流域洪水预报调度通用平台研究与实践

黄 启 有，黄 文 衡

(中国电建集团中南勘测设计研究院有限公司，湖南 长沙 410014)

0 引 言

中国幅员辽阔，河湖水系众多，同时也是世界上水库数量最多的国家[1]，受季风及地理地形条件等的影响，洪涝灾害频发，21世纪以来，平均每年洪涝灾害给全国带来的直接经济损失在千亿元级[2-3]。流域洪水的预报调度，涉及流域内多个预报断面和水库对象，上游水库的调度直接影响下游全部预报断面和水库调节的成果。实际工作中，往往是水文部门负责预报，防汛部门负责调度，防汛值班期间需要两个部门深度合作，循环反复调试方案，给实际防汛工作带来了极大的不便。流域洪水的预报调度一体化，是根据流域内预报断面和调节水库对象的上下游关系，将预报单元的产汇流计算、河道洪水演算、水库调洪计算深度耦合在一起，一次计算，全部返回。预报调度一体化涉及众多预报单元、众多河段和众多水库对象的逻辑计算，因此一体化方案的创建和高效计算是该研究的重点和难点。现有的系统大多是预报和调度两个独立运行的系统，彼此间耦合度低，应用时需要人工干预，效率较低[4]。章四龙[5]采用C/S架构，设计并开发了覆盖全国范围的“中国洪水预报系统”，这是一个应用范围广、模型种类多的洪水预报系统，但该系统中没有考虑流域内水库调节的影响。夏达忠[6]研究了预报方案的构建技术，采用方案对象链和配置链的方式，解决了对象最优演算次序问题，为建立通用型的洪水预报系统框架打下了基础，但是该技术中亦未考虑调节水库的影响。水库防洪调度系统方面，国内外多数重要的水库/水电站，均建有水调自动化系统，但多为单库的洪水预报调度[7-8]，对下游多个防洪保护对象和下游水库的预报调度一体化考虑不足。2019年，陈瑜彬等[9]基于面向大数据平台的网络化服务理念，设计开发了长江流域防洪预报调度一体化系统，实现了河系的河库(湖)联动、有序连续演算的预报调度一体化功能，是第一个面向大流域的完整意义上的河系洪水预报调度一体化系统，但该系统以长江流域为特定对象，相对固定，系统对任意河系对象的预报调度一体化方案参数化配置考虑不足，可移植性有待提升。

本文基于预报调度一体化、模型云、陆气耦合及多语言融合开发等多项关键核心技术，设计并开发了一个适用于大流域的河系洪水预报调度通用平台，实现了河系洪水预报调度一体化方案创建的参数化配置与高效计算，具有滚动预报、作业预报、防洪调度等多项高级应用功能，系统具有可复用、可配置、可移植的特点。研究成果可为其他流域洪水预报调度提供参考。

1 预报调度通用平台关键技术

1.1 预报调度一体化技术

预报调度通用平台结合数据库技术，根据河流层级的划分，同一条河流名录下，不同用户可分别创建所属用户的多个不同方案(如高、中、低水方案等)，并能对指定的方案面向指定的人群或人员共享，其他用户可复制共享方案并对复制后的方案进行修改，具有良好的包容性。然后在此基础上，开发预报调度一体化方案的参数化配置工具。

参数化配置是将流域内所有的预报断面和调节水库对象统一概化为两种不同类型的节点，根据节点间的上下游关系进行连接，生成概化的流域拓扑图；对拓扑图中的对象，包括断面节点、水库节点以及节点与节点间的河段，根据预报调度方案，分别关联选定预报模型、河道演算模型、水库调度规则等属性参数，并统一存储；根据拓扑图的逻辑关系，自上而下进行产汇流计算、河道洪水演算、水库调洪计算。

预报调度一体化体系，可以抽象地看作一棵“树”，如图1所示。树干代表干流，枝杈代表支流，节点与节点间的连线代表河段，河段又分为实线河段(代表考虑区间洪水预报的河段)和虚线河段(代表不考虑区间洪水预报的河段)。

