河道洪水实时概率预报模型与应用

祝娇季海滨

黄委河南水文水资源局河南郑州450004

摘要：近些年以来，河道洪水预报涉及到的具体预报技术正在实现全面转型，其中关键在于运用模型方式来预报实时性的河道洪水状态。与传统模式相比，建立于概率预报基础上的洪水预报模型具备更高层次的精确度，而与之有关的建模方式也可以分成较多种类。因此在现阶段的河道洪水预报实践中，应当能够全面明晰实时性的洪水概率预报手段与方法，从而实现因地制宜的概率预报。

关键词：河道洪水；实时概率预报；模型；具体应用

在目前阶段中，信息化手段正在全面融入当前各个领域，有关部门针对河道洪水也能够予以精确的预报。运用模型预报的方式能够得出各时间段的洪水观测信息，从而实现了精确度较高的河道水位预测。与此同时，构建实时概率模型的举措也有助于及时察觉潜在性的河道洪水隐患，以便于有关部门对此着眼于妥善加以处理。在此前提下，对于河道洪水就能够实现全面性的实时预测，确保各项预测信息都能符合精准性与实时性的基本目标。

一、构建实时性的概率预报模型

有关部门针对当地河流如果要全面施行精确性的洪水概率预测，那么必须因地制宜构建与之有关的预测模型，通过运用粒子滤波的方式来实现针对实时性河道洪水趋势的预测。具体而言，运用粒子滤波的手段与措施能够给出水流计算方程，对于非恒定状态的河道水流予以相应的运算。在这其中，构建概率预报模型通常都会涉及到当地现有的河流水位、洪水流量、重力加速度、河道断面面积、旁侧流量以及水力半径等要素。

具体在全面进行建模操作的实践中，依照差分求解的方式来构建偏微分的方程组，其中包含上下游边界以及初始条件等要素。对于河流在各个时间段呈现的水流状态而言，应当能够给出相应的水流状态预测，其中包含水位、流量与粗糙系数。假设洪水概率模型本身符合先验分布的根本规律，对此应当推算出特定时间段的河道水位、初始的河道流量、糙率系数与其他相关指标。通过运用建模方式来表征河道当前的水流状态，必须借助滤波粒子来代表相应的河道水流状态。

在较多情形下，技术人员都能够凭借概率预报的方式来推断现阶段的水位状态，对于实时性的水位波动也能够予以相应的推断。然而在遇到特殊情形时，某些河道当前的实测流量以及实测水位之间将会表现为特定的偏差。因此可见，技术人员在建模过程中有必要依照数据同化的思路来妥善处理水位数据，以此作为断面水文观测必要的依据。为了全面保证粒子多样性，对于建模过程有关的随机扰动有必要予以更多的关注。

二、具体的建模运用

近些年来，信息化技术已经能够灵活适用于多种多样的领域中，针对水文预测也可以凭借建模方式来实现精确的推测。但是不应忽视，针对不同时间段的洪水预报而言，与之相应的建模方式以及模型预报手段也体现为差异性。具体在涉及到全面预测河道洪水概率时，对于其中的预报概率模型应当关注如下的模型运用要点：

（一）运用同化算法来实现精确的洪水概率预测

技术人员通过运用同化算法来处理粒子滤波信息，在此前提下构建了多层次的实时性预测模型。在全面评估模型性能的基础上，可以得知同化算法能够灵活运用于实时性的水位观测。除此以外，运用粒子滤波的措施能够实现针对河道水位的直接校正处理，尤其是涉及到校正河道流量。因此可见，对于同化算法如果可以将其全面适用于模型计算以及模型预报，则有助于缩小其中的取值区间，依照因地制宜的思路来运算初始性的水流条件。

应当注意的是，河道水位预测并非静止性的预测过程，而是始终处在波动状态下。在不同阶段的预报期内，如果有必要校正模型那么都应当运用相应的同化措施。然而在遇到特殊情形时，即便运用了校正模型必需的同化措施，那么也很难实现精确度较高的水位预报结论。因此在预报水位概率的具体实践中，由于受到粒子粗糙度给建模计算带来的影响，水位流量预报还会表现为相应的不确定性。因此在预测实际洪水的各个阶段中，应当配备必要的自动化水情监测体系，同时还需因地制宜运用滚动式的同步观测方式来纠正预测偏差，在此前提下服务于风险决策与防洪调度决策。

（二）设置各项建模参数

在当前阶段中，各地有关部门针对当地河流都在着眼于全面实现相应的洪水预测。这是由于，通过精确判断洪水水位的方式，应当能给出与之有关的洪水防控决策。具体在涉及到构建预测模型时，关键在于选择粒子滤波的预测算法。每隔相应的时间段，技术人员针对现阶段的洪水含沙量以及观测效果都要予以全方位的把控，从而获得了连续性的等时洪水观测结论。

然而在遇到某些特殊情形时，河流本身含有较高比例的泥沙总量。因此在涉及到调试河道内部的砂石与水流过程中，应当关注强烈的泥沙冲击作用。除此以外，技术人员如果要预报实时性的水位信息，那么必须密切关注当前水位受到河底高程给其带来的显著影响。依照现阶段的流量检测规范，技术人员有必要运用建模措施来全面评估其中的误差，以便于确定水位扰动以及流量误差等各项要素。河道洪水水位在特定的时间段将会表现为各异的水位波动状态，因此针对实时性的河道水位有必要将其全面纳入当前的观测范围内。

（三）全面分析实时性的预报效果

粒子滤波算法体现为较强的适用性，但是对其如果要综合予以运用那么还需全面验证其中的粒子数量。具体而言，技术人员有必要运用数值测验的措施来判断现有的粒子敏感度。经过测验可知，模型中如果包含较多的粒子总数，那么与之有关的滤波校正精确度也会由此而获得全面提升。但是由于受到河道粗糙率给下游水位带来的影响，与之相应的观测水面也会体现较大的差异性。除此以外，如果要精确判断预测河道洪水的实效性，则还需关注实时性的随机扰动，对于扰动现象予以避免。

粒子滤波法通常来讲能够适用于实时性的河道水位观测，在此基础上就可以获得实测流量与实测水位等要素。与传统的洪水预报方式相比，建立于同化校正前提下的河道实时性预报结论具备更高层次的精准度，因此有助于给出精准性更强的初始流量以及初始河流水位判断。滤波校正的作用在于显著缩小观测水位与校正水位之间的差异性，确保现有的河道水位不会偏离各个时间段的观测值。

结束语：

从当前现状来看，有关部门已经能够凭借信息化手段来实现精确性更高的河道水文预测，在这其中关键在于实时性的河道洪水预报。这是由于，运用实时性的河道洪水预报模式有助于显著减低预报误差，通过全面运用粒子滤波的途径与方式来开展全方位的河道洪水概率预测。除此以外，实时概率的洪水预报模型也能够协助有关部门给出科学性的河道防洪决策，对于上述的建模手段有待予以全面推广。

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