长江实时洪水预报系统
黄艳
长江水利委员会水文局
摘要长江水利委员会1951年成立以来，长江实时洪水预报系统不断得到发展。系统采
取气象模型（提供定量降雨预报）与水文、水力模型相结合的方法，并结合预报员经验分析，为长江上主要站点提供实时洪水预报。采用的模型包括气象模型MM5，水文模型有新安江模型，API模型，水力模型有马斯京根方法，统计学模型如相关关系法和“大湖演算法”以及MIKE11模型。
本文介绍了长江水利委员会水文局实施的洪水预报系统的框架和概要。简述了使用模型的原理，预报范围与流程，并给出了一些预报结果。文章最后讨论了目前需要给予特别关注的重要问题。
关键字实时洪水预报，长江，定量降雨预报
1 引言
长江洪水历来带来巨大破坏。1877年以来，至少有25次洪水超过了河道泄洪能力。1998年洪水是最近发生的一次大洪水事件。由于流域范围的大洪水会影响了成千上万人民的生命与财产安全，所以，对洪水预报的精度，时效性都提出了非常高的要求。另外，随着社会经济的不断发展，对防洪的要求也在不断提高。同时，由于人类活动的加剧，使得洪水预报变得更为复杂。为了促进流域洪水管理，长江委水文局通过不断努力，逐步建立了一套实时洪水预报系统。
经过几十年的不断发展，目前使用的洪水预报系统是1990年代中期开发的。系统包括1400多个水位雨量测站，其中118个中央报汛站实现自动报汛。系统应用了多个水文水力学模型。本文简要描述了当前业务实时洪水预报系统使用的方法及其使用效果，并讨论了即将面临的挑战。
2 长江实时洪水预报系统
2.1 概述
长江流域位于中国中部，面积108万平方公里，河流干支流全长6300余公里。从青藏高原长江源头至宜昌为上游，集水面积100平方公里，从宜昌至武汉为中游，集水面积68万平方公里，从武汉至河口上海市为下游，集水面积12万平方公里。针对不同区域，目前的洪水预报系统预报方法各不相同，详细见图1。
图1 长江实时洪水预报系统
如图1所示，当前的洪水预报系统由多个部分构成。根据信息流程，系统组成可分为如下几个部分：
1、气象预报：使用气象模型提供定量降雨预报；
2、水文模拟：使用实时雨量与定量降雨预报值预测径流量。使用的模型主要有API 方法[1]，单位线(UH) [2]演算和新安江模型(XAJ) [3]；
3、洪水演算：使用模型预测径流和实测径流作为边界条件，应用多个水力学模型和统计模型洪水演算程序计算不同站点的水位和流量。使用的模型有马斯京根[4]，MIKE11，相关关系线法和由长江委水文局为复杂的洞庭湖区开发的所谓“大湖演算法”；
4、后验分析：人工对模型结果进行分析的过程。结合不同模型给出的预报结果，考虑到人类活动或天气动力带来的不确定性，给出最终预报成果，予以发布。这一步没有在图1中明显表现出来，但它是当前洪水预报系统中非常重要的一环。
2.2 系统组成
如上所述，当前的洪水预报系统由四部分组成，即定量降雨预报，降雨-径流模拟，洪水演算和对模型结果进行的后验分析。使用的大多数模型在理论上是成熟的，模型的复杂性是可行的，大多数教科书中均有介绍。惟一的例外是所谓的“大湖演算法”，它是专门为模拟洞庭湖区的江湖关系而研发的。
2.2.1 定量降雨预报(QPF)
为了增加预报预见期，提高预报精度，当前的洪水预报系统中进行了气象模拟，为水文模型提供QPF。目前，使用两种预报方法来进行短期降雨准定量预报。第一种方法是，通过分析各种气象信息，包括常规的地面天气信息，卫星信息，卫星图像，雷达遥感信息等等，估算降雨范围与趋势。第二种方法是使用MM5模型来预报流域范围降雨。该模型是一个中
期预报气象模型，由美国国家天气局和加州大学联合开发，起初是一个中尺度模型。关于该模型的更多信息可以访问该网站：https://www.doczj.com/doc/e811867296.html,/mm5/mm5-home.html. 两种方法都用来为洪水预报系统提供QPF。QPF计算单独进行，计算程序没有与水文模型自动对接。
2.2.2 水文模拟
长期长江洪水预报实践表明，有两个水文模型可以可靠地和准确地计算长江流域大多数地区径流量。这两个模型是API模型和新安江模型(Zhao, 1984).。
·API 模型：API模型通常与单位线演算一起用来计算集水区的降雨-径流。
·新安江模型：该模型是一个概念性降雨-径流模型，在长江流域广泛采用。
其它水文模型如由澳大利亚研制的URBS，RAFTS模型，源自美国的HEC-HMS模型以及源自丹麦的NAM模型也在系统中应用，它们与其它模型并行测试运行。
2.2.3 洪水演算
在当前的洪水预报系统中，洪水演算程序包括有水力学模型和统计学方法。在长江上游地区，河道较窄，稳定，马斯京根方法合适应用；在下游以及洞庭湖区，统计方法如相关关系线法和大湖演算法表现相对好些；MIKE11表现位于两者之间，比较稳定与准确。
马斯京根演算：作为广泛使用的一种1维洪水演算程序，该方法是长江主河道洪水演算的主要水力学模型，在长江上中游河道稳定的区域使用。[5].
MIKE11:由丹麦水力研究所研制，是一个1维水力学模型，用于简单和复杂河流和河道系统模拟分析，设计，管理和调度。水力学模块是MIKE11模型的核心。
相关关系曲线法：使用历史数据，建立了测站之间的水位之间和/或流量之间相关关系曲线。在这中方法中，洪水波传播时间与洪峰之间建立相关关系。这种关系曲线反映了地理上相互联系的两个或多个测站之间的统计特性和对应关系。
大湖演算法–洞庭湖区：最为复杂同样也是最为重要的洪水演算就是所谓的“大湖演算法”，用于洞庭湖区预测螺山站水文与流量。将螺山看成一个大的蓄水池，根据质量守恒原理，考虑来自上游的所有入流，包括四口入流，长江主干宜昌入流，清江长阳入流以及集水区径流，通过水位～流量曲线来计算螺山站水位。
2.2.4 后验分析
模型是洪水预报系统的主要部分，但不是最后的一步。后验分析成为预报过程的一部分，包含了专家经验和对当前形式的理解判断，是目前洪水预报系统最后的和重要的一步。尽管模拟结果总的来说是好的，但在重要洪水事件期间，这还是不够的。为了获得可靠的洪水预报，需要预报员考虑各种不确定因素对模型结果进行综合分析，最终确定预报值。后验分析一般有这几项工作：
1、精度分析：结合由不同模型给出的预报值，确定可能最准确的预报；
2、历史洪水相似性研究：与历史洪水进行比较，找出相似之处，如果必要，寻求合适的管理措施；
3、气象假想案例研究：计算可能的暴雨时空组合产生的洪水；
4、社会经济评估：在洪水期结束之后，对洪水预报系统的表现进行社会经济影响评估，找出当年系统中的不足之处，为下一个汛期改进提供借鉴。
2.3 总结
如上所述，目前的洪水预报系统由多种模型和方法组成，结合气象预报，水文模拟和水力学洪水演算，并且还有预报员经验分析。该系统提供3-5天长江干流和主要支流重要测站的洪水预报。下面一节给出了最近的一些预报结果。
图2 长江流域6小时累积降雨预报
3 结果
3.1 定量降雨预报
在目前的洪水预报系统中，气象模拟为水文模型提供定量降雨预报（QPF）输入。图2显示了使用MM5模型给出的长江流域6小时累积降雨预报。统计分析表明，QPF精度是不够的。目前正在努力改进MM5模型QPF预报精度。
3.2 洪水预报
当前洪水预报系统提供长江干流及支流主要测站水文和流量预报。预见期一般为枝城以上测站为3天，螺山以下为5天。图3显示了2005年汉口站汛期1-5天水文预报。1-5天的平均预报误差分别为，0.05m，0.09m，0.14m，0.20m and 0.27m。模拟系统总的来说是稳健的，准确的。
4 结论与讨论
实践表明，长江水利委员水文局开发与实施的长江洪水预报系统为长江流域的洪水管理和防洪提供了准确和有效的洪水预报，取得了显著的社会经济效益。目前的洪水预报系统有几个值得关注的特性：
1、经验方法如相关关系线法被广泛采用。物理基础水力学模型的应用具有局限性，主要是因为物理基础的确定性水力学模型需要大量的信息，而这些信息很难保持不断更新。经
验方法相对简单，容易，可以使用最新的水文信息进行调整，因此更加实用。
2、在实时预报中，使用模型模拟只是第一步，考虑更多信息和不确定性因素是长江实时洪水预报非常重要的一步。这需要借鉴预报员的经验。这些经验很难用数学方程和其它清楚的规则来表达，但这些隐性经验的使用是长江洪水预报过程中非常重要的一环。
尽管当前的洪水预报系统是可靠有效的，但需要进行不断改进。需要关注的几个问题如下：
1、应当加强和改进监测能力。随着河流特性的改变，流域社会经济的快速发展，有必要加强监测与测绘，掌握河流特性的变化规律。随着大型水利工程如三峡工程投入使用，河道冲淤以及水流特性也会发生变化。有必要增加泥沙淤积观测。为了更有效地进行信息管理，有必要改进自动监测和数据传输技术以及改进分析方法和模型。
2、有必要更新当前的预报/模拟方法和技术。由于人类活动，目前的洪水预报方法变得不再准确。由于三峡水库投入运行，河道淤积情势发生变化，下游河道变化显著。过去的相关关系曲线可能不再合适，需要研究并建立新的关系曲线。
3、在目前洪水预报系统中建立实时更新程序是重要的。数据同化技术如卡尔曼滤波或基因编程法对建立这种程序具有相当大的价值。
4、需要进一步跟踪和分析人类活动带来的影响。在过去20年间，长江流域兴建了大量的水利灌溉或其他供水工程，长江干流和支流特性发生了重大改变，水流特性受到影响。收集这些水利工程实时调度信息对洪水预报来说是重要的，尤其是对上游地区小流域来说更是如此。为了获得准确和有效的洪水预报，不断收集和跟踪人类活动是十分有意义的。
[1] Kohler, M.A., and Linsley, R.K., 1951. Predicting runoff from storm rainfall. Res. Paper 34,
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[3] Zhao, R.J., 1984. Hydrological modelling. Water Conservancy and hydropower publication,
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[5] Anthes, R. A., and Warner, T. T., 1978. Development of hydrodynamic models suitable for air
pollution and other mesometeorological studies. Mon. Wea. Rev., 106, 1045-1078.
作者简介：黄艳，PhD，长江委水文局总工助理，高工Contact
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Fax: +86 27 8282 9605
Email: yhuang@https://www.doczj.com/doc/e811867296.html,
Changjiang Real Time Flood Forecasting System
Yan Huang
Bureau of Hydrology, Changjiang Water Resources Commission
