水文模型在洪水预警与管理中的应用与改进

2024-05-29于利超王传平

东北水利水电 2024年3期

于利超，王传平

（1.长春市新立城水库管理中心，吉林长春 130119；2.松辽委水文局嫩江水文水资源中心，黑龙江齐齐哈尔 161000）

洪水是自然灾害中最为常见和具有危害性的一种。有效的洪水预警与管理可以减少洪灾带来的损失，保护人民的生命财产安全。水文模型是洪水预警与管理中不可或缺的工具之一，它能够模拟水文过程、预测洪水发生和演变的趋势。然而，目前模型的精度和可靠性有待改进，模型数据的获取和处理面临着一定的挑战。本文旨在研究水文模型的应用与改进，以提高洪水预警与管理的效果。

1 水文模型在洪水预警与管理中的重要性

水文模型是用于研究和预测水文过程的数学模型，它通过对水文过程进行分析和建模，利用气象、水文观测数据等信息，预测河流在不同时段内的水位、流量和水质等参数的变化。因此，水文模型在洪水预警与管理中具有非常重要的作用和价值。

1）水文模型能够通过模拟水文过程，预测洪水的发生、发展趋势和可能的影响范围，帮助决策者制定出及时有效的应对措施，如疏散人员、调动救援力量、加强防洪工程建设等，能够最大程度地减少洪水对人类生命和财产的损失。

2）水文模型可以为洪水预警与管理系统提供决策支持。通过模拟不同的洪水情景和预测结果，决策者可以更好地了解洪水的潜在风险和可能的影响，从而制定出合理的应对策略和紧急预案。

3）水文模型可以优化洪水管理策略和措施，评估不同洪水管理方案的效果，包括洪水防御工程、抢险救援措施和城市规划等，以提高洪水管理的效率和效果。例如，在城市规划中，水文模型可以评估不同的排水设计方案，以确保城市能够在洪水来袭时保持正常运转。

2 存在的问题

2.1 模型精度不足

1）降雨数据的准确性和时空分辨率是模型预测准确性的关键因素。降雨观测站点有限且分布不均匀，可能导致模型无法准确捕捉到局部降雨变化，进而影响洪水预测的准确性。降雨数据的时间间隔较长或空间分布不均匀，模型可能无法准确地捕捉到降雨的时空变化，从而影响洪水预测的准确性。

2）土壤和地形数据的获取和更新对模型的精度产生重要影响，因此，在建立水文模型时需要准确的土壤和地形数据。由于土壤类型和地形特征的复杂性，模型在参数估计和校正时可能存在困难，从而影响预测结果的准确性。土壤和地形数据长期未更新或不准确，模型将无法准确地反映实际情况，也会影响洪水预测的准确性。

3）模型结构的选择和假设会对预测精度产生影响。不同的水文模型结构可能对不同的地区和降雨事件适用性不同。选择合适的模型结构需要考虑多个因素，如流域特征、观测数据可用性和模型复杂性等。

2.2 数据不完备

洪水预警与管理需要大量的气象和水文数据，气象数据的获取面临着观测站点不足、观测设备老旧等问题，导致气象数据的时空分辨率和准确性不够；水文数据的获取也受到地形和人类活动等因素的影响，如水位观测站点的不足和分布不均匀，导致水文数据的精度和覆盖范围有限。

2.3 模型不确定性

水文过程涉及到多个因素的相互作用，如降雨量、土壤类型、地形特征等，这些因素之间存在复杂的非线性关系，难以准确描述和模拟；其次，水文模型的参数估计和结构选择也存在一定的主观性，这可能导致不同人或团队对同一问题得出不同的结论。

3 改进措施

3.1 数据同化技术

观测数据可以直接反映水文过程的状态和变化，但观测数据通常有限，空间分布不均匀，且可能受到误差和不确定性的影响[1]；数值模型可以基于物理方程和参数估计来模拟水文过程，具有高时空分辨率和可控性，但其预测结果可能存在偏差和误差，数据同化技术的核心是融合观测数据和模型模拟结果，充分利用两者的优势，弥补彼此的不足。数据同化技术的实施步骤：建立数值模型并进行模拟，得到初始的模拟结果；获取实测观测数据，并将其与模拟结果进行比较；通过统计或优化方法，根据观测数据对模型进行调整，包括参数的估计、模型结构的优化等；重新运行模型，并将调整后的模拟结果与观测数据进行比较，以评估模型的改进效果。

数据同化技术的应用可以有效提高水文模型的预测精度，弥补模型在描述复杂水文过程上的不足，提高模型的可靠性和适用性。此外，数据同化技术还可以提供与观测数据一致的模拟结果，为决策者和应急机构提供更准确、可靠的洪水预警和管理信息，有助于减少洪水对人民生命财产的危害。

3.2 模型参数优化

模型参数优化的目标是使模型的模拟结果与实际观测情况尽可能接近，提高模型的适应性和准确性。通过优化参数，可以调整模型的描述能力，使其更好地反映水文过程中的复杂性和不确定性，更准确地预测洪水、水文变量等关键水文指标，为决策者提供可靠的信息支持。模型参数优化的过程：1）确定待优化的参数和目标函数。参数是模型中影响水文过程的可调整量，目标函数用于衡量模型的拟合程度，通常采用误差函数来表示模拟结果与观测数据的差异。2）选择合适的优化算法。常用的优化算法包括梯度下降法、遗传算法、粒子群算法等。3）运行优化算法。根据设定的目标函数和约束条件，不断调整参数值，直至达到最优解或收敛条件。4）根据优化得到的参数组合重新运行模型，并将模拟结果与观测数据进行比较和评估。

模型参数优化在水文学领域具有广泛的应用。如通过优化降雨-径流模型参数，可以提高模型的适应性和预测精度，从而更准确地模拟流域的径流过程。在水资源管理中，通过优化水文模型的参数，可以更准确地评估水资源的可利用性和水量分配策略[2]。在洪水预警系统中，通过对模型参数进行优化，可以提高洪水预报的准确性和及时性，帮助应急机构做出科学有效的决策和应对措施。

3.3 模型集成

模型集成的目标是通过组合不同模型的优势，提高洪水预报的可靠性和准确性。通过综合多个模型的预测结果，可以弥补单个模型在描述复杂水文过程上的不足，提高模型的适用性和预测精度。此外，模型集成还可以提供更加全面和可靠的洪水预报信息，为决策者和应急机构提供更好的决策依据。模型集成步骤：选择适当的水文模型，不同的模型可能具有不同的描述能力和适用性，需要根据实际情况选择合适的模型进行组合；对每个模型进行参数调整和评估，保证各个模型的预测能力和准确性；选择合适的集成方法，常用的集成方法包括加权平均法、模型堆叠法、贝叶斯模型平均法等；将各个模型的预测结果进行汇总，得到最终的洪水预报结果[3]；根据集成结果进行误差评估和调整，不断优化模型集成效果。