李致家,朱躍龍,劉志雨,,張 珂,包紅軍,周國良,劉艷麗,何秉順,萬定生,李巧玲

(1.河海大學(xué)水文水資源學(xué)院,江蘇 南京 210098;2.河海大學(xué)計算機(jī)與信息學(xué)院，江蘇 南京 211100;3.水利部信息中心(水利部水文水資源監(jiān)測預(yù)報中心)，北京 100053；4.國家氣象中心，北京 100081;5.南京水利科學(xué)研究院水文水資源與水利工程科學(xué)國家重點實驗室，江蘇 南京 210029;6.中國水利水電科學(xué)研究院防洪抗旱減災(zāi)研究中心，北京 100038)

洪水作業(yè)預(yù)報常態(tài)化工作正在我國穩(wěn)步推進(jìn)，洪水預(yù)警發(fā)布社會化服務(wù)也在穩(wěn)步推進(jìn)，但目前存在成果可讀性差、服務(wù)針對性弱、缺少影響評估等問題。據(jù)統(tǒng)計，我國流域面積200～3 000 km2的中小河流超過8 600多條。我國的中小河流眾多，洪水頻發(fā)，災(zāi)害嚴(yán)重，是當(dāng)前洪水防控重點薄弱環(huán)節(jié)。

近年來，水文站網(wǎng)建設(shè)不斷加大，水文站、水位站、雨量站、水質(zhì)站、墑情站點增加，水雨情時空信息迅猛增長。高程、植被、土地利用與土壤類型等基于網(wǎng)格的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，中國、歐洲、日本等較高時空分辨率的數(shù)值天氣預(yù)報產(chǎn)品、雷達(dá)測雨、衛(wèi)星遙感等天地一體的高分辨遙感遙測數(shù)據(jù)愈加豐富，可為流域洪水防控與應(yīng)急處置提供重要數(shù)據(jù)支撐。

雖然水文數(shù)據(jù)日益豐富，但中小河流水文資料依舊匱乏，大多數(shù)中小水庫塘壩沒有流量監(jiān)測資料。同時，氣候變化和人類活動改變了天然產(chǎn)匯流規(guī)律，對中小河流影響尤為凸顯，預(yù)報預(yù)警的精度和預(yù)見期亟待提高?；诜篮殚撝档膫鹘y(tǒng)預(yù)警對災(zāi)害風(fēng)險的評估與防控能力不足，應(yīng)急處置研究薄弱。開展中小水庫塘壩的水雨情監(jiān)測預(yù)報，結(jié)合多源降水融合與預(yù)報進(jìn)行精細(xì)與智能洪水預(yù)報，基于影響預(yù)報的動態(tài)風(fēng)險分析和應(yīng)急處置等研究，對提升我國中小河流洪水災(zāi)害防控能力、保障人民生命財產(chǎn)安全具有重要意義。

1 中小河流洪水防控管理現(xiàn)狀與存在的問題

1.1 水文模型與洪水預(yù)報

水文模型是洪水預(yù)報的基本工具。自20世紀(jì)30年代起，歐美相繼提出Sherman單位線、Horton產(chǎn)流、Dunne產(chǎn)流、山坡水文學(xué)[1-3]等理論，60年代趙人俊[4]提出蓄滿產(chǎn)流理論，70年代產(chǎn)生美國的Sacramento模型[5]和我國的新安江模型等水文模型，80年代起建立了美國洪水預(yù)報系統(tǒng)AHPS、中國洪水預(yù)報系統(tǒng)和歐洲洪水預(yù)警系統(tǒng)EFAS。

