实水位观测数据,适合应用于实际的洪水预报工作中。     

美国国家天气局洪水预报分级检验系统简介

介绍了美国国家天气局洪水预报分级检验系统的主要内容，该系统将洪水视为一个事件或一组事件，根据历史水文资料的分析，将预报站点发生的洪水分为6个等级，即无洪水、小洪水、中等洪水、大洪水、接近历史最高记录洪水、超记录洪水。一次洪水在退水之前或许跨越数个等级。如果某次洪水事件没有预报正确，可以计算出其误差，这是一个事件误差，而不是水位或洪峰误差。对所获取的资料做简单的统计分析后，以图表表示，对洪水预报效果做出评价和检验。     

黄河源区水文预报的关键科学问题

黄河源区水文预报对龙羊峡、刘家峡等黄河上游梯级水库群的洪水资源化调度乃至整个黄河流域的水旱灾害防御都起着举足轻重的作用。然而,由于降水的地面观测严重匮乏、且缺少适用于高寒山区的专用水文模型,源区水文预报成为长期困扰黄河洪水/径流业务预报的难题。在回顾国内外相关研究的基础上,从高海拔缺资料地区的降水观测与降水预报、寒区水文模型构建与气象水文耦合系统集成、高原降水发生的气象成因与形成机制3个方面,评价了黄河源区水文预报的当前现状与技术水平,提出了黄河源区水文预报面临的关键科学问题;指出新一代多源降水信息融合与同化、高寒区特殊产汇流模型构建、无缝隙气象水文集合预报、强降水与连阴雨的多影响天气系统解析等,是当前黄河源区水文预报的研究重点与发展方向。     

基于模糊集理论的降雨不确定性传播影响研究

基于模糊集理论,耦合遗传算法,量化分析降雨的量级、空间分布和时程分配产生的不确定性对流量模拟的影响。雨量量级的不确定性使用模糊集概念表示,运用遗传算法对时段雨量在时间上进行随机解集,并通过在各子流域上采用不同的时间解集模式以同时考虑降雨时程分配和空间分布不确定性。应用TOPMODEL对资水流域新宁水文站洪水过程进行模拟研究,结果表明,雨量不确定性的传播对洪水预报的影响处于主导地位,降雨时空分布引起的不确定性对洪水模拟的影响次之。此外,通过对1 h和0.5 h解集结果的比较发现,本文中采用1 h作为模拟的时间步长已可以较充分反映雨量的时间变异性。     

陆气耦合模型在实时暴雨洪水预报中的应用

采用加拿大区域性中尺度大气模式MC2(Canadian Mesoscale Compressible Community)和新安江模型单向耦合模型系统,对2005年7月4～15日发生在淮河流域的一场暴雨洪水,进行了实时预报.采用王家坝以上流域的实测降水和王家坝断面的实测洪水资料,对MC2预报降水的时空分布和陆气耦合模型预报的洪水过程进行了分析.结果表明,MC2对该场强降水过程具有很好的预报能力,陆气耦合模型有效地增长了洪水预报的预见期,具有很好的应用前景.     

降水临近预报及其在水文预报中的应用研究进展

随着全球气候变化、自然变迁及陆表生境改变,极端天气频发且呈现出多尺度时空变异特征,对其进行预报和预警一直是气象水文领域关注的焦点。临近预报可较准确地预报未来短时间天气显著变化,是当前预报强降水等极端事件的主要手段。从基于天气雷达0~3 h外推临近预报、融合数值模式0~6 h临近预报的发展历程梳理了临近预报的研究进展,阐述了雷达外推算法的发展进程、雷达外推预报与数值模式预报融合技术进展,指出"取长补短"的0~6 h融合预报在提高降水预报精度、延长降水预见期等多方面有较大的发展潜力,进一步探寻及提升融合技术是未来融合预报发展的核心。将临近预报以气象水文耦合的方式引入水文预报是从源头提高水文预报精度、保障水文预报效果的主要途径,总结了现阶段主流耦合方式、空间尺度匹配技术、水文模型不确定等陆气耦合中的关键问题,阐述了外推临近预报、融合临近预报作为水文预报输入的研究进展,明确了融合临近预报在延长洪水预见期、提高洪水预报精度中存在优势,并讨论了未来的研究重点及发展方向。     

无量纲产汇流法在洪水预报中的应用

目前的洪水预报一般是对流域的定位地点进行预报方案的编制和作业预报。本文通过对中小流域的定点预报方法进行分析研究，提出了一种在流域通用的非定点位位的洪水预报方法。