中长期洪水预报分析

祁芯

【摘要】长期水文预报是介于水文学、气象学、气候学等多学科之间的一门边缘学科，由于影响因素的复杂性与目前科学水平的限制，长期水文预报精度还不高。如何提高预报精度是水文学家关注的问题本文着重从物理成因和预报的数学方法两方面对长期水文预报现状进行了研究，指出了现状条件下水文预报的不足并对其进行展望。

【关键词】中长期水文预报；分析；展望

一、当前水文预报研究现状

应用计算机技术，使得洪水预报在水情信息收集、水情情况处理的环节更加的方便和迅速，60年代末，计算机技术的迅猛发展使运用遥测水文信息直接预报洪水水情成为了可能；80年代，预报系统中应用了自动控制理论来对洪水预报进行实时校正；而美国在90年代初期运用交互式预报程序，揭开了洪水预报系统最新一代的篇章。这些研究统称为确定性洪水预报，应用也最为广泛，但是不足之处就是对不确定性信息不能充分利用，因此不能得出最令人满意的最优决策，有时运用不当，更可能造成更严重的财产损失和人员伤亡。各国又在此研究的基础上探究新的方法，90年代末，美国率先研制成功一套用分析量化来预报水文预报中不确定性的概率水文预报系统，这使得水文预报研究又上了一个新的台阶。

二、中长期水文预报的作用

中长期水文预报最大的作用是可以对水灾进行防治随着社会的不断发展科技信息技术的应用范围也越来越广水文预报的技术在不断改进的同时池加入了计算机技术这既简化了水文预报的工作流程池使预报的结果更加精确与权威。通过中长期水文预报河以使各部门水资源的分配更加科学与合理从而创造更大的社会效益。水文预报的结果越来越准确这也为缓解洪水灾情起到了帮助作用根据预报结果可以及时调整防洪设施、安排抗洪工作，争取更多的防洪救灾时间从而降低人力、物力、财力的损失。

三、关于中长期水文预报方法的分析

1、传统的预报方法分析原因法

（1）主要的方法是根据前期大气环流的状态对后期的水文进行预测。大气环流有一个显著的特点，全球性。同时，在地气系统开展能量、热量的转换和水量转换的过程都需要借助大气环流。大气环流对一个区域内的气候变化、天气特点成因、水文情况等方面都具有决定性的作用。人们也是借助这些变量之间的联系，在掌握了大气环流的有关数据后，对后期的水文进行预测。

（2）根据前期海洋温度的特点来开展预报工作。地球表面大概有 71%的面积都是海洋，海洋是大气运动中水汽与能量的重要源头。海洋作为地球气候体系中最关键的一部分，其对于气候变化所带来的影响是不容忽视的，海洋温度是影响气候变化的重要因素。很多相关的资料表明，全球的海洋温度与大气环流都具有年代际改变的特点。大气环流发生变化的前兆是海洋温度的变化。

（3）根据太阳活动中的相关信息开展预报工作。太阳活动的变化是存在周期性的。其周期性的变化会导致温度、气候或者水文等方面出现不正常的现象。当前，我国的很多研究资料显示，太阳果冻与温度、气候和水文之间存在着异常的关系。根据对每年平均降水量，以及平均相对黑子数量的分析，可知气象和水文因素有大概 11 年的变化周期规律。

2、水文统计法

（1）回归分析模型

常见的回归分析是做一元线性回归。假设自变量与因变量之间存在线性关系，即存在 Y=a+b X 函数关系，然后通过最小一乘估计分别计算a与b的取值。求出a和b之后带入线性关系，便可得到自变量与因变量之间的函数关系。然后已知任何一个自变量的取值，便可测算出应变量的值。

（2）时间序列模型。主要有移动平均法、指数平滑法等。移动平均法是在算术平均法的基础上发展起来的。该方法需要大量的历史数据，而且未考虑到观测期最新因素的影响。为了克服这些缺陷，可以采用指数平滑法，但是指数平滑法中平滑因子是测算人员主观估计的量，其科学性和合理性很难保证。

3、新方法

（1）人工神经网络

人工神经网络（ANN）是基于连接学说构造的智能仿生模型，是由大量神经元组成的非线性动力学系统。先求得输入向量与权向量的内积，之后通过神经元便可经过一个非线性传递函数得到一个标量结果。其中每个神经元都发挥这样的作用，即把一个维向量空间用一个超平而分割成两部分，给定一个输入向量，神经元便可判断出这个向量在超平而所处位置。

（2）灰色系统理论

灰色系统理论是关于如何控制信息不完全或不确定系统的理论，具体操作的时候，是将原始数据累加生成可获得灰指数（区间性的）函数，在这类函数的基础上便可定义微分方程的背景值和平射性，有限与无限的相对性，并可定义指标拓扑空间的导数（即灰导数），从而可建立功能较强的微分方程模型。

四、长期水文预报研究的不足和展望

《水文情报预报规范》指出：“中长期预报方法目前尚不够成熟，应积极开展研究，为了适应生产发展需要，有条件的水情单位，可以发布中长期水情展望，只提供领导掌握参考，不作为采取具体措施的依据，并注意结合实际变化，随时对展望进行补充修正”。造成这种状况的根本原因有主客观方面。主要是对于长期水文预报认识不足，视程度也不够。随着国民经济的快速发展，对自然资源开发与环境保护意识的增强，流域内各部门对防洪和供水预见期的要求越来越高。生产的需求必然会推动科技的发展，所以，长期水文预报的研究将会愈来愈引起科研人员的重视。

结束语

水文系统是一个庞大的非线性体系，它涵盖着系统运行时间与空间的变换关系。就系统的水文现象而言，运用物理探测模式是相对困难的，因此数理统计是一种较为普遍的方式。近年来，由于 BP 神经网络模型的出现，促进了我国水文预报工作的深入发展。对此，本文有针对性地对 BP 神经网络模型在水文预报工作中的应用进行了深入研究，对暴雨天气、河流水文、河道径流以及水资源配置进行了系统分析，以期在未来的日子里促进我国水文预报工作更加有序的开展。在中长期水文预报方法这个问题上，我们仍然需要做出更深入的研究与探索，以期为新时期的水文预报工作做出贡献。

参考文献：

[1]湯成友，官学文，张世明现代中长期水文预报方法及应用北京：中国水利水电出版社，2008

[2]丁晶，黄伟军，邓育仁.水文水资源人工神经网络模型的研究水资源研究，1996