目前我國洪水預(yù)報業(yè)務(wù)主要應(yīng)用在大江大河，濕潤區(qū)預(yù)報效果較好，干旱半干旱區(qū)超滲產(chǎn)流理論和預(yù)報模型尚有不足[6]。國際上洪水防控呈現(xiàn)從大尺度概念性模型應(yīng)用預(yù)報向精細(xì)化預(yù)報預(yù)警發(fā)展趨勢[7]，20世紀(jì)90年代意大利提出具有物理基礎(chǔ)的分布式水文模型TOPKAPI，并在多國洪水預(yù)報中應(yīng)用；2014年美國開始研發(fā)新一代國家水文模型，將水文模型精細(xì)化并與水力學(xué)模型耦合，以期可預(yù)測街道尺度洪水淹沒情況[8]。中小河流尤其干旱半干旱地區(qū)非均質(zhì)特征顯著，地形地貌、土地利用復(fù)雜(山丘、平原、城市)，中小水庫塘壩的攔蓄與調(diào)節(jié)作用明顯[9]，產(chǎn)匯流特性復(fù)雜，許多中型水庫及小型水庫塘壩沒有洪水預(yù)報方案，亟需開展精細(xì)預(yù)報方法研究。

1.2 定量降水預(yù)報和多源降水融合

降水是決定洪水預(yù)報精度和預(yù)見期的關(guān)鍵因素。20世紀(jì)80 年代興起的雷達(dá)和衛(wèi)星測雨技術(shù)為降水監(jiān)測提供了新手段。90年代起美國和英國建成了各自的天氣雷達(dá)觀測網(wǎng)，1997年和2014年美國和日本聯(lián)合建立了TRMM、GPM 全球衛(wèi)星降水觀測系統(tǒng)，得到廣泛應(yīng)用[10-12]。1998年起我國建立了新一代天氣雷達(dá)網(wǎng)，2008年開始發(fā)射了風(fēng)云系列衛(wèi)星，形成了天空地觀測體系。數(shù)值天氣預(yù)報是定量降水預(yù)報的主要手段[13]，形成了歐洲ECMWF、美國GFS和WRF、日本JMA、我國GRAPES等主流模式。目前多源降水融合與數(shù)值預(yù)報結(jié)合是提高短臨預(yù)報精度的有效手段和研究前沿[14-16]。

1.3 影響預(yù)報與風(fēng)險管理

20世紀(jì)80年代起，歐美先后提出水文模型不確定性分析的綜合似然方法、基于貝葉斯理論的不確定性分析及概率預(yù)報，為風(fēng)險評估打下基礎(chǔ)。國內(nèi)外洪水風(fēng)險評估與管理經(jīng)歷由定性/半定性研究向定量研究、宏觀尺度災(zāi)害析因統(tǒng)計向微觀尺度實時動態(tài)情景分析的轉(zhuǎn)變[17-18]。近年來，世界氣象組織提出并推廣“影響預(yù)報、風(fēng)險預(yù)警”的防控理念?；陲L(fēng)險預(yù)報預(yù)警的中小河流洪水防控和應(yīng)急處置技術(shù)亟待研究[19-22]。

2 開展中小河流洪水防控工作需要解決的技術(shù)難題

2.1 高時空分辨率雨量場構(gòu)建與短臨精準(zhǔn)預(yù)報技術(shù)

中小河流洪水預(yù)報預(yù)警中降水預(yù)報存在時空分辨率和精準(zhǔn)度不夠的問題，地面觀測數(shù)據(jù)難以滿足中小河流洪水預(yù)報預(yù)警的要求。近年來，中國、歐洲、日本等具有較高時空分辨率的數(shù)值天氣預(yù)報產(chǎn)品、雷達(dá)測雨、衛(wèi)星遙感等天地一體的高分辨遙感遙測數(shù)據(jù)愈加豐富，借助衛(wèi)星、雷達(dá)測雨等多源降水?dāng)?shù)據(jù)是提高降水時空分辨率和精準(zhǔn)度的重要途徑。

