基于松花江流域长期水文预报方法

张淑霞，肖兴涛，霍 丽

(1.佳木斯水文局，黑龙江佳木斯154002;2.黑龙江省水文局，哈尔滨150001;3.哈尔滨水文局，哈尔滨150010)

长期水文预报是对防护对象未来较长时期的水文情势进行预测，以便使各级防汛部门在解决防洪与抗旱、蓄水与弃水及各部门用水之间矛盾时及早采取措施进行统筹安排，以获得更大的社会效益和经济效益。随着社会的不断发展，国民经济各部门对水文预报提出的要求越来越高，要求水文部门能够提供预见期长、准确性高的中期与长期预报，不仅要求有定性分析，而且要求有定量预报。

松花江是我国七大江河之一，流域面积55.68万km2。中部为广阔的松嫩平原，松花江出口是著名的三江平原，是重要的商品粮基地，松嫩平原又是哈尔滨、长春等城市及耕地密集的地区，因此洪涝干旱造成的损失巨大，因此，积极开展松花江流域的中长期水文预报是非常必要的。

1 长期预报的基本概念

水文气象相结合的预报在时间尺度上仅具有短期(1～2d)和中期(3～7d)意义，而中期以上的长期水文气象过程，仅具有统计特征的气候性质。目前国际气象界一般认为其逐日预报的上限为2—3周，即中期天气预报的上限为2—3周。而长期预报因其预报内容是旬、月、季、年水文气象要素(如温度、降水量、水位、流量等)特征值(最大、最小、平均值)，所以，通常认为长期预报为1个月以上的预报。1 a以上的预报为超长期预报或称气候预测，而中长期预报，也有称之为短期气候预测。

2 长期水文预报方法

目前，流域长期水文预报方法中，以物理因子和前兆强信号为基础的物理概念方法开始成为主要的预报方法，经验统计和数理统计仍在发挥重要作用，动力气候模式已经成为重要的预报手段。

2.1 物理概念方法

物理概念方法的基础是对有一定物理意义的影响气候异常的因子或预测强信号进行分析，为水文气象要素预报提供依据。陈兴芳、赵振国等分析了影响我国汛期旱涝的10个方面的基本物理因素，这10个物理因素与我国夏季降水的基本关系综合反映在图1中，以此可建立影响流域汛期旱涝的概念性模型。

陈兴芳、赵振国等经过多年的研究和预测实践，总结影响我国汛期降水和旱涝分布异常的主要物理因子，概括起来有:考虑背景、太阳活动和下垫面物理因子等非大气因子的影响，并考虑影响我国汛期旱涝的5个主要因素:①东面的海洋。反映赤道东太平洋和暖池海温异常(ENSO现象和热带对流活动异常)。②西面的青藏高原。反映高原积雪和位势高度异常。③南面的季风。反映赤道辐合带、热带和南半球环流异常。④北面的阻塞高压。反映中高纬度环流异常和冷空气活动情况。⑤中间的副高。反映副热带环流异常，与我国夏季雨带关系十分密切。

图1 影响中国夏季降水的基本物理因素框图

2.2 数理统计方法

数理统计方法在长期水文气象预报研究和业务预报中起着重要作用。时间序列演变方法和相关因素分析方法仍在业务预测中广泛使用，主要方法有方差分析、自回归分析、波谱分析、自然正交分析、灰色系统、回归分析、相似分析等。

时间序列演变方法，通过对各种水文气象要素未来的变化趋势做出预报。这种方法对周期性明显或持续性好的水文气象要素预测效果较好，但不容易预报变化趋势的转折，对转折点的预报效果欠佳。

多变量的相关因素分析方法，有一定的预测能力。但这些方法物理基础较差，相关系数不能反映变量之间存在着复杂的非线性关系，气候阶段性也使统计关系发生变化，相似分析的着眼点不同，得到的预报结论可能相差甚远，使预测结论难以统一。究其影响统计预报方法效果的原因，主要是建立数学统计模型所选因子质量不高，缺少物理概念，因子的独立性、稳定性直接影响预报效果，建模过程处理细节的不同也可能影响到模型的预报效果。

2.3 气候动力模式预报

气候动力模式是根据海洋、大气初始场同化资料，在全球大气环流模式和全球海洋环流模式的基础上，利用日通量距平耦合方案，构成的全球海气耦合模式。模式结果在中国汛期旱涝趋势预测中已经运用10多年，实践证明目前我国气候动力模式的预报能力已基本达到20世纪末统计预报的水平。动力模式结果运用于长期预报在国外已非常普遍。