根据预报调度方案，对河系树中的对象关联属性，节点属性包括节点编码、节点名称、节点类型、上游节点编码(可以多个，代表多条支流汇入，也可以为空，代表源头节点)、下游节点编码(可以为空，代表终点)。对于水库类型节点，还包括水库特性曲线(包括库容曲线、泄流曲线)、调度规则(单库调度)对应的模型求解方法类型及模型参数，如规则调度(用D1表示，参数包括控制水位1、控泄流量1、控制水位2、控泄流量2、控制水位3、控泄流量3等)、水位控制(用D2表示，参数包括最高控制水位、当前出库、出库允许变幅、最低控制水位)、出库控制(用D3表示，参数包括最大出库控制、当前出库、出库允许变幅、最低控制水位)、指令调度(用D4表示，参数为指定出库的时间序列)、固定下泄(用D5表示，参数为允许最大下泄流量)等。对于源头节点和实线河段，关联属性包括预报单元编码、预报单元名称、预报模型类型、预报模型配置与参数，以新安江模型为例，模型类型用Y1表示(陕北模型用Y2表示)，模型配置与参数包括预报单元面积、雨量站点列表及面积权重、蒸发站点列表、蒸散发折算系数、上层张力水容量、下层张力水容量、深层张力水容量等模型参数。河段对象还需关联河道演算模型及参数，属性还包括河段编码、河段名称、上游节点编码、下游节点编码、河段演算模型类型、河段演算模型参数。例如马斯京根法，类型为Z1，参数包括马斯京根法河段数n、马斯京根参数1(KE)、马斯京根参数2(XE)。

1.2 模型云计算服务技术

预报调度一体化计算由于计算量较大，平台基于模型云计算服务技术将预报、调度、洪水演算等模型解耦，并封装部署于云端。由模型云提供单个模型计算的微服务，对外提供标准的统一Restful API接口，包括新安江模型微服务、陕北模型微服务、马斯京根河道演算微服务、规则调度微服务、指令调度微服务、预泄调度微服务等。模型云是一个单独的模型云后台管理平台，为预报调度通用平台提供模型计算服务。模型计算服务以容器云为基础，兼容层为计算核心，网络文件存储为模型计算数据交换中间件，支持对其他模型的扩展，将不同的模型计算引擎部署在容器云中，生成标准化的接口对外提供服务。考虑到模型计算服务调用的效率问题，采用负载均衡机制对模型计算的资源进行分配，保证多用户同时调用或者同一用户多个任务的并发调用的实时响应。为保证模型计算的安全性和保密性，对每一个微服务接口，通过带token的请求头的权限认证方式进行计算认证。一体化计算根据拓扑对象间的上下游关系采用自上而下的顺序计算方式，对相互独立的多任务计算采用并行处理的方式，提高了模型计算效率，其应用在了包括全部预报单元的产汇流并行计算、同一层级的河道洪水演算并行计算、同一层级的预报断面或水库的洪水组成及水库调洪并行计算。一体化计算流程如图2所示，其中①代表全部预报单元产汇流并行计算，②④⑥⑧代表河道汇流计算，③⑦代代洪水组成叠加计算，⑤⑨代表洪水组成叠加计算和调洪计算，按照①～⑨的步骤进行一体化计算。

1.3 基于多模式气象预报的水文预报陆气耦合技术

陆气耦合的目的在于延长流域洪水预报的预见期，在保证数值预报精度的前提下，提前预报洪峰流量、洪量及峰现时间等，预先采取措施，有效提高流域整体的防洪减灾能力。气象预报模式包括欧洲气象中心ECMWF模式、日本气象厅JMAM模式、美国国家环境预报中心的GFS模式，以及中国气象局数值预报中心的GRAPES模式等[10-11]。数值气象预报降雨成果为网格型数据，当水文预报采用分布式水文模型时，由于陆气两套网格尺寸可能不同，需要以分布式水文预报的网格为基准，对网格降雨进行相应匹配；而对传统的水文模型，则需要将网格型降雨数据转化为相应分区的面雨量。