在地面觀測基礎(chǔ)上，結(jié)合地理信息系統(tǒng)，研究不同水文氣象分區(qū)短歷時降水特性與高分辨率地形降水訂正技術(shù)，建立與衛(wèi)星、雷達(dá)測雨的尺度匹配與融合方法，可有效提高實況降水精度與時空分辨率；在天氣雷達(dá)網(wǎng)基礎(chǔ)上，采用機(jī)器智能學(xué)習(xí)回歸模型研究分雨型雷達(dá)回波-降水映射關(guān)系，建立雷達(dá)智能外推臨近預(yù)報模型，提升臨近(0～2 h)定量降水預(yù)報精度；將基于WRF的數(shù)值預(yù)報快速同化系統(tǒng)與雷達(dá)智能外推技術(shù)動態(tài)訂正融合，可有效提高短時(2～12 h)定量降水預(yù)報精度。

2.2 基于環(huán)境感知的模型重配置技術(shù)

流域氣象條件與下墊面條件共同決定了預(yù)報斷面的洪峰、洪量及洪水過程。我國幅員遼闊，水文氣象與下墊面條件復(fù)雜，現(xiàn)階段中小河流洪水預(yù)報業(yè)務(wù)中采用的固化預(yù)報模型結(jié)構(gòu)不能滿足不同水文氣象分區(qū)和下墊面條件下產(chǎn)匯流過程精細(xì)預(yù)報的需求，需要靈活架構(gòu)模型，以適應(yīng)不同的信息條件和流域初始狀態(tài)。

需要研究不同水文氣象分區(qū)內(nèi)考慮庫塘閘壩、地下水超采等影響的模型精細(xì)化方法?；谙聣|面遙感信息構(gòu)建模型運行的環(huán)境空間，研究國內(nèi)外代表性模型在華北、西北、華東和西南等地典型流域的適應(yīng)性，挖掘產(chǎn)匯流模擬模塊與水文氣候特征、地形地貌、土地覆蓋、土壤類型等環(huán)境要素的響應(yīng)關(guān)系，建立基于環(huán)境感知的模型重配置技術(shù)，對于縮短作業(yè)預(yù)報時間，提高預(yù)報精度具有重要價值。例如，在實時預(yù)報中，在蓄滿產(chǎn)流為主的流域，久旱之后下了一場雨強(qiáng)很大、歷時不長、總雨量也不大的暴雨，可以靈活配置地面下滲能力模塊，及時把超滲地面徑流分割出來，進(jìn)行精準(zhǔn)計算。

2.3 基于暴雨洪水特征模式的中小河流智能預(yù)報技術(shù)

中小河流洪水陡漲陡落、洪水過程不平穩(wěn)，在實時預(yù)報過程中能夠?qū)W習(xí)的雨水情信息有限，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與支持向量機(jī)等傳統(tǒng)數(shù)據(jù)驅(qū)動模型難以使用?；诰垲?、符號化等技術(shù)的模式挖掘方法，可以對典型流域歷次洪水的降雨時空分布、流域狀態(tài)、洪水過程、洪水情勢與下墊面地理特性等進(jìn)行模式提取，構(gòu)建暴雨洪水特征模式庫。

針對中小河流洪水變化趨勢難以把握、預(yù)報結(jié)果不確定性大，研究基于初始建模-情勢優(yōu)化-形狀控制的三階段智能預(yù)報方法。首先通過相似洪水過程簇訓(xùn)練，采用基于時序偏互信息的變量選擇方法，優(yōu)化時間加權(quán)徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)；然后利用實測雨水情、土壤含水量、河道與庫塘壩蓄水等信息智能修正模型狀態(tài)，建立基于集合卡爾曼濾波與徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合的智能預(yù)報方法；最后從模式庫中匹配相似歷史洪水特征模式進(jìn)行實時反饋，建立基于過程形狀控制的洪峰預(yù)報校正方法，解決非平穩(wěn)水文過程的預(yù)報不確定性問題。

2.4 不同信息條件下考慮庫塘閘壩蓄泄的作業(yè)預(yù)報技術(shù)