气候模式预测结果的运用已得到比较广泛的运用，也是未来长期预报的发展趋势，但气候模式预测也存在不确定性，主要表现在以下3个方面:①最基本的原因是大气系统的混沌行为，即差异极小的两个初始场可以发展成大相径庭的状态，也就是所谓的蝴蝶效应。此外同一模式同一初始条件，在不同精度的计算机上，可能得出不同的结果。②人们对天气气候系统物理机制的认识不够，对于同一预测问题，不同的模型往往得出不一致的结果，要取得完全的共识还很难。③人类活动使得气候模式预测更为复杂。因此模式预测结果往往不是单一的值，而是一系列结果的集合或分布。理论上的某种最佳结果，并不表示未来状态一定如此。因此，应用任何一种预测结果都是要担风险的。

3 历史演变法

水文要素(降雨量、流量、水位等)在历史演变中有一定的自身规律，在实际预报中，经常利用这些规律来做长期预测，其预见期可达1 a。它的基本出发点是:任何一个水文要素的长期记录反映了这一要素全面的变化过程，存在着一定的周期性和持续性等规律，在实际工作中，根据水文要素历史演变曲线情况，可以归纳出以下几种主要规律:

3.1 持续性

所谓持续性是指水文要素的历史变化中升降变化的持久程度，如松花江哈尔滨水文站1951—2011年期间的年平均流量的历史演变曲线见图2，可以看出有如下规律:①周期变化规律明显，具有连丰连枯、丰枯交替等特点，其中1953—1963年为连续丰水年组，1964—1973年为平水偏枯年组，1974—1982年为连续枯水年组，1983—1998年为连续丰水年，1998—2011年为连续枯水年;②如果第一年下降，第二年继续下降，则第三年一般要上升;③在丰水年组中，大水年份第二年一般都会有所回落，下降段第一、第二年要素值变化幅度一般不大。

图2 哈尔滨1951—2011年水文站年平均流量过程线图

3.2 相似性

相似性是指历史变化曲线在某一段时期与另一段时期的变化趋势，在形状上有很相似的地方。图2中可以看到1977—1982年和2006—2011年演变趋势非常相似，都表现为降→平→升→升→降。

3.3 周期性

水文要素的周期性并不是严格意义上的周期，而是指某一要素的变化过程在经过一定的时间间隔以后会出现类似的变化，同时周期性本身在历史演变中也不是永远不变的。这种规律需要在实际工作中摸索和掌握，并结合其他水文要素规律用来进行分析预报。例如图2中，一般丰、平、枯水年组1个周期30 a左右。

3.4 最大与最小可能性

任何水文要素的历史变化，它的数值在一定时期内均有适当的变化范围。一个水文要素的数值超出它的历史变化的范围是有可能的，但是这种可能性很小。历史记录年代越长，则超出这种范围的可能性就越小，因此称超出历史变化范围的情况为最小可能，而在历史变化中经常出现的范围则称为最大可能性。图2所示，哈尔滨水文站年平均流量数值＞2 500 m3/s是最小可能性，同样＜500 m3/s也是最小可能性，年平均流量历史变化范围大约在485～2 956 m3/s，最大可能性在500～2 500 m3/s。

综上所述，历史演变法提出了分析要素演变规律的4个方面，方法简便易行，其缺点是缺乏严格的定量标准，因此在预测时可能带有一定的主观性。

4 结语

目前各种长期水文预报方法尚不成熟，影响水文要素的各种因素十分复杂，做中长期水文预报时，应基于水文自身历史演变规律基础上分析研究，充分考虑太阳活动、大气环流、海洋变化等因素，结合当地的工程情况，采用多种预报方法，不断积累经验，探讨更为科学而实用的预报方法，以提高长期水文预报的精度，为防灾减灾、保证工农业生产做出应有的贡献。

［1］汤成友，官学文，张世明.现代中长期水文预报方法及其应用［M］.北京:中国水利水电出版社，2008.

［2］水利部水文局.水文情报预报技术手册［S］.北京:中国水利水电出版社，2010.

［3］鹿坤.浅谈中长期水文预报方法［J］.贵州水力发电，2004，18 (2):17－19.