Abstract The Changjiang real time Flood Forecasting System (FFS) has been progressively developed throughout history since Changjiang Water Resources Commission (CWRC) was established in 1951. As an integrated approach, this system combines meteorological models which provides Quantitative Precipitation Forecasting (QPF) with various hydrological and hydraulic models, incorporates forecaster’s posterior analysis on the modeling outcomes, to provide real time Flood Forecasting (FF) for major gauge stations on Changjiang River. Models employed are: meteorological model MM5, hydrological model Xinanjiang and API model, and hydraulic model including Muskingum method, stochastic methods such as co-relationship curves between stations and the so-called ‘big-lake-routing’ approach near DongTing lake area, and fully hydrodynamic models such as MIKE 11.
This paper presents the framework and outline of the current FFS implemented in the Bureau of Hydrology (BOH) of CWRC. Theoretical background of each model is briefly given, as well as the forecasting scope and procedures, followed by some forecasting results. Discussions are given in the end of the paper on the key issues that require special attention and efforts to improve the current system to satisfy critical requirements from the changes of river nature as a result of human activities, and the flood prevention pressure due to the rapid economic and social development of the river basin.
Key word Real time flood forecasting; Changjiang; Quantitative Precipitation Forecasting (QPF)
1 Introduction
Flooding has caused enormous damage through its history on Changjiang River in China. Since 1877, at least 25 floods have exceeded the channel capacity of the river. The most recent of these major floods occurred in 1998. Since serious flooding at basin scale may involve millions of people living aside the river, requirement for Flood Forecasting (FF) in terms of accuracy, efficiency and sufficiency in scenario analysis is very high. In addition, the rapid economical development has induced progressively increasing pressure on the flood defense situation, and thence presents a continuous challenge to the FF technology. Moreover, increasing human activities within the basin also complicate the difficulties for FF. To support flood management at Changjiang River in the basin scale, a real time Flood Forecasting System (FFS) has been progressively developed in the FF department of the Bureau Of Hydrology (BOH), Changjiang Water Resources Commission (CWRC) since 1951 when CWRC was first established. It becomes the key system that provides regular basin-scale flood forecasting for flood management at Chagnjiang River.
Through three generations of system evolvement, the current Flood Forecasting System (FFS) was developed since the middle of 1990s. The system is supported by basin-wide data collecting and transferring system involving 1400 gauging stations, amongst there are 118 automatic hydrological monitoring stations. Various hydrological and hydraulic models are coupled in the system. This paper presents briefly the methodologies used in the current operational real time flood forecasting system, which is used at a very high frequency and updated at a regular period at
FF department, BOH CWRC (section 2). Some results are showed (section 3). Future challenges are discussed at the end of this paper (section 4).
2 Changjiang real time flood forecasting system
2.1 Overview
Located at the central-south China, the Changjiang River (also named Yangtze river) basin has 1.8 million km2 in area and over 6300 km in length. The upper catchment, which runs from the source of the river in the Qinghai-Tibet plateau to the city of Yichang, has a catchment area of 1.0 million km2. The middle catchment, which lies between Yichang and the City of Wuhan, has a catchment area of 0.68 million km2. The lower catchment, which runs from Wuhan down to the city of Shanghai at the estuary, has a catchment area of 0.12 million km2. To accord appropriate forecasting time and human resources input, the current FFS has been developed differently for the three areas accordingly (Figure 1).
Figure 1Current real time Flood Forecasting System (FFS) of Changjiang River, CWRC
As illustrated in Figure 1, several system components are involved in the current real time FFS. Follow the information flow, the system components can be distinguished as:
1. Metrological forecasting: providing Quantitative Precipitation Forecast (QPF) using meteorological models;
2. Hydrological modeling: using real time rainfall and QPF to predict runoff. Models used are mainly Antecedent Precipitation Index (API) method [1] using Unit Hydrograph (UH) [2] routing, and the Xinanjiang (XAJ) model [3];
3. Flood routing: using runoff from model estimations and actual measurements as the boundary
conditions, the flood routing procedures calculate water level and discharge at different stations using various hydraulic and statistic models; Models are Muskingum method [4], MIKE11 developed by DHI Water & Environment (https://www.doczj.com/doc/e811867296.html,/), co-relationship curves, and the so-called complex “big lake routing” at Dongting lake developed by BOH CWRC;
4. Posteriori analysis: combining results obtained from different models, integrating possible uncertainties in terms of human activities or weather dynamics, to make final decision on flood forecasts for issuing and management purpose. This part is not explicitly indicated in Figure 1 however it is a vital step in current FFS.