中小河流的中小型水庫、水塘和淤地壩數(shù)量多，大都缺乏實測水文資料和無閘門控制，如何在作業(yè)預(yù)報中考慮庫塘閘壩蓄泄影響是中小河流洪水預(yù)報面臨的重要問題。需要基于水利普查與衛(wèi)星遙感等信息，估算庫塘閘壩的蓄水容量特性,提出無水文資料庫塘壩入庫洪水預(yù)報方法。研究庫塘閘壩蓄水量的動態(tài)計算方法，基于庫塘壩蓄量動態(tài)變化和容量特性，研發(fā)無閘門控制庫塘壩的泄流預(yù)報方法?；趲焯灵l壩空間拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)確定產(chǎn)匯流計算的阻斷節(jié)點，在實時洪水預(yù)報中，動態(tài)進(jìn)行庫塘閘壩蓄泄預(yù)報，可以更加精確地進(jìn)行中小河流的洪水預(yù)報。

每場洪水的初始條件、邊界條件與狀態(tài)變量不相同，因此中小河流作業(yè)預(yù)報通常會面臨不同的信息條件。需要根據(jù)不同的降雨條件、流域初始狀態(tài)及狀態(tài)變化快速自動適配預(yù)報方案，目前作業(yè)預(yù)報中多采用人工方法進(jìn)行優(yōu)選。中小河流水雨情信息變化快，作業(yè)預(yù)報的不同階段需要讀取的信息也不同，初始預(yù)報階段更關(guān)注降雨預(yù)報信息與流域初始狀態(tài)，預(yù)報過程中還要關(guān)注降雨的時空動態(tài)變化與流域工況等狀態(tài)的變化。

2.5 中小河流庫塘閘壩蓄泄影響下防洪聯(lián)合智能調(diào)度技術(shù)

中小河流洪水陡漲陡落、局部因素影響大，調(diào)控對象組合復(fù)雜、調(diào)度信息不完備，如何快速生成庫塘閘壩蓄泄影響下的防洪優(yōu)化調(diào)度方案是中小河流洪水防控面臨的重要問題。針對中小河流防洪調(diào)度不確定性、快速響應(yīng)和自動決策問題，需要通過中小河流庫塘閘壩蓄泄情景模擬分析中小河流水利工程運行對河道行洪的作用，研究庫塘閘壩蓄泄影響洪水特征量的時空分布規(guī)律和聯(lián)動效應(yīng)；分析中小河流流域內(nèi)承災(zāi)體的類型及承災(zāi)能力；在此基礎(chǔ)上建立中小河流洪水孕災(zāi)保障防洪安全和中小河流洪水致災(zāi)減小洪災(zāi)損失兩類情勢下的中小河流防洪調(diào)度目標(biāo)函數(shù)和約束條件集；運用知識驅(qū)動和數(shù)據(jù)驅(qū)動相耦合的方法建立中小河流庫塘閘壩蓄泄影響下水庫群多目標(biāo)多約束條件防洪聯(lián)合智能調(diào)度技術(shù)；研究滿足有閘控制庫塘閘壩預(yù)蓄預(yù)泄調(diào)度、水庫動態(tài)聯(lián)調(diào)和潰壩應(yīng)急調(diào)度等需求的調(diào)度預(yù)案庫構(gòu)造技術(shù)；形成基于智能搜索的調(diào)度方案快速自動匹配技術(shù)和基于計算智能的調(diào)度方案自動干預(yù)技術(shù)。

2.6 中小河流洪水實時風(fēng)險評估方法與應(yīng)急處置技術(shù)

中小河流洪水災(zāi)害突發(fā)性強(qiáng)、發(fā)展速度快，需要基于網(wǎng)格化模擬技術(shù)和動態(tài)分析方法，提出流域精細(xì)化洪水風(fēng)險動態(tài)預(yù)警技術(shù)，基于網(wǎng)格化模擬技術(shù)實現(xiàn)洪水實時和預(yù)設(shè)情景風(fēng)險的精細(xì)化分析與評估，揭示洪水風(fēng)險鏈遷移變化特征，提高風(fēng)險評估的前瞻性和時空展布精細(xì)度。研究風(fēng)險因子快速智能辨識方法，建立“水文-水動力-調(diào)度-影響”時序過程推演的洪水影響評估模型，繪制流域洪水動態(tài)風(fēng)險圖，實現(xiàn)從水文要素預(yù)報向災(zāi)害影響預(yù)報的轉(zhuǎn)變，從閾值預(yù)警向風(fēng)險預(yù)警的轉(zhuǎn)變。

