洪水预报产流误差的动态系统响应曲线修正方法

为提高实时洪水预报精度,提出了一种基于动态系统响应曲线洪水预报误差修正新方法。该方法将动态系统响应曲线引入洪水预报误差修正中,建立一种向误差源头追溯的动态反馈修正模型。此修正方法将新安江模型产流以下的部分作为响应系统, 用线性差分近似代替非线性系统响应函数的偏导数值,得到时段产流量所对应的系统响应曲线。用实测流量和计算流量之间的差值作为信息,使用最小二乘估计原理,对产流量进行修正, 再用修正后的产流量重新计算出流过程。该修正方法分别用理想案例和王家坝流域进行检验,结果证明此方法效果比传统二阶自回归模型有明显提高。     

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,量化XAJ预报与EPJC校正结果,并与传统的动态系统响应曲线(DSRC)方法进行对比。结果表明,EPJC能够考虑全过程误差,与实际误差分布情况更相符,可提升饶河流域的洪水作业预报精度,值得进一步研究与推广。     

洪水预报自由水蓄量动态系统响应修正方法

为提高实时洪水预报精度,提出一种基于动态系统响应修正自由水蓄量的新方法。该方法将新安江模型自由水蓄水库以下的部分作为一个系统,将自由水蓄量的扰动值与对应的系统响应差值建立关系,通过最小二乘法建立起一个向误差源追溯的自由水蓄量误差反演修正模型。分别应用理想模型与东圳流域对其进行检验,并与二阶自回归(AR)模型的修正结果进行比较。结果表明,对于流域的16场历史洪水,新方法的修正效果相比于AR模型有明显提高,可在实际流域中推广应用。     

基于单位线反演的产流误差修正

为提高实时洪水预报的精度,将单位线引入实时洪水预报修正中,建立一种向信息源头追溯的反馈修正模型。用最小二乘估计原理,通过推求产流量误差,用理想模型对误差修正模型进行了验证,并对不同范围的产流量误差修正效果进行对比。在浙江长潭流域对11场历史洪水进行修正验证,效果明显,对预报精度有一定的提高。该方法结构简单,且不增加参数,物理概念清晰,又不损失预见期,可以在实际流域洪水预报中推广应用。     

实时洪水抗差预报系统研究

把抗差估计理论引入实时洪水预报系统,提出适合于实时洪水预报系统的抗差特征函数,建立降雨误差的动态监控模式,研究实时修正模型参数的动态抗差估计,结合洪水预报模型,形成具有水文学特点、抗差性强的实时洪水抗差预报系统.将此系统和传统实时洪水预报系统运用于闽江七里街流域,比较当降雨和流量资料存在异常误差时两系统的预报效果.结果表明,实时洪水抗差预报系统能抵御异常值的影响,获得比较稳定且高精度的预报结果.     

半湿润地区洪水预报模型研究及应用

针对半湿润地区建立了流域非线性产流、汇流模型以及流域洪水实时预报校正方法，并将研制的模型应用于陆浑水库流域洪水预报，取得了较为满意的预报效果。     

自回归总径流线性响应模型在洪水预报中的应用

采用自回归总径流线性响应(ATLR)模型建立淮河王家坝站洪水预报方案和海河流域南运河水系洪水预报调度方案.自回归TLR模型与TLR模型加误差自回归实时校正模型的结构相同,但前者计算简捷,预报精度也有所提高.     