The following section explains the basic theory for each components and its functionality and role in the current real time FFS.
2.2 ystem components
As indicated above, the system components included in the current FFS are QPF, Rainfall-runoff modeling using hydrological models, flood routing using hydraulic approaches (models), and posterior analysis on model outcomes. Most models and approaches used in the FFS are mature in terms of theory, and more practical in terms of model complexity, and can be found in many text books. The only exception is the so-called “big lake routing” which is an approach developed specifically for the Dongting area for the main river channel especially Luosan station as one of the major gauging station at downstream of Changjiang River.
2.2.1 Quantitative Precipitation Forecast (QPF)
To increase FF lead time and to improve the accuracy, meteorological modelling is carried out in the current FFS to provide QPF for hydrological models. Currently two forecast methods are used to quasi-quantify short-term precipitation forecast. In the first method, based on the analysis of various meteorological information such as regular ground weather information, satellite aviation weather materials, satellite images, and radar remote sensing information, precipitation forecast range and tendency are estimated. The second method uses the MM5 model to forecast basin-wide precipitation. MM5 is a meteorological model for mid-term forecast, developed jointly by USA National Weather Service and University of California, which was first developed from a mesoscale model used by Anthes at Penn State in the early ‘70’s [5]. General information regarding the MM5 modeling system can be found on Web page https://www.doczj.com/doc/e811867296.html,/mm5/mm5-home.html. Both methods are used to provide the QPF in the current FFS. The QPF is carried out separately and not linked with the hydrological model automatically in terms of computer programming structure.
2.2.2 Hydrological modeling
Through the history of Changjiang flood forecasting practice, two typical hydrological models have been found reliable and accurate to calculate the runoff in most parts of the river basin. These two models are: the API model [1] and the Xinanjiang model [3] (Zhao, 1984).
API model: API model is usually combined with UH routing to calculate rainfall ~ runoff through the catchment. Introduced by the American engineer Sherman in 1932, the concept of the unit hydrograph ahs been widely accepted for its efficiency and effectiveness in rainfall ~ runoff computation. The UH is defined as the hydrograph of surface runoff resulting from effective
rainfall falling in a unit of time such as 1 hour or 1 day, and distributed uniformly in space and time over the total catchment area [2]. For most sub-catchments in Changjiang river basin, in general a 6 hour UH which is derived from historical data, is used to calculate runoff using the effective rainfall obtained from the API model. API is calculated on a daily basis and assumes that soil moisture declines exponentially when there is no rainfall, while the coefficient K differs for each month in a year.
Xinanjiang model: The Xinanjiang model is a conceptual rainfall–runoff model [3] (Zhao, 1984), and was developed for catchments with agricultural, forested and pastoral coverage. It has been widely used in Changjiang river basin. The model calculates runoff formation on the repletion of storage, i.e. to calculate the runoff after the soil has reached field capacity. In the model a basin is divided into sub-basins, the runoff is calculated based on non-uniform distribution effects of the tension water capacity. The runoff is separated and calculated in three parts: runoff production, runoff separation and runoff concentration; the outflow for each sub-basin is calculated and then routed through channels to the main basin outlet using the linear reservoir method.
Other hydrological models such as URBS, RAFTS which are of Australian origin and HEC-HMS which is of the United States origin, and NAM which is of Denmark origin, are also recently employed. These models are in testing phases in parallel to the current implemented models.
2.2.3 Flood routing
In current FFS, flood routing procedures consist of hydraulic models and statistic approaches. Depending on the river nature the procedures are different. At upstream areas where the river channel is relative narrow and stable, the Muskingum routing is well accepted; at downstream near Dongting lake area, due to the complex river-lake network, the statistic approach, i.e. the co-relationship curve and the ‘big-lake-routing’ procedure, performs better; in between MIKE11 performs relative stable and accurate.
Muskingum routing: as a widely applied 1-dimensional (1D) flood routing procedure, the Muskingum routing is the major hydraulic model in Changjiang main river channel flood routing, in particular at the up and middle stream areas where the river channel is geographically stable [5]. MIKE11: Developed by DHI Water & Environment, based on the conservation laws, MIKE 11 is a 1-dimensional fully hydrodynamic modeling package for the detailed analysis, design, management and operation of both simple and complex river and channel systems. The hydrodynamic module is the core of the MIKE 11 and forms the basis for its FF module.
Co-relationship curves: Using historical data, a set of water level ~ water level and/or discharge ~ discharge co-relationship curves between stations have been established by FF department BOH. In this method, flood wave transportation time is associated with peak values. This type of co-relationship curves express statistical characteristics and correspondence between two (or more) stations which are geographically linked. For example, important gauging stations such as Shashi at Jingjiang reach, Hankou station at Wuhan city, are all predicted using co-relationship curves to route the flood wave from its upstream stations of Yichang and Luosan, respectively.
Big Lake Routing – DongTing area: The most complex part and also important flood routing is the so-called “big-lake-routing method”, applied near DongTing area to predict water level and discharge at Luosan station. Regarding Luosan as a big storage, following mass balance principle, taking into all inflows from its upstream including four tributaries to DongTing lake, Yichang at main channel, Changyan from Qing river, and the catchment runoff, the method calculates water level at Luosan station through the water level ~ volume curve.
2.2.4 Posterior analysis
Modeling is the major but not the final step of the current FFS. The posterior analysis forms flood forecasting process with experts’ understanding to the situation and experiences, which is the final and important step of the current FFS. Although modeling results are in general good but during big flooding it is not sufficient. In big flooding period, situation is in general more complicated than what models can present. Therefore, to obtain reliable flood forecast, comprehensive analysis on the model outcomes combining uncertainties from all kinds of possible sources, are carried out by the forecasters to finally determine the flood forecast results. The posterior analysis in general involves the following tasks:
1. Accuracy analysis: combine forecasts from different models to determine the possible most accurate forecast;
2. Historical flood similarity study: compare with historical flooding event to find similarities, and to search for appropriate management measure when necessary;
3. Meteorological scenarios study: calculate floods based on scenarios of possible temporal and spatial combination of storms;
4. Social-economical assessment: by the end of the flood season a complete statistics will be applied to estimate the performance of the FFS, and to assess social-economical impact. It also provides an overall review to the inadequacies in system for the year and tackles improvement before the next flood season forecasting.
2.3 Summary
As presented above, consisting of various methods and models, combining meteorological forecasting, hydrological modeling and hydraulic flood routing, especially the posterior analysis by forecasters, the current FFS implemented in BOH_CWRC is operated on a daily base to provide 3-5 days flood forecasting for the major gauging stations on the main channel or the major tributaries. The following section presents some recent forecasting results.
Figure 26-hour cumulative precipitation forecasts on Yangtze River basin
3 Results
Some recent flood predictions have been chosen to demonstrate the products of QPF and flood forecasting within flood forecasting department work scope. The accuracy in terms of amplitude error for the peaks is assessed.
3.1 Quantitative precipitation forecasting
In the current FFS, meteorological simulation has provided QPF as the input for the hydrological model. Figure 2 shows the forecasts for 6 hour cumulative precipitation at Yangtze River Basin using MM5.
This quantitative result of the precipitation covering 6-48 hours (with 6 hour time step) is then provided in mm as ASCII file for hydrological models. However statistics analysis shows that the accuracy of the QPF using MM5 remains insufficient. Current efforts are being made on improving MM5 modelling accuracy for QPF.
3.2 Flood forecasting
Using the current system and QPF provided by the meteorological model, using the system presented in section 2, flood forecasting are made for gauging stations from Cuntan on discharge near Chongqing city, down to Yichang, Shashi, Zhicheng, Chenglingji (the mouth of DongTing lake), Luosan, Hankou and Datong on both discharges and water levels. Associated with the location of the station, lead time is in general 3 days for stations upstream of Zhicheng, and 5 days for downstream of Luosan (including Luosan). Figure 3 shows the flood forecasting for the flooding season in 2005 at Hankou station.