針對中小河流洪水應(yīng)急處置技術(shù)時效性要求高、現(xiàn)有技術(shù)體系不系統(tǒng)的問題，需設(shè)定中小河流洪水應(yīng)急處置體系定量最優(yōu)目標(biāo)，梳理、提煉、研發(fā)中小河流洪水監(jiān)測預(yù)警、庫壩調(diào)度、人員轉(zhuǎn)移、搶險處置等關(guān)鍵環(huán)節(jié)的適用技術(shù)，凝練形成技術(shù)體系。

2.7 基于水文機(jī)理和關(guān)聯(lián)分析的中小河流水文氣象數(shù)據(jù)質(zhì)量控制技術(shù)

中小河流水文氣象數(shù)據(jù)常存在缺失、異常以及資料系列短等問題。針對缺失數(shù)據(jù)，需研究多元線性回歸、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及深度學(xué)習(xí)等算法對缺失水文氣象數(shù)據(jù)插補(bǔ)的適用性，建立基于機(jī)器學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)插補(bǔ)模型，開展有效性驗證；針對異常數(shù)據(jù)，結(jié)合水文氣象數(shù)據(jù)自身統(tǒng)計分布規(guī)律，研究基于關(guān)聯(lián)分析、滑動窗口等方法的異常數(shù)據(jù)檢測模型；針對出現(xiàn)的異常數(shù)據(jù)片段，需要研究基于概率后綴樹的水文氣象數(shù)據(jù)異常模式發(fā)現(xiàn)方法；對于中小河流流量資料短或只有實測水位的情況，結(jié)合水文機(jī)理，挖掘水位-流量關(guān)系；分析歷史水文氣象數(shù)據(jù)，研究基于權(quán)重-多規(guī)則的水文氣象數(shù)據(jù)質(zhì)量評估模型，基于深度學(xué)習(xí)算法構(gòu)建數(shù)據(jù)質(zhì)量控制方法，用于實時水文氣象數(shù)據(jù)的質(zhì)量控制。

針對衛(wèi)星、雷達(dá)、實測雨量等多源數(shù)據(jù)的質(zhì)量問題，提出基于機(jī)器學(xué)習(xí)及關(guān)聯(lián)分析的數(shù)據(jù)質(zhì)量分析方法，建立自主溯源等技術(shù)，解決數(shù)據(jù)的缺失、異常等問題。構(gòu)建基于雨量場-流域狀態(tài)場關(guān)聯(lián)關(guān)系圖的數(shù)據(jù)質(zhì)量規(guī)則描述模型，解決劣質(zhì)數(shù)據(jù)自動識別、智能修復(fù)及容錯近似查詢處理問題，建立中小河流水文氣象數(shù)據(jù)質(zhì)量控制體系。

2.8 多層次按需服務(wù)云平臺構(gòu)建及多重情景仿真技術(shù)