改进的河道洪水演算法在大洋河流域的应用研究

对传统河道洪水演算法进行改进,引入变动态存储系数法,动态计算不同河段洪水传播时间,以大洋河沙里寨水文站以上集水区域为研究流域,将新安江模型与改进河道洪水演算法耦合模拟大洋河流域径流,并和传统河道洪水演算法径流模拟结果进行对比,此外,定量分析了不同计算时段输入对流域洪水模拟精度的影响。研究结果表明:改进的河道洪水演算方法,相比于传统洪水演算方法,模拟的径流深平均相对误差减少1.63%,确定性系数提高0.019;计算时段为1 h,相比于计算时段为1.5 h,模拟的次洪径流相对误差减少1.04%,峰现时间误差缩短0.96 h,确定性系数提高0.018。研究结果对于大洋河流域的水情预报提供参考价值。     

新安江模型前期土湿的修正（校正）算法

概念性流域水文模型的产流量，尤其是产流总量对前期土湿十分敏感。本文研究新安江模型前期土湿的修正（校正）算法。这种算法可直接应用于模型率定中次洪资料的前期土湿修正，从而保证了总水量平衡。在实时预报中，采用该法对上次已发生洪水的前期土湿进行修正，则洪水末期土湿得到校正，为下场洪水预报提供了更为精确的前期土湿，从而提高了预报精度。该算法在实践中已取得了较好的效果。     

洪水预报过程的交互式修正技术研究

由于预报模型的局限性和实时信息的不完善,洪水预报过程存在许多误差,而基于图形交互式修正技术是消除预报误差的有效手段。分析了水文预报过程交互式修正技术在洪水预报工作中的重要性,介绍了过程拟合平滑技术和样条插值技术,基于此基础上研究实现了以橡皮筋形式交互式修正水文预报过程的技术,并应用于洪水预报系统中。研究实例表明,该技术使用方便,有效地提高了洪水预报精度。     

洪水预报自回归实时校正多步外延方法研究

自回归模型在洪水预报实时校正中应用广泛。针对自回归模型进行连续多时段校正时中间误差系列缺失问题,提出一种基于历史洪水预报误差系列的样本重组自回归外延方法,以淮河流域王家坝断面为背景,选用洪量相对误差、洪峰相对误差、峰滞时间和确定性系数四个指标开展校正效果评估,并与时程递推外延方法对比。结果表明:样本重组外延方法可以提升洪水预报精度,延长洪水预报有效预见期,特别在降低洪量误差和提高洪水过程的拟合精度上优势更为显著。同时,该方法泛化能力较强,具有实用价值。     

一个稳健的河网水情数据同化耦合模型

为解决河网水情动态系统的数据同化问题,将水情量测数据作为内边界条件,建立了一个基于误差最小二乘原理的河网水情数据同化耦合模型.同时,为了有效控制水情状态变量的校正程度,避免因校正过度而破坏河网系统的水量平衡关系,构建了一个能有效控制及平衡各量测变量校正程度的权重矩阵.通过模拟算例和实例应用,系统检验了模型在河网水情仿真与预报中的实时校正能力,并得到了理想的结果.结果表明:模型理论完备、构建简便、数据同化可控性好,能够有效地进行河网水情动态系统的数据同化,提高河网水情仿真与预报的精度.     

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。     

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。     

Dynamic routing modeling for flash flood forecast in river system

A real-time flood-forecasting method coupled with the one-dimensional unsteady flow model was developed for the Danshuei River system in northern Taiwan. Based on the flow at current time, the flow at new time is calculated to provide the water stage forecasting during typhoons. Data, from two typhoons in 2000: Bilis and Nari, were used to validate and evaluate the model capability. First, the developed model was applied to validate and evaluate with and without discharge corrections at the Hsin-Hai Bridge in Tahan Stream, Chung-Cheng Bridge in Hsintien Stream, and Sir-Ho Bridge in the Keelung River. The results indicate that the calculated water stage profiles approach the observed data. Moreover, the water stage forecasting hydrograph with discharge correction is close to the observed water stage hydrograph and yields a better prediction than that without discharge correction. The model was then used to quantify the difference in prediction between different methods of real-time water stage correction. The model results reveal that water stages using the 1–6 h forecast with real-time stage correction exhibits the best lead times. The accuracy for 1–3 h lead time is higher than that for 4–6 h lead time, suggesting that the flash flood forecast in the river system is reasonably accurate for 1–3 h lead time only. The method developed is effective for flash flood forecasting and can be adopted for flood forecasting in complicated river systems.