Figure 3 shows the 1-5 days water level forecast for the flood season in 2005 for Hankou station at Changjiang River. The average errors for 1-5 days are: 0.05m, 0.09m, 0.14m, 0.20m and 0.27m, respectively. The modeling system shows a robust and accurate flood forecast for Changjiang River in general.
4 Conclusions and discussions
Throughout the practice of its history, the current Changjiang flood forecasting system developed and implemented in BOH CWRC has provided accurate and efficient flood forecasting for flood management and control in Yangtze River basin, which gains significant social-economical benefit every year. Several characteristics that should be noted in the current FFS are:
1. Empirical method such as the co-relationship curves is widely used. The implementation of physically-based hydraulic model remains limited. The reason is: the physically-based deterministic hydrodynamic models require large amount of information, which is difficult to keep
it updated. For example it is difficult to keep very accurate cross section data due to the survey difficulties and the rapid change of the river (in particular the downstream area of the Three Gorges area). Meanwhile, it is impossible to keep updating the latest physical data as model calibration is time consuming task and it cannot satisfy the forecasting requirement. The empirical method is relatively simpler and easier to be adjusted using the latest hydrological data, and therefore are more practical.
2. In real time forecasting, simulations using models are just the first step, considering more information and uncertainties is a very important step for real time FF on Changjiang This type of capability works through the forecaster’s experience. They are difficult to express in mathematical equations neither explicit rule. The application of such implicit knowledge is a vital step in the flood forecasting process.
the with the
condition and flow characteristics have also changed. In addition, to maintain the current monitoring capability, increasing the frequency and density of sedimentation monitoring becomes more important. Meanwhile, to achieve more efficient information management, improvement on technology of automatic monitoring and data transferring, as well as analysis approach/models are becoming as well an important task.
2. It is urgent to update the current forecasting/modeling methods and technology. As the result of the human activities, current FF methods are no longer accurate. Due to the operation of Three Gorges Reservoir which has changed in both temporal and spatial distribution the sedimentation condition, change to the river channel at downstream areas is found significant. The old co-relationship curves established using historical data before the reservoir will be soon out of date. It is important to study and establish the new co-relationships following the nature changes.
3. It is important to develop a real time updating procedure in current FFS. There is an advantage in using the hydrodynamic models as it can be quickly modified to represent the updated river properties. However, due to the time consuming (relative to its changing frequency) for calibration, a real time updating procedure is needed to memorize and minimizes the model errors. Data assimilation technology such as Kalman Filtering or Genetic programming is of considerable value for such a development.