中小河流洪水防控與應(yīng)急管理涉及多源數(shù)據(jù)處理、模型構(gòu)建與配置、作業(yè)預(yù)報與調(diào)度、影響預(yù)報與風(fēng)險評估、應(yīng)急處置等多個環(huán)節(jié)，需要分析中小河流洪水防控與應(yīng)急管理多業(yè)務(wù)協(xié)同關(guān)系，提出針對“情景-仿真-應(yīng)對”模式的可視化技術(shù)，為實現(xiàn)預(yù)報預(yù)警和應(yīng)急處置的快速動態(tài)展示提供技術(shù)保障；研發(fā)云環(huán)境下具有狀態(tài)和交互特征的模型封裝服務(wù)技術(shù)，實現(xiàn)不同時空尺度中小河流預(yù)報預(yù)警、風(fēng)險評估、智能調(diào)度等模型耦合集成，提供數(shù)據(jù)、算法和模型多層次按需服務(wù)；開展示范流域防洪能力與災(zāi)害的數(shù)據(jù)調(diào)查，建立示范流域防洪能力與災(zāi)害數(shù)據(jù)庫；研究洪水淹沒區(qū)快速生成算法，在三維GIS環(huán)境下實現(xiàn)虛擬現(xiàn)實仿真技術(shù)以及動態(tài)淹沒分析方法，實現(xiàn)影響預(yù)報、風(fēng)險預(yù)警、應(yīng)急處置的可視化技術(shù)，提供不同層次的中小河流洪水預(yù)警的數(shù)字產(chǎn)品和服務(wù)。研究云平臺構(gòu)建技術(shù)，研制中小河流洪水預(yù)警預(yù)報智能調(diào)度決策支持平臺，依據(jù)洪水防控與應(yīng)急處置目標(biāo)，實時制作發(fā)布洪水影響預(yù)報結(jié)果，實現(xiàn)提高洪水預(yù)報精度和延長預(yù)見期的目標(biāo)。

3 關(guān)鍵科學(xué)問題討論

3.1 不同水文氣象區(qū)產(chǎn)流模式時空組合機(jī)制與下墊面變化下產(chǎn)匯流響應(yīng)機(jī)理

我國中小河流眾多、分布區(qū)域廣，氣候和下墊面條件各異，洪水形成時間短，對下墊面空間變異性十分敏感，具有復(fù)雜的產(chǎn)匯流規(guī)律；水利工程和地下水超采等人類活動影響進(jìn)一步改變了天然產(chǎn)匯流規(guī)律。中小河流產(chǎn)匯流機(jī)制，尤其在北方流域，亟待進(jìn)一步研究。

蓄滿產(chǎn)流和超滲產(chǎn)流是主要的產(chǎn)流模式，兩種模式在同一流域的不同空間區(qū)域和不同洪水階段交叉發(fā)生，其時空動態(tài)轉(zhuǎn)換規(guī)律尚未研究清楚。庫塘閘壩蓄水改變了流域產(chǎn)流過程并阻滯洪水運動，其泄水又?jǐn)_動了洪水運動的自然規(guī)律。地下水超采導(dǎo)致包氣帶增厚、產(chǎn)流減少和河道滲漏等現(xiàn)象，造成流域的產(chǎn)匯流規(guī)律變異。喀斯特地區(qū)土層薄且持水能力差,表層巖溶帶及由溶隙和管道等多重介質(zhì)構(gòu)成的地下河系統(tǒng)發(fā)達(dá),形成地表水入滲和地下水儲存與匯流的通道,對產(chǎn)匯流過程影響大。研究不同條件下的中小河流產(chǎn)匯流規(guī)律對于中小河流洪水精準(zhǔn)預(yù)報預(yù)警至關(guān)重要。

為此，采用水文機(jī)理分析與大數(shù)據(jù)技術(shù)，研究不同水文氣象分區(qū)中小河流產(chǎn)流模式及其時空組合與變化機(jī)制，揭示庫塘閘壩蓄泄、地下水超采引起包氣帶增厚和喀斯特地質(zhì)條件對產(chǎn)匯流過程的影響機(jī)制，可為發(fā)展適用不同水文氣象和下墊面條件下中小河流洪水預(yù)報模型和方法打下理論基礎(chǔ)。

