石佛寺流域洪水分類預(yù)報(bào)研究

范雪芬

（遼寧省石佛寺水庫(kù)管理局，遼寧 沈陽(yáng) 110166）

1 流域介紹

石佛寺水庫(kù)位于遼河干流的中下游，是遼河干流唯一的控制性水利工程，遼寧省內(nèi)流域面積16 161萬(wàn)km2，水庫(kù)總庫(kù)容1.85億m3。石佛寺水庫(kù)通過(guò)與遼河干流左側(cè)三大支流上的南城子、清河、柴河、榛子嶺4座水庫(kù)聯(lián)合調(diào)控，將石佛寺水庫(kù)以下遼河干流的防洪標(biāo)準(zhǔn)從30年一遇提高到100年一遇[1]。

根據(jù)石佛寺流域特點(diǎn)和水利工程分布情況，將石佛寺流域劃分為4個(gè)子區(qū)間，即松樹(shù)子區(qū)間、開(kāi)原子區(qū)間、鐵嶺子區(qū)間和石佛寺子區(qū)間[2,3]。石佛寺水庫(kù)洪水預(yù)報(bào)方案中，產(chǎn)匯流預(yù)報(bào)采用大伙房模型[4]，洪水演算采用錯(cuò)時(shí)段法。

2 分類洪水預(yù)報(bào)模型

2.1 模型建立

采用模糊聚類ISODATA迭代模型對(duì)洪水進(jìn)行聚類，在文獻(xiàn)[5]中詳細(xì)介紹了ISODATA模型的推導(dǎo)過(guò)程，將歷史洪水劃分為大洪水、中等洪水和小洪水3類，以洪峰和洪量作為模糊聚類的特征指標(biāo)，指標(biāo)權(quán)重向量W=（0.5，0.5）。由于無(wú)法提前獲取洪峰和洪量?jī)蓚€(gè)指標(biāo)，使得基于洪峰和洪量指標(biāo)的模糊聚類方法應(yīng)用受到了極大限制。使用模糊推理的方法，來(lái)提前判斷洪水所屬類型，以便快速準(zhǔn)確的選取相應(yīng)模型參數(shù)。

基于綜合信息的模糊推理模式是建立在以成因分析、統(tǒng)計(jì)分析、經(jīng)驗(yàn)相關(guān)等方法的基礎(chǔ)上，利用歷史信息歸納生成推理模式語(yǔ)句，再根據(jù)面臨時(shí)刻信息與歷史信息相匹配，得到相應(yīng)的結(jié)果作為結(jié)論。模糊推理要求具有代表性好，且足夠多的歷史信息作為輸入因子用來(lái)生成規(guī)則。

根據(jù)多規(guī)則、多輸入、單輸出的模型求解思路，多重模糊推理形式為：

式中：A為推理因子；B為推理結(jié)果；m為推理因子個(gè)數(shù)；n為規(guī)則個(gè)數(shù)。

洪水類型識(shí)別模糊推理模型，分為離線階段和在線階段兩部分，洪水分類預(yù)報(bào)流程如圖1所示。離線階段是根據(jù)歷史資料生成推理規(guī)則和將歷史洪水進(jìn)行聚類，在線階段是利用面臨時(shí)刻信息進(jìn)行模糊推理，判斷實(shí)時(shí)洪水類型。

圖1 基于模糊推理的洪水分類預(yù)報(bào)模型流程圖

2.2 模型求解

由于松樹(shù)子單元水文資料好，人類活動(dòng)少，且下墊面條件穩(wěn)定，適合進(jìn)行模糊推理研究。對(duì)松樹(shù)子單元1954-2010年，47場(chǎng)歷史洪水作為研究資料進(jìn)行分析，選擇前期土壤含水量（WM0）、降雨強(qiáng)度（i）、起始流量（Q0）、累計(jì)降雨量（P），4個(gè)因子作為模型的輸入條件。