4. Further tackling and analyzing impact of human activities is needed. In the last two decades, for economical development, many hydro-constructions for hydropower, irrigation or other water supply purposes have been built on both the main channel and tributaries of Yangtze River basin. These human activities have largely changed the river nature and affected its flow characteristic. Gathering real time operation information of these projects is important for flood forecasting, especially at small catchments at upstream areas. For example according to the model simulations and weather condition, there should apparently be a big flood. However due to the storing of water at an upstream reservoir which is not included in the current system, the water is not balanced in the FFS, and this would create large uncertainty to the forecasting results. Not to mention is the operation of the big projects such as Three Gorges Dam which has changed the river nature and therefore affected flow combination at its downstream. For example, due to the lowering of the river bed at the main channel because of the change of sedimentation condition, the ratio outflow to DongTing lake is also changing. Therefore, to obtain an accurate and efficient flood forecasting, it is of great significance to collecting and tracking the operations of human activities frequently.
References
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About the author: Yan Huang (Ms.), born in September 1971 in Guizhou, China. Rewarded Doctorate degree (PhD) in October 2005 from University Twente, The Netherlands. Currently she is the assistant chief engineer (senior engineer) of Bureau of Hydrology, Changjiang Water Resources Commission. Contact
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4.7洪水预报系统 综合考虑招标书中的需求，我们推荐使用“中国洪水预报系统”作为本项目中的洪水预报软件。“中国洪水预报系统”是在财政部和国家防办的支持下，由水利部水利信息中心联合国内其他单位研制开发的洪水预报软件。系统结合我国的实际情况，基于统一的实时水情数据库、预报专用数据库和客户/服务器环境，采用规范、标准、先进的软硬件环境及模块化、开放性结构，建立常用预报模型和方法库，能方便地加入新的预报模型，快速地构造多种类的预报方案，具有人工试错和自动优选相耦合的模型率定系统，可用图形和表格方式干预任何过程的实时交互预报系统，提供通用的数据预处理模块和常用的实用模块，以及完整的预报系统管理功能。系统具有通用性强、功能全面、操作简便等特点，完全可以满足招标书中关于洪水预报软件的要求。 4.7.1洪水预报关键技术 要建设方便实用，预报精度满足要求的洪水预报系统，我们认为需要解决以下关键技术： 1)预报模型库的建立 预报模型是预报系统的核心，预报系统各模块均是围绕预报模型而开发，通用的洪水预报系统必具有通用的预报模型库，目前在实时洪水预报方面，比较实用的是确定性概念模型，按照模拟的对象不同可分为河道汇流模型、流域产流模型、流域汇流模型、经验模型等。 预报模型库要解决以下问题：一是通用的预报模型库标准数据接口。模型所需数据包括输入数据、输出数据、模型参数、模型状态等，不同种类模型需要不同种类数据，能否设计提出一通用的标准数据接口是建立预报模型库的关键；二是预报模型库的管理，主要是预报模型的调用、运行，以及修改和删除等功能；三是用户可任意在预报模型库中增加所开发的模型，即预报模型库具有很强的扩展性。 2)预报方案的构建
第9章 实用洪水预报方法 9.1 河段洪水预报 9.1.1 相应水位（流量）预报 相应水位(流量)预报是根据天然河道里洪水波运动原理，分析洪水波在运动过程中，波的任一位相水位(相当于水位过程线上任一时刻的水位)自上站传播到下站时的相应水位及其传播速度的变化规律，即研究河段上下游断面相应水位间和水位与传播速度之间的定量规律，建立相应水位间和关系，据此进行预报的一种简便方法。 9.1.1.1 无支流河段的水位（流量）预报 （1） 基本原理 在恒定流水面上，由于外来原因，例如暴雨径流，水电站运行，闸坝放水等，突然被注入一定水量，则原来恒定流水面便因此受到干扰而形成一种不稳定波动，这就是洪水波。 洪水波的特征可用附加比降、位相、相应流量(水位)、波速等物理量来描写。天然棱柱形河道里洪水波运动是一种渐变非恒定流。当洪水波沿河道自上游向下游演进时，由于存在着附加比降，引起不断变形，表现为两种形态：即洪水波的推移和坦化，且在传进过程中连续地同时发生。洪水波的演进，引起河道断面水位的涨落变化：波前阶段经过断面时水位不断上升，而波后阶段经过断面时，水位则下降。河道断面边界条件的影响则是固定的。例如当河段内有开阔滩地，到某一高水位即行漫滩，洪水波加剧坦化，波高明显衰减，致使下站洪峰水位降低，洪水历时增长。如果下游比上游断面狭窄时，则受壅水作用，使下游断面的波高比上游的增大。此外，区间来水、回水顶托及分洪溃口等外界因素。有时对洪水波变形也有很大的影响。 相应水位是指河段上、下站同位相的水位。相应水位(流量)预报，简要地说就是用某时刻上站的水位(流量)预报一定时间(如传播时间)后下站的水位(流量)。 在天然河道里，当外界条件不变时，水位的变化总是由于流量的变化所引起的，相应水位的实质是相应流量，所以研究河道水位的变化规律，就应当研究河道中形成这个水位的流量的变化规律。 设在某一不太长的河段中，上、下站间距为L，t 时刻上站流量为,,m u t Q ,经过传播时间τ后，下站流量为,,m l t Q τ+，若无旁侧入流，上、下站相应流量的关系为： ,,,,m l t m u t Q Q Q τ+=?Δ (9.1.1.1)
第五章 河道洪水演算及实时洪水预报 河道洪水演算，是以河槽洪水波运动理论为基础，由河段上游断面的水位、流量过程预报下游断面的水位、流量过程。本文着重介绍马斯京根洪水演算方法以及简化的水力学方法。 5.1 马斯京根演算法 马斯京根演算法是美国麦卡锡(G . T. McCarthy)于1938年在美国马斯京根河上使用的流量演算方法。经过几十年的应用和发展，已形成了许多不同的应用形式。下面介绍主要的演算形式。 该法将河段水流圣维南方程组中的连续方程简化为水量平衡方程，把动力方程简化为马斯京根法的河槽蓄泄方程，对简化的方程组联解，得到演算方程。 5.1.1 基本原理 该法的基本原理，就是根据入流和起始条件，通过逐时段求解河段的水量平衡方程和槽泄方程，计算出流过程。 在无区间入流情况下，河段某一时段的水量平衡方程为 122121)(21 )(21W W t O O t I I -=?+-?+ (5-1) 式中：1I 、2I 分别为时段初、末的河段入流量；1O 、2O 分别为时段初、末的河段出流量；1W 、2W 分别为时段初、末的河段蓄量。 河段蓄水量与泄流量关系的蓄泄方程，一般可概括为 )(O f W = (5-2) 式中：O 为河段任一流量O 对应的槽蓄量。 根据建立蓄泄方程的方法不同，流量演算法可分为马斯京根法、特征河长发等。马斯京根法就是按照马斯京根蓄泄方程建立的流量演算方法。 5.1.2 马斯京根流量演算方程 马斯京根蓄泄方程可写为 Q K O x xI K W '=-+=])1([ (5-3) 式中：K 为蓄量参数，也是稳定流情况下的河段传播时间；x 称为流量比重因子； Q '为示储流量。 联立求解式(5-2)和(5-3)，得到马斯京根流量演算公式为