3.2 中小河流產(chǎn)匯流過程空間相似理論與參數(shù)推衍方法

水文資料匱乏是制約中小河流洪水預(yù)報預(yù)警的重要因素，將有資料地區(qū)的預(yù)報方法和模型參數(shù)有效地移植到資料匱乏區(qū)是提高洪水預(yù)報預(yù)警精度的重要手段?；诮y(tǒng)計相似性、自相似性及動態(tài)相似性理論，探明中小河流產(chǎn)匯流過程空間相似的成因；研究產(chǎn)流和匯流過程相似的機(jī)理，提出高維異質(zhì)特征空間產(chǎn)流相似區(qū)辨識方法；對比分析相似流域的產(chǎn)流、匯流和特征因子的非線性關(guān)系，建立空間相似度非線性映射關(guān)系，對于形成產(chǎn)匯流空間相似理論具有重要價值。

針對精細(xì)化模型參數(shù)空間分布的推衍難題，選取不同水文氣象分區(qū)和下墊面中小河流，基于高分辨率地形特征、土壤類型及土地覆蓋等數(shù)據(jù)，通過理論推導(dǎo)和聚類分析等數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，建立模型物理參數(shù)與下墊面環(huán)境要素的定量關(guān)系；利用實測資料和土壤含水量等動態(tài)分布信息，采用客觀優(yōu)選和自動優(yōu)化相結(jié)合的方法率定模型過程參數(shù)，基于主成分分析與半?yún)?shù)回歸等技術(shù)，建立過程參數(shù)的區(qū)域化方法；構(gòu)建不同水文氣象分區(qū)和下墊面重配置模型的多參數(shù)集合，探明參數(shù)地理規(guī)律?；谥行『恿鳟a(chǎn)匯流過程空間相似性辨識相似流域，在相似流域間進(jìn)行參數(shù)移植與交叉驗證，針對移植精度相對較低情況進(jìn)行分析，挖掘影響空間移植精度的主要因素，研究進(jìn)一步提高參數(shù)移植精度的方法，在此基礎(chǔ)上建立適用于不同水文氣象分區(qū)與下墊面的參數(shù)移植方法。

4 結(jié) 語

洪澇災(zāi)害是自然界嚴(yán)重的自然災(zāi)害，近年來在中小河流頻發(fā)。中小河流洪水陡漲陡落、局部因素影響大、洪水災(zāi)害突發(fā)性強(qiáng)、發(fā)展速度快，加強(qiáng)中小河流洪水防控的理論基礎(chǔ)研究、構(gòu)建中小河流精細(xì)與智能實用預(yù)報模型及預(yù)警預(yù)報智能調(diào)度決策支持平臺，對于提升中小河流的洪水防控能力與流域應(yīng)急管理水平具有重要的科學(xué)和工程應(yīng)用推廣價值。

根據(jù)洪水防御、洪水調(diào)度工作的需要，研究能用于中小流域洪水預(yù)報的精細(xì)與智能實用水文模型；結(jié)合多源降水融合數(shù)據(jù)與流域地形地貌、土地利用、庫塘閘壩情況等，編制中小河流洪水預(yù)報方案。分析雨型、暴雨中心、降雨過程形勢等實時及預(yù)報降雨特征，研判降雨形勢與流域狀態(tài)趨勢，選配合適的模型及參數(shù)，實現(xiàn)智能識別預(yù)報方案，進(jìn)而可制定中小河流洪水作業(yè)預(yù)報規(guī)程。

利用精細(xì)與智能實用預(yù)報模型和高時空分辨率雨量場構(gòu)建與短臨精準(zhǔn)預(yù)報技術(shù)，可有效提高中小河流洪水預(yù)報精度與預(yù)見期；通過風(fēng)險分析與應(yīng)急處置技術(shù)體系，可有效延長應(yīng)急響應(yīng)與逃生避險的時間；通過中小河流洪水預(yù)警預(yù)報智能調(diào)度決策支持平臺發(fā)布預(yù)報預(yù)警信息，可有效提高中小河流洪水防控與應(yīng)急管理能力，大大減少人員傷亡與財產(chǎn)損失，對保障人民群眾生命財產(chǎn)安全與社會穩(wěn)定健康發(fā)展方面具有重要意義。