清河水庫洪水自動預報修正與檢測方法的分析

于德明　姚銳

摘要 本文采用多種模型預報方法對洪水自動預報中的誤差進行了修正與檢測，運用洪水預報人工干預的手段，對多種洪水預報方法進行詳細的分析，對洪水自動預報進行系統(tǒng)的修正與檢測，提高了洪水預報精度。

關鍵詞 洪水自動預報；修正與檢測；預報精度；清河水庫

中圖分類號 P332 文獻標識碼 A 文章編號 1007-5739（2017）21-0174-02

Abstract In this paper， a variety of model forecasting methods were used to correct and detect the errors in automatic flood forecasting. A variety of flood forecasting methods were analyzed in detail by means of manual intervention of flood forecasting. The automatic flood forecasting system was modified and tested，improved the accuracy of flood forecasting.

Key words automatic flood forecasting； correction and detection； prediction accuracy； Qinghe Reservoir

洪峰流量（水位）、洪峰出現(xiàn)時間、洪量（徑流量）和洪水過程等是洪水預報精度評定的主要項目，具體應根據預報方案的類型、作業(yè)發(fā)布需要、雨量大小等因素確定。洪水預報精度直接影響監(jiān)測、調度和調洪方案的確定。近幾年來天氣的不穩(wěn)定因素不斷增多，導致降水量整體預報精度不斷降低，原有的洪水預報模型已經很難滿足現(xiàn)階段的預報精度要求，這就要求研究人員創(chuàng)造出新的預報方式來提高降水的預報精度。

1 模型簡介

清河水庫洪水預報主要采取4種預報模型，包括新安江模型、水箱模型、大伙房模型、蓄滿產流模型。其中，最為全面的降水流域模型是新安江模型，適合于東北大部分地區(qū)降水流量的測量，該模型通過對50多場洪水預報，合格率高達77%；水箱模型運用模擬蓄水水箱的方法將降水量換算為地表徑流，模擬為多個蓄水水箱的分流調節(jié)作用，流域的產匯流通過水箱中的蓄水深度等指標來計算，經過100多場模擬預報，該模型合格率高達82%；蓄滿產流模型，是清河水庫建庫開始應用的預報方式[1-2]，已有多年成型經驗，對本流域的降水量預測精度較高，能夠達到86%；大伙房模型，是模擬大伙房水庫的降雨流域模型，應用到清河水庫流域，實際運用顯示精度能達81%。

2 各種預報模型產生誤差的原因

自然環(huán)境的全球性變化，加之各地區(qū)環(huán)境的人為破壞和自然因素變化等因素，1種或多種預報模型的作用已經不能實現(xiàn)精確預報降水流量，在一些極端天氣條件或非常規(guī)性降雨的情況下預報難度更為突出，致使在預報過程中很難把握各種不確定因素的具體量化和預測分析，大大降低了預報的準確性。清河水庫采用上述4種模型綜合引用的方法進行洪水預報[3-4]。通過實際應用情況可見這些模型是符合清河水庫流域降水預測條件的。但是，在一些極端天氣或非常規(guī)性降雨的情況下，大多數(shù)情況是根據經驗分析和隨時不斷監(jiān)測修正等方法對 4種模型的綜合應用進行調整分析。每次進行洪水預報時經常采用單一模型進行計算，將另外3 種模型作為參考對比進行應用，因而預報準確性進一步下降。

3 洪水自動預報修正與檢測方法的分析

洪水自動預報只能根據經驗和記錄作預估預報，因而洪水自動預報的預見性不足，不能準確及時預報即將到來的降雨量。人工干預洪水預報，預估未來降雨量，并引入到預報中來，這樣能夠延長洪水預報的預見期，將實時遙測系統(tǒng)的實時信息與豐富的歷史水文信息相結合，通過降雨量預測誤差相似性延伸修正降雨量信息，將歷史記錄信息和實時監(jiān)測信息與降雨量誤差修正相結合，構建成一種新型的誤差修正和誤差原因監(jiān)測模型。

3.1 多種模型融合分析預報

人工干預分析主要分為2種方式，即全流域綜合預報和區(qū)域集中預報。對于未來降水量預測相對準確的空間性流域且空間性變化大的流域，可用區(qū)域集中預報方式；對于流域面積較小或對未來降水量預測不準確的空間性流域，可以采用全流域綜合預報的方法。通過準確劃分2種預報方式來選擇模型，模型包括混合產流模型、新安江模型、變徑流系數(shù)模型、坦克模型、薩克拉門托模型、經驗相關模型[1-2]，通過選擇不同模型，可更準確地獲取合適的降雨信息，并采用上述2種人工干預分析方法對流域進行模擬預測，預估未來降水量所產生的洪水信息。

3.2 洪水經驗值綜合模擬

洪水經驗值綜合模擬主要是通過對歷史洪水記錄進行經驗值總分析，可以人工判斷模擬后的結果，達到最有預測率。同時洪水經驗值綜合模擬也增加了相同情況下洪水來流預測準確性，對其他流域同等情況下降雨情況有相當大的參考作用。對相近降水量進行特征值統(tǒng)計分析為實時預報提供了大量的信息。

3.3 實時洪水預報分析

實時洪水預報分析是將多種功能（人工干預預報、當前洪水模擬、相似洪水選擇及雨量修正、歷史洪水模擬、模擬結果實時修正和結果輸出等[1，5]）結合起來的一個綜合性功能模塊。首先江上游各個水文站信息綜合分析入庫流量，然后對所監(jiān)控流域范圍降雨量與入庫量結合進行預報分析，通過對區(qū)域降水量進行評估預測，再對未來降水量按不同區(qū)域不同時段綜合考慮，建立洪水預報分析新型模式進行計算。

3.4 數(shù)據分析與修正

一是原有的洪水預報模型參數(shù)修正與分析資料基數(shù)不夠充足，水文資料不夠準確，在試運行期間，參數(shù)不夠準確或偏離既定參數(shù)需修正；二是觀測流域上自然及人為原因造成系統(tǒng)軟件預測失準，觀測流域的水文特征發(fā)生改變，導致原有參數(shù)不能及時準確地反應實際情況。這就需觀測者具備較強的水文經驗，以及觀測者能通過水文專業(yè)知識對已發(fā)生的變化做出相應反應，對模型參數(shù)做出正確的分析與修正。

3.5 預報信息管理、檢測與分析

洪水預報信息管理、檢測與分析的主要方法有時段預報檢測、自動預報結果檢測、中間變量檢測、參數(shù)檢測和不正常信息檢測。常見實例有雨量冒大數(shù)問題，在數(shù)據超出正常值范圍時，預報軟件將拒絕接收雨量資料，還有如全流域雨量站全都發(fā)生故障無觀測資料時，預報軟件無法作預報等[4-5]。系統(tǒng)軟件能自動探測這些不正常的運行信息并保存下來[1]。

4 參考文獻

[1] 劉秀華.清河水庫洪水預報誤差來源分析及解決方法[J].現(xiàn)代農業(yè)科技，2015（19）：214-215.

[2] 王金忠.清河水庫洪水預報修正技術研究與應用[J].東北水利水電，2014，32（3）：43-44.

[3] 王金忠.清河水庫人工干預洪水預報系統(tǒng)探析[J].現(xiàn)代農業(yè)科技，2013（3）：228.

[4] 王金忠.洪水預報模型在清河水庫預報中的應用[J].東北水利水電，2013，31（2）：36-38.

[5] 王金忠，胡環(huán).新安江模型在清河水庫產流預報中的應用[J].東北水利水電，2001（9）：36-40.endprint