横山水库洪水预报方案技术报告 （江苏省水文水资源勘测局无锡分局盛龙寿） 1.基本情况 (1) 1.1流域概况 (1) 1.2工程概况 (1) 1.3水文站点 (2) 2.产流计算 (3) 2.1产流模型 (3) 2.2产流计算 (4) 3.汇流计算 (4) 3.1单位线率定 (4) 3.2汇流计算 (6) 4.方案精度 (7) 5.预报软件 (7) 5.1运行环境 (7) 5.2资料录入 (7) 5.3水库调洪 (8) 5.4输出成果 (9) 5.5调洪程序 (10) 附件：单位线率定图表 (11)
1.基本情况 1.1 流域概况 自然地理：横山水库位于江苏省宜兴市，是厔溪河水系的拦蓄工程。水库集水面积154.8km2，上游山高岭陡，南部主要为太华山区，最高海拔500m以上，地势由南向北减缓，平均高程300m以上，流域内有100多条纵横交错的涧水由南向北呈扇形汇合而下，主要来水有两处：一是来自宜兴的太华山、襄王岭、分介岭、唐盘山等；二是来自溧阳的金牛岭、同官岭、松岭等。两处水源约占横山水库总来水的60%和40%。流域干流全长13km，河道坡降6.58‰，水库周围为建德群火山岩、茅山群灰白、紫红、黄色砂岩，石质坚硬，渗水性小。流域内植被达98％以上，山上生长成片竹林及各种用材林，浓郁成荫。山地占80％，可耕地约占10％。 流域气象：平均年降雨量为1310mm，平均雨日135.6日，平均年水面蒸发约870mm，平均相对湿度为80.1%，平均风速3.0m/s，年平均气温15.7℃左右，属湿润的亚热带季风气候区。全年降水的50～60％集中于6～9月份，6、7月份冷暖气团在上空遭遇，常产生锋面低压和静止锋，形成连续阴雨的梅雨天气，7至9月多受热带风暴影响，易形成来势迅猛的特大暴雨。 1.2 工程概况 横山水库是无锡地区唯一的一座大（Ⅱ）型水库，也是江苏省六大水库之一。水库于1958年动工兴建，1969年9月基本竣工。经省水利厅、太湖局立项批复，横山水库除险加固工程于2001年10月开工建设，总投资9938万元，按100年一遇设计，2000年一遇校核。水库原设计以防洪、灌溉为主，兼顾水力发电、水产养殖等综合经营，现发展为防洪、供水为主，结合发电、水产养殖。 横山水库总库容1.12亿m3，2000年一遇校核洪水位40.36 m(镇江吴淞基
用中国洪水预报系统率定丰良河洪水参数 摘要：利用水利部“948”项目“交互式洪水预报系统”（也称“中国洪水预报系统”）平台，使用三水源新安江模型，对丰良河的棠荆水文站小流域洪水进行参数率定，并对率定结果进行分析，确定适合该小流域洪水特征的参数，增加模型洪水计算的拟合度。得到较好的洪水预报方案。 关键词：小流域，中国洪水预报系统，丰良河，棠荆，参数 引言 应用新安江三水源模型对洪水预报方案进行参数率定，是目前使用较多的一种洪水预报方案制作方法。但对小流域的洪水预报方案往往结果不太理想。主要原因是小流域洪水特征是陡涨陡落，汇流时间快，预见期短，而且一般小流域水文站点稀少，雨量站点也相对不足，从而导致小流域的洪水预报能力相对薄弱。笔者使用“948”项目的“中国洪水预报系统”软件，率定丰良河棠荆站的洪水预报方案，并对率定的参数进行分析、修改和评价。 丰良河是韩江一级支流，发源于兴宁市铁牛牯，于青溪流入丰顺境内，于黄金望楼汇白溪，于高园汇龙溪，流经广洋，在站口汇入韩江。流域集水面积899km2，河长75km，平均坡降0.286％。流域内的白溪和龙溪两条支流的集水面积超过100km2，流域内水力资源丰富，理论蕴藏量4.96万kw。在下游广洋、站口河段两岸，土地低洼、加上受韩江顶托影响，常遭洪涝灾害威胁。建国后经裁弯取顺，在黄金万亩洪泛区兴建了防洪治涝工程，大大改善了农业生产和人们生活条件。 棠荆站地处丰良河中段，位于丰顺县丰良镇，东经116°12′48″，北纬23°58′18″（该站位置见图1）。集水面积267km2，河流全长75km，源头至棠荆站测验断面长33km。是韩江中下游产汇流分析研究的代表站，用于研究粤东莲花山以南高山降水和丰良河各水文要素的特征关系，为二类精度水文站。 图1 棠荆站在流域中的位置示意图 丰良河源头至棠荆站测验断面的汇流时间约4小时，棠荆站至丰良河出口传播时间约6
山洪灾害监测预警软件产品说明 北京燕禹水务科技有限公司 二〇一〇年三月
目录 1软件产品总体结构 (1) 2软件产品逻辑结构 (2) 3软件产品运行环境 (4) 3.1软件服务端运行环境 (4) 3.2软件客户端运行环境 (4) 4软件产品性能 (4) 5防洪综合数据库说明 (5) 5.1数据库总体构成 (5) 5.2数据库分类说明 (5) 5.2.1空间数据库 (5) 5.2.2属性数据库 (6) 6数据接收处理软件功能说明 (8) 7山洪灾害监测预警系统应用软件功能说明 (8) 7.1决策支持软件功能 (8) 7.1.1基础信息管理 (9) 7.1.2实时汛情监视 (13) 7.1.3山洪灾害信息服务 (17) 7.1.4洪水预报分析 (19) 7.1.5预警发布 (22) 7.1.6预案管理 (24)
7.1.7报表管理 (25) 7.1.8系统管理 (25) 7.2乡镇灾情上报软件功能 (29) 7.2.1灾情填报 (29) 7.2.2灾情统计分析 (29) 7.3山洪灾害专用图形编辑软件功能 (30) 7.3.1添加要素 (31) 7.3.2移动要素 (31) 7.3.3删除要素 (31) 7.3.4专题图输出 (32) 8防洪综合数据库软件功能说明 (32) 8.1查询检索 (32) 8.2数据编辑 (32) 8.3数据导入导出 (33)
1软件产品总体结构 防办通过通信网络、计算机网络与雨量监测点、水位监测点、上下级防汛机构及水文、气象、国土等其它相关单位相连；需从外部获取的山洪灾害相关信息通过网络传输后经过接收处理进入防洪综合数据库。在防洪综合数据库的基础上建设基于山洪灾害监测预警系统应用软件（包括决策支持软件、乡镇灾情上报软件和专用图形编辑软件），实现基础信息查询、水雨情监测查询、气象国土信息服务、水情预报服务、预警发布服务、预警响应服务、系统管理等应用。防洪综合数据库软件实现防洪综合数据库的综合管理维护。
一、洪水预报系统边界 防汛抗旱综合数据库 实时雨水情信息历史特征值信息水利工程特征参数 防洪调度系统水利工程调度成果主要河段调度成果 洪水预报系统软件平台洪水预报成果 数据汇集平台 预报成果共享 洪水预报系统边界 预报方案建设 模型方法库建设 天气雷达应用系统区域定量降水估算产品 二、洪水预报系统流程分析 不同工程运用方式模拟 不同调度方案对比 不同降雨模式预报模拟 预报效益评估 历史暴雨过程预报模拟 数值降雨风险评估 历史洪水对比分析 多成果优选 专家交互修正 抗暴雨能力预测 水资源预测 水位、流量关系转换 实时作业洪水预报 计算土湿等状态变量 整理提取历史数据 等时段化、归档 纠错、缺测插补 预报数据处理综合计算分析 洪水模拟 预测预报计算 防洪调度、会商、决策 要素计算 洪水预报业务流程图 三、预报方案编制业务流程 预报方案编制从业务内容上分为预报模型选择、预报方案编制和方案参数率定三个阶段，这三个阶段涵盖了预报方案的全部业务工作内容。预报方案构建子系统业务流程：
否是 否是 模型选择参数率定 方案定制 基础资料整理 暴 雨 洪 水 特 点 分 析 预 报 模 型 选 择 是 否 适 用 ？ 模 型 软 件 开 发 预 报 方 案 定 义 预 报 方 案 属 性 设 置 历 史 资 料 收 集 入 库 历 史 资 料 分 析 处 理 预 报 模 型 选 择 是 否 最 优 ？ 保 存 最 优 参 数 预报方案编制业务流程图 预报模型选择阶段的工作内容主要包括基础资料收集整理、暴雨洪水特点分 析、预报模型选择（模型适应性分析）、模型软件开发和预报方案定制等。 预报方案编制阶段的工作内容主要包括方案定义（预报方案的类型、输入、所使用的模型、预报方案的输出等）和方案属性设置（预报站码、时间步长、预热期、预见期等）。 方案参数率定阶段的工作内容主要包括历史资料收集入库、历史资料分析处理、模型参数率定等。模型参数率定的方法分为人工试算和自动优选两种。在实际操作过程中两者需结合使用。 四、预报模型和方法选择 短期洪水预报有三种基本类型，一是河段洪水预报，二是流域降雨径流预报，三是以上两者的集合。 河段洪水预报：根据河段上断面的水位或流量，推求下断面的水位或流量。 降雨径流预报：根据流域上一场降雨，推求流域出口断面流量过程线，称为流域降水径流预报。
岸堤水库雨洪资源解析 使 用 说 明 书 二〇一五年六月一日 作者:文华 :******** :fblwh150@163. 目录 第一章概述 (3 第二章功能简介 (5 第一节功能特点 (5 第二节软件画面 (6 第三节运算功能 (7 第四节气象云图及气象雷达 (13 第三章数学模型 (14 第一节洪水模型 (14