具體的計(jì)算過(guò)程是，將四個(gè)因子分級(jí)，如表1所示。將歷史洪水的特征指標(biāo)轉(zhuǎn)化為相應(yīng)的級(jí)別作為樣本，而獲取實(shí)時(shí)洪水的特征指標(biāo)后，將特征指標(biāo)轉(zhuǎn)化為相應(yīng)的級(jí)別，與樣本洪水中各因子的級(jí)別相比較，認(rèn)為級(jí)別最相近的為同一類洪水，采用同一組預(yù)報(bào)模型參數(shù)。

表1 模糊推理因子分級(jí)

將歷史洪水劃分為率定期和檢驗(yàn)期，將率定期和檢驗(yàn)期的分類預(yù)報(bào)結(jié)果和不分類預(yù)報(bào)結(jié)果列入表2和表3中。經(jīng)過(guò)對(duì)比分析可以看出，分類預(yù)報(bào)方案較原方案相比，模擬精度和合格率都有所提高，預(yù)報(bào)誤差減小[6]。用模糊聚類方法能夠根據(jù)特征指標(biāo)準(zhǔn)確的將歷史場(chǎng)次洪水進(jìn)行聚類，并根據(jù)聚類結(jié)果對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行分類優(yōu)選，將不同類型的參數(shù)應(yīng)用于洪水預(yù)報(bào)中，模擬精度得到了明顯的提高。

表2 松樹(shù)子單元率定期洪水預(yù)報(bào)結(jié)果比較

表3 松樹(shù)子單元檢驗(yàn)期洪水預(yù)報(bào)結(jié)果比較

3 結(jié)論

為了提高石佛寺流域洪水預(yù)報(bào)精度，建立了基于綜合信息的模糊推理模式洪水分類預(yù)報(bào)模型，并以松樹(shù)子單元為例進(jìn)行研究。采用洪量和洪峰作為指標(biāo)，應(yīng)用模糊聚類ISODATA模型將歷史場(chǎng)次洪水進(jìn)行聚類，進(jìn)行不同類型洪水的模型參數(shù)優(yōu)選。由于實(shí)時(shí)洪水預(yù)報(bào)中無(wú)法提前獲取洪峰、洪量指標(biāo)，故選擇前期土壤含水量、降雨強(qiáng)度、起始流量、累計(jì)降雨量等，4個(gè)因子作為模糊推理的輸入條件，判斷該場(chǎng)洪水所屬的洪水類型。實(shí)際結(jié)果表明，洪峰和洪量指標(biāo)與前期土壤含水量、降雨強(qiáng)度、起始流量和累計(jì)降雨量等，4個(gè)因子存在良好的相關(guān)關(guān)系，并且分類洪水預(yù)報(bào)可以有效提高洪水預(yù)報(bào)精度。

［1］梁文章，柴曉利，曹煒倫.石佛寺水庫(kù)2010720暴雨洪水分析［J］.東北水利水電，2011，624（3）∶49-50.

［2］王猛，彭勇，梁國(guó)華.大伙房模型在石佛寺流域洪水預(yù)報(bào)方案中的應(yīng)用［J］.南水北調(diào)與水利科技，2012，10（2）∶15-19.

［3］王猛.石佛寺水庫(kù)洪水預(yù)報(bào)及其實(shí)時(shí)修正方法研究［D］.大連理工大學(xué)，2012.

［4］大連理工大學(xué)，國(guó)家防汛抗旱總指揮部辦公室.水庫(kù)防洪預(yù)報(bào)方法與應(yīng)用［M］.北京∶中國(guó)水利水電出版社.

［5］陳守煜.工程模糊集理論與應(yīng)用［M］.北京∶國(guó)防工業(yè)出版社，1998.

［6］中華人民共和國(guó)水利部.水文情報(bào)預(yù)報(bào)規(guī)范（SL-2000）［S］.北京，2000.