1.4 多语言融合的平台开发技术

流域洪水预报调度通用平台的开发涉及前端、后台、数据库及GIS等多个方面，平台前端开发涉及HTML 5、CSS3、JavaScript、ES6、Ant Design、ECharts等技术，后台包括模型云涉及Spring、Spring Cloud等微服务技术，以及前后端的调用与数据交互等。本文在预报调度通用平台开发中，前端应用通过Ajax方式调用后端的RESTFUL API接口，采用JSON格式进行数据交互。平台的数据存储包含关系型数据库和非关系型数据库，关系型数据可采用My SQL、SQL Server、Oracle等，非关系型数据可采用Hbase、MongoDB、HDFS等存储。GIS主要涉及前端的展示以及应用工具的开发，平台预报单元子汇水区划分采用泰森多边形法。

2 预报调度通用平台架构与功能

2.1 平台架构

考虑到通用平台的广泛适用性和应用规模，平台开发采用当前最先进的“云计算”典型架构，遵循微服务理念、RESTful API架构风格及前后端分离的标准开发方式，前端应用通过Ajax方式调用后端的RESTFUL API接口并使用JSON格式进行数据交互。

平台在统一标准和安全防护体系下分层构建，主要包括展现层、应用层、数据层、基础设施层(见图3)。展现层主要为WEB系统、大屏、小程序、APP、公众号等服务方式。应用层基于微服务的理念，通过REST API及消息队列等方式实现通信，分模块封装，包括滚动预报、作业预报、一体化方案构建、参数率定、精度评价等。数据层包括实时水雨情、数值气象预报及基础工程类等数据，类型包括关系型数据和非关系型数据，可分别采用SQL Server/Oracle/My SQL或Hbase/MongoDB/HDFS文件系统等存储，数据的管理基于Hadoop生态，同时结合Spark和STORM等流式计算提高性能。基础设施层包括服务器、存储、网络、云服务设施和安防设备等。

2.2 主体功能

预报调度通用平台的主体功能包括一体化方案创建、参数率定与验证、滚动预报、作业预报、防洪调度、值班监视与预警、防汛会商、精度评价等。

(1) 预报调度一体化方案的创建。考虑到平台的通用性，结合实时水雨情数据库表及河流水系表，平台设计支持任意河流水系对象下的多个预报调度一体化方案创建，结合拓扑配置工具，实现河系洪水预报调度一体化方案的参数化配置。

(2) 参数率定与验证。一体化方案涉及的预报单元、水库对象和河段数等较多，模型参数多，参数率定和验证采用人机结合的方式。根据上游对象节点(非唯一)的编码，自动提取相应关联站点的实测数据进行河道演算，从而对区间预报单元的模型参数以及区间河段的演算参数进行率定。

参数化配置工作中的参数率定模块支持指定任意河段范围的参数率定计算(见图4)。

(3) 滚动预报。在预报调度一体化方案的基础上，结合GIS技术，通过定时任务的方式，实现平台可配置的多河系对象预报调度一体化滚动计算。平台采用关系型数据库对河流水系对象的矢量数据进行参数化存储，根据上下游对象预报统计成果，通过GIS技术对河段及站点水情预报成果进行渲染。对于水文水位断面，采用警戒水位、保证水位、历史最高水位3个指标进行预警提示；对于水库对象，采用汛限水位、防洪高水位、设计洪水位、校核洪水位4个指标进行预警提示。滚动预报中，水库的调洪计算按照当前出库流量并以泄流能力为约束参与计算。

(4) 作业预报。作业预报涉及多用户、多任务，甚至多模式、多方案的预报调度一体化计算，其中单个预报调度一体化方案又涉及多个预报单元和河道及水库的预报、调度计算，对后台模型的调用异常频繁。为此平台结合模型云计算服务技术，通过负载均衡手段，对预报调度一体化体系的计算流程进行优化，实现了多用户、多任务、多方案、多模式的高效并发，理论上比传统的串行计算提高了数倍甚至数十倍的效率。平台支持任意时段长的预报调度一体化计算，不同的时段步长，模型参数需要适当调整。预报成果经审核发布后，自动生产相应的产品并对其他系统提供预报产品服务。

(5) 防洪调度。防洪调度功能模块以水库调度为核心，基于成熟的预报方案，在预报调度一体化的后台计算逻辑基础上，通过改变水库的调度方式，实现不同调度方案的调度成效对比和下游对象的洪水影响评价。