1、瞬时单位线 (14 2、CAMMADIST函数语法 (15 3、CAMMADIST函数应用 (16 4、流域洪水错时叠加 (17 第二节洪水传播 (18 第三节泄量模型 (19 1、闸门出流 (19 2、推求水面线 (21 3、闸门泄量 (22 第四节调洪演算 (22 第五节控运案 (23 第四章扩展性设计 (23 第五章调洪实例 (29 第六章课目攻关概况 (30 第七章使用说明书 (31 第一节洪水预报 (31 第二节调洪演算 (33 第三节其他计算 (33
附件课题研发小组成员....................................................................... 错误!未定义书签。 第一章概述 控制和预见洪水,让洪水变为一种资源,实现科学预见、动态管理、合理利用,是本课题的研究对象。 科学控制洪水,真正能够对洪水运用自如,其首要问题是准确解析、及时预报,掌握洪水动态。但目前实际应用中,对水库防洪兴利控制运用,还仅限于依靠库水位的变化,结合下游河道的承受能力,试探性的调节洪水,这种洪水调整模式,具有较大的盲目性,理论面的支撑相对不足。 当前,各水库防汛主体单位,均制定了相应的《水库控制运用案》。如岸堤水库防洪调度图(图1,但这些案的编制和批复仅表现为粗线条和原则性的界定,是在进行大量假定的基础上进行编制的,应用中的可操作性相对欠缺,在实践中仅具有指导意义。 (图1 洪水调度控制案的编制,偏离实际应用,存在的突出问题,主要表现在以下几个面: 1、假定了降雨的空间分配是均匀的,即整个流域降雨分布是均等的。但实际降雨,特别是流域面积稍大的水库,降雨的空间分布几乎不可能是均等。 2、事先拟定了24小时降雨在1日各时段上的雨量分配。但实际降雨在时段上的分配,是个随机的不确定因素。 3、控制运用案的编制,起调水位为汛中限制水位,但实际降雨前的库水位,却几乎不可能恰巧是汛中限制水位。 4、所有闸门同开度启用,与实际控制运用也不相符。
新短期洪水预报方法的探讨 洪水预报是一个世界性难题，有很多的新方法在探讨，笔者从事水文洪水预报工作二十多年，积累了一定的理论依据和实践经验，根据洪水波传递原理采用波形移植，并加入区间来水补充的形式是一种较好的方法，并在实际工作中加以应用，得到了应正。 标签：新短期洪水洪水波波形预报方法 在天然河道中，当区间入流较小时，河道洪水在向下游的传递过程中，可忽略不计区间来水的影响，洪水波会向下游按图示传递。 当断面稳定时，通过断面的洪水会以一个固定的水位过程表现出来，形式如右图。 在断面水位过程的表现中，会出现起涨点A1，洪峰点B1，而断面流量的计算形式是Q=A·V式中Q代表流量，A代表断面面积，V代表断面平均流速。 洪峰点和起涨点的差值会形成涨差H1，通过上、下游两个站的断面实测水位资料，可以计算出上、下游的两个站的实际涨差H上、H下，在一次完整的洪水过程中，上、下游的涨差是不一致的，下游涨差大于上游涨差，这就是区间来水的加入造成的。 根据以上原理摘录漫水湾，德昌（二）站1998年特大洪水做比较： 从表中的涨差、差值可看出均为负值，这就证明是洪水波的传递造成的。两个断面的涨差的差值就是区间来水的加入。 如图所示： 根据不同水位级的涨差，差值的量在下游站，水位流量关系图上就可以查得相应的流量，这个流量就是区间汇流量。而汇流历时是将降雨量和水位过程线、点绘在同一时间的坐标图纸上。雨量柱形的最大点与洪峰点的时间差，就是汇流历时。如右图所示。 用传统的方法作预报方案，同样用1998年漫水湾、德昌（二）站资料、如图： 方案效果良好、确实可靠且经实际作业预报检验，可行、可靠。而用水位的涨差法，同样可靠且更为简单方便。在水情值班中，都会随值班同时点绘雨量、水位过程线，就能掌握各时段的水位涨差。一旦需要做预报时，能够做到方便快捷。
附件2 论文中英文摘要 作者姓名：吴志勇 论文题目：定量降雨与实时洪水预报研究 作者简介：吴志勇，男，1979年01月出生，2003年09月师从于河海大学陆桂华教授，于2008年06月获博士学位。 中文摘要 基于实测降雨的传统洪水预报方法，预见期较短，难以完全满足防汛调度、洪水资源化应用等洪水管理的要求。预见期短已成为水文预报发挥更大效益的主要障碍。从研究与实践均表明，预见期的延长必须依赖有足够精度的定量降雨预报。本文以增长洪水预报预见期为主要目标，重点研究了引入降雨预见期的实时洪水预报技术，突出数值天气预报模式、陆面过程模型以及基于网格的流域汇流模型和实时洪水预报系统等方面问题的解决。 较长预见期的降雨预报必须基于全球数值天气预报模式。目前全球数值天气预报模式模拟范围覆盖全球，由于计算条件的限制，模式的网格往往较大，水平网格为25~100 km。相对于数值天气预报模式，流域洪水预报要求较小尺度下进行，如分布式水文模型采用的网格为0.01~1 km。因此，将大气数值模式和水文模型耦合进行洪水预报时，需解决它们之间的尺度问题。本文采用MC2模式（Mesoscale Compressible Community Model）作为动力尺度降解工具，进行了具有预见期长达96 h，空间分辨率达20 km和5 km的降雨预报研究。分析了预报区域范围大小、时空分辨率和物理过程参数化方案等关键要素的确定和协调问题，提出了考虑水汽源地影响的区域数值天气预报模式构建方法，建立了MC2多层自嵌套方案。选取了淮河流域1998年、2003年以及2005~2007年汛期资料对降雨预报进行了后预报和实时预报检验，结果表明，本文建立的MC2模式对淮河流域暴雨具有很好的预报能力，特别是对梅雨期强降雨预报，无论其雨带分布和结构，还是暴雨中心位置及强度，均能获得较高的预报精度。 陆面是陆气系统的重要组成部分，它控制着地表能量在感热和潜热间的分配，以及地表水分在蒸发和径流之间的分配，对全球和区域天气、气候有重要影响作用。本文引入CLASS （Canadian Land Surface Scheme）模型作为陆面过程模型与MC2模式耦合。原CLASS模型具有很强的模拟能量通量能力，但缺乏模拟重要的壤中流产流的机制。为此，本文提出了对CLASS的产流模块的改进方案。改进方案采用田间持水量阈值来实现壤中流的产生，引入了空间分布函数来表示土壤田间持水量在次网格内的变化。选用了1998和1999年淮河流域能量与水分循环试验（HUBEX）的观测资料，对改进前后的CLASS模型进行了点尺度和流域
洪水预报及水情服务系统维护项目 招标文件 招标编号：0773-1741GNOA01752 中金招标有限责任公司 2017年6月 第一章投标邀请 1.中金招标有限责任公司（以下简称“招标机构”）受北京市水文总站委托（以 下简称“采购人”），对洪水预报及水情服务系统维护项目进行国内公开招 标,请合格的投标人前来参加本次招标活动。 2.招标编号：0773-1741GNOA01752 3.招标内容为： 技术服务项目名称单位数量 一预报模型增加及异常修改完善项1 二系统运行效率优化升级项1 三数据前处理和导入模块项1 四电话支持项1 五远程支持项1 六现场支持项1 七突发应急支持项1 八其他项1 九汛期值守项1 十wiski软件应用项1 总计 本次招标共一个包，投标人须以包为单位对包中全部内容进行投标，不得拆分，对一个包的部分投标将被拒绝。 4.采购预算：人民币93.276万元 5.投标人的资质和业绩要求： 1）投标人必须满足《中华人民共和国政府采购法》二十二条之规定： （一）具有独立承担民事责任的能力； （二）具有良好的商业信誉和健全的财务会计制度；
（三）具有履行合同所必需的设备和专业技术能力； （四）有依法缴纳税收和社会保障资金的良好记录； （五）参加政府采购活动前三年内，在经营活动中没有重大违法记录； （六）法律、行政法规规定的其他条件。 2）在中华人民共和国境内合法注册的，具有独立法人资格，营业执照有效；在法律上和财务上独立、合法运作并独立于采购人和采购代理机构之外； 3）投标人须符合《财政部关于在政府采购活动中查询及使用信用记录有关问题的通知》（财库〔2016〕125号）的相关要求。 4) 投标人所投WISKI软件产品须获得软件厂商针对本项目的软件代理授 权书 5）必须购买招标文件并登记备案，未购买招标文件并登记备案的潜在投标人均无资格参加本次投标。 6）本次招标不接受联合体投标。 6.有兴趣的合格投标人可于2017年06月26日起至2017年07月03日之前 每天(节假日除外)上午9:30时至11:30时，下午14:00至16:30时(北京时间)在北京市海淀区西三环北路21号久凌大厦南楼15层查阅或购买招标文件，本招标文件售价为200.00元人民币/本，售后不退。购买或查阅招标文件时应持： 1）有效营业执照的原件及复印件（加盖公章）； 2）组织机构代码证的原件及复印件（三证合一除外）（加盖公章）； 3）税务登记证原件及复印件（三证合一除外）（加盖公章）； 4）针对此项目出具的法定代表人授权委托书原件； 5）法定代表人身份证复印件（加盖公章）； 6）被授权人身份证原件及复印件（加盖公章）； 7）被授权人近六个月社保缴纳证明。 7.所有投标文件都应附有规定金额的投标保证金，并同投标文件一同递交。 投标保证金为人民币壹万伍仟元整。投标保证金应用人民币以下列形式提交：转账支票或电子汇票，致中金招标有限责任公司。注：确定为中小型
中小河流洪水预报系统使用说明书 四川晨光信息自动化工程有限公司 版权所有不得翻印 二零一一年四月
目录 1. 概述 (4) 1.1. 硬件环境 (4) 1.1.1. 服务器 (4) 1.1.2. 工作站 (4) 1.1.3. 通信设备 (5) 1.2. 软件环境 (5) 1.2.1. 服务器 (5) 1.2.2. 工作站 (5) 2. 安装说明 (5) 2.1. 中小河流洪水预报系统安装 (5) 3. 使用说明 (7) 3.1. 运行本软件 (7) 3.2. 主窗口 (9) 3.3. 用户管理 (11) 3.4. 用户登录 (12) 3.5. 退出登录 (13) 3.6. 原始信息 (14) 3.7. 日志查询 (14) 3.8. 数据召测 (14) 3.9. RTU参数操作 (16) 3.10. 系统设置管理 (18) 3.10.1. 本地设置 (20) 3.10.2. 测站基本信息管理 (20) 3.10.3. RTU参数管理 (22) 3.10.4. 报警参数设置 (23) 3.10.5. 水位流量关系 (24) 3.11. 洪水预报参数管理 (27)
3.11.1. 洪水传播时间管理 (27) 3.11.2. 水文预报发布单位编码 (28) 3.12. 洪水预报 (30) 3.12.1. 降水量预报 (30) 3.12.2. 河道水情预报 (31) 3.13. 信息检索查询 (32) 3.13.1. 河道水情信息查询 (32) 3.13.2. 其它要素信息查询 (35) 3.13.3. 畅通率统计 (35) 3.13.4. 人工置数处理 (35) 3.14. 软件信息查询 (35) 3.15. 权限管理 (36) 3.16. 退出系统 (36)
附件 洪水预报软件测评方案（试行） 一、总则 1、测评目的 为促进水利科技推广管理工作，服务洪水预报系统建设，水利部科技推广中心、水利部防洪抗旱减灾工程技术研究中心、中国水利学会减灾专业委员会联合组织开展洪水预报软件的测评工作。 2、参评单位 国内已经获得洪水预报软件著作权的单位单独或联名参加。报送的洪水预报软件，必须为报送单位自主研发或联合研发，代理销售的不具备报名资格。 3、测评方式 测评含软件测试和专家评审两部分。 （1）软件测试。由具有中国合格评定国家认可委员会（CNAS）资质的国家级软件检测机构对各参评产品进行软件测试。 （2）专家评审。参评单位对参评产品进行应用功能演示，由专家组现场评审。 4、评分办法 软件测评结果以分值表示，100 分为满分，其中软件测试部分占
70%，专家评审部分占30%。总分≥85分的为“优良”产品；85分＞总分≥60分的为“合格”产品；总分≤60分为“需改进”产品。 二、软件测试大纲 1、测试依据 ?GB/T 25000.51-2010 《软件工程软件产品质量要求与评价（SQuaRE）商业现货（COTS）软件产品的质量要求和测试细 则》； ?SL323-2011《实时雨水情数据库表结构及标识符标准》； ?GB/T 22482-2008《水文情报预报规范》。 2、测试准备 （1）测试环境 软件测试地点设在检测机构，检测机构按照《软件工程软件产品质量要求与评价（SQuaRE）商业现货（COTS）软件产品的质量要求和测试细则》中的设备配置，统一准备测试环境，参评单位负责在统一的测试环境上安置应用软件。 参评单位应在规定的时间进行系统安置工作（时间最长为一个工作日），并签署相关测试委托书。 （2）测试文档 在系统测试开始前，参评单位向检测机构提供用户手册或操作手册等系统相关文档。
中小河流洪水预报系统 洪水预报子系统是中小河流洪水预报预警系统的重要组成部门。该系统要以其它系统提供的各类信息为基础，进行洪水预测、预报和分析计算，快速、准确的为防汛抗旱部门提供调度决策的科学依据。 1 功能 系统以实时雨水情数据库、历史洪水数据库、地理空间数据库、气象数据库等信息资源为基础，依托计算机网络环境，遵循统一的技术架构，具有系统管理、预报模型管理、预报方案管理、模型参数率定、实时交互式预报及自动预报、预报评估等功能。作业预报是整个系统的最主要的组成部分，其中自动预报功能和自动校正技术是中小河流山洪预警预报的必须具备的两个功能，因为中小河流洪水具有来势迅猛，突发性强，成灾快的特点，人工预报一般很难进行有效控制，同时自动校正技术使得自动预报避免计算机的累积误差达到人工交互式作业预报的优点。开发出适用于中小河流的洪水预报子系统，为中小河流的防洪、抗旱、会商提供依据，并且实现已有洪水预报和中小河流洪水预报的整合。 洪水预报子系统主要包括：系统管理、预报模型及预报方案管理、模型参数率定、实时预报及自动预报、模拟计算及历史数据验证等功能。
该系统一般情况下由省级中心和地市级分中心的专业人员操作执行，同时也可采取自动预报的方式执行。 2 框架 在省中心及各地市级中心采取胖客户端的方式建设部署洪水预报子系统。 图11-1 洪水预报子系统部署架构图 洪水预报子系统各项功能之间通过实时水情数据库和预报专用数据库实现数据的交换。预报软件平台洪水预报业务流程如图所示：
图11-2洪水预报子系统作业流程图 3技术实现 图11-3 洪水预报子系统功能示意图 1、定制预报方案，建立模型组合和流程关系等。对于同一预报断面可以有多种预报方案。 以水文站为控制划分预报区域。每个预报断面还可划分为若干个
美国洪水预报及预警系统发展概况 黄保国夏冰 摘要美国在防御洪涝灾害的手段方面较为先进。突发洪水研究、雷达预警、洪水预报、洪水量化预报、面向流域可能的河流洪水预报及洪水预警系统是美国在洪水预报领域的研究成果。通过对美国洪水预报研究的了解,确定洪水预报研究今后发展趋势。 关键词防洪洪水预报预警 洪水被认为是世界范围内的最频繁和最具毁灭性的自然灾害之一。仅美国,就有两万多个洪水多发区域,其中3000个在国家气象局的洪水预报范围内,1000个有当地的洪水预警系统,其余的有县一级预报系统。灾害洪水频繁发生时,洪水预测并及时发出预警对于减灾意义重大。一一一一、、、、在瞬时突发洪水预报研究方面在瞬时突发洪水预报研究方面在瞬时突发洪水预报研究方面在瞬时突发洪水预报研究方面美国发展了三种降雨模型,即简单被动模型、简单分布模型及复杂分布模型。根据模拟的计算结果可得出如下结论:降雨的空间分布是瞬时突发洪水的基本参数,逐渐递减的增长规律适用于各种水文模型,降雨预报是可靠预警和超前预报的前提,应集中有限的资源用在预报的空间均值和降水的时间分布上,而不是点降水值的预报上。二、在雷达估计降雨方面的研究 1.气象雷达系统由160个雷达组成的新一代多普勒气象雷达系统,不断扩大降雨在探测暴雨、估计降雨范围、降雨强度、最终预报上游洪水和瞬时洪水等领域的视野。研究表明,用雨量测站记录的降雨值和雷达估计值进行洪水预报最接近观测值。 2.雷达扫描系统①用科技手段将降雨区域内的雷达图像分解成平面的等值线图,并由雷达图像追踪暴雨的时空变化,最后将这一变化按指数趋势对未来状态进行描述。将描述性的等值线图按超前时间重新组合,便形成了特定区域的降雨预报图。这项技术有望从一场暴雨过去的雷达数据获得直到30min的超前预报时间。美国还运用该模型对100～1000km2规模的河流进行超前1h的面积均值预报。此雷达降雨预报方式可大幅度降低预测误差,增加预报的准确性。②使用雷达降雨预报的双单元模型估计暴雨轨迹。其基本假设是把最终降水作为时空函数等于时间平均值和时空变值之和。其中一个模型是借助雷达数据、地表温度测量、凝结点和凝结气压、环境温度的无线电测候特征曲线和水的蒸发密度等预报降雨的平均值。利用统计自动递减模型进行降雨变值预测。运用修饰模型求得预测降水值。计算结果表明,模型在预报持续降雨(假设当时观测的降雨要持续1h)方面结果不错,甚至某种程度上要好于传输模型预测。其他的研究表明,将水汽运动的物理参数、卫星及地表数据加上一些限制性信息综合起来,将其用于预报要好于雷达扫描估计暴雨轨迹作出的预报结果。三三三三、、、、在江河干流洪水预报方面在江河干流洪水预报方面在江河干流洪水预报方面在江河干流洪水预报方面美国国家气象中心使用河流预报系统(NWSRFS)预报上游洪水。这个系统由三个概化模型组成:空间被动降雨产流模型、被动土壤湿度描述模型、非常态线性水库泄流及河道洪水演进模型。气象中心扩展Kalman过滤器的使用范围,假设预报不确定性因素主要来自模型参数估计错误和用于模型输入的观测性错误,发展了用于估计概化水文模型参数的全球优化程序,大大地简化了洪水预报手段。该演变方法通常要对13个土壤湿度计算模型参数值优化结果进行测试,虽然测试被限制在一定的范围内,但此方法比多起点简化法好,使水文专家用自动化的解析程序替代冗长枯燥的参数估计工作成为可能。四四四四、、、、关于洪水量化预报发展方向关于洪水量化预报