(6) 值班监视与预警。值班监视与预警提供监测和预报的雨水情监视与预警功能，其中雨情监视与预警采用暴雨、大暴雨、特大暴雨等级标准划分，河道水情按超警戒、超保证、超历史最高水位划分，水库水情按汛限水位、防洪高水位、设计洪水位、校核洪水位划分。

(7) 防汛会商。防汛会商主要基于视频会商流程，在智慧防汛模块中，提供对实测降雨、数值预报降雨、河道和水库实时水情、预报水情等的分析功能，并支持人工干预的不同调度方式实时计算与方案对比分析，为防汛调度提供决策技术支持。

(8) 精度评价。洪水预报效果的评价主要取决于洪峰流量、洪量、峰现时间、过程拟合程度，平台按照规范，对于洪峰流量、洪量及峰现时间采用相对误差的指标进行描述，采用确定性系数评价洪水预报的精度[12-13]。

3 应用实践

3.1 流域概况

湖南省水系发达，河湖众多，洞庭湖蓄纳湘、资、沅、澧四水，吞吐长江，流域总面积26.28万km2，其中四水流域23.02万km2。独特的地理气候条件，使得全省洪涝灾害频发，损失较大，同时四水与长江洪水易遭遇，防洪问题尤为突出。全省水库13 737座，其中四水主要干支流分布有承担流域防洪任务的大中型水库群几十座，流域洪水的预报调度对于整个洞庭湖流域的防洪至关重要。

3.2 预报调度系统与一体化方案

湖南省四水流域洪水预报调度系统，是基于预报调度一体化和模型云等技术开发的一个集水雨情监测、洪水预报、水库调度及防汛会商等功能于一体的预报调度通用平台。该平台除了支持湘、资、沅、澧四水流域的洪水预报调度应用外，通过系统管理的基础数据管理配置功能，可任意扩展河流水系并进行预报调度一体化方案配置、参数率定和验证、一体化计算及自动预报等功能。四水流域洪水预报调度系统共含21座水库、59个防洪控制断面的预报调度对象，如表1所列。

表1 湖南省四水流域预报调度一体化节点对象Tab.1 Node objects of the four river major basins in Hunan Province

方案构建基于“一体化方案拓扑配置工具”实现，其中洪水预报采用新安江模型，河道演算采用马斯京根法，水库调度集成了包括规则调度、预泄调度、水位控制、出库控制、补偿调度、指令调度等模型算法。

3.3 应用成效

该系统针对多用户并发的多河流水系预报调度方案拟定，实现了多模式预报调度一体化高效计算。以2020年7月洪水为例，四水流域共计21座水库59个水文站，预热期10 d，模拟期20 d，时段长3 h，多任务计算耗时合计55.6 s，而单纯的串行计算时间需2 min 58 s，大大提高了计算效率。方案运算情况分别见图5及表2，其中澧水流域不受水库调节影响的7个预报断面中，4次洪水过程合格率为82.5%，达到甲等水平。以双枫潭站为例，7月洪水模拟对比如图6所示。

从图5和表2可以看出：2020年7月，洪水主要发生在资水、沅水和澧水流域，其中资水柘溪水库按不超170 m防洪高水位调度，全流域预报超警戒断面4个；沅水主要水库按照规则调度控制，预报超警戒断面5个，凤滩、五强溪水库将超汛限水位但低于防洪高水位；澧水预报超警戒断面5个，超保证断面2个，皂市水库按照调度规则将超汛限水位但低于防洪高水位。

表2 四水流域2020年7月洪水预报调度结果统计Tab.2 Statistics of flood forecasting and dispatching results of the four river basins in July 2020

4 结 语

本文基于预报调度一体化、模型云、多模式陆气耦合的水文预报及多语言融合的平台开发技术，开发了一套大流域河系洪水预报调度通用平台。平台通过拓扑配置工具，实现了任意流域水系的参数化建模。结合模型云计算服务技术及多模式的陆气耦合技术等，实现了流域河系洪水预报调度一体化的高效计算，并在此基础上，开发了滚动预报、作业预报及专门面向防汛会商的水库防洪调度等多项高级应用。最后在湖南省湘、资、沅、澧四水流域开展了应用，取得了良好的效果。构建的平台具有可复用、可配置及高效计算等特性，可推广应用于全国其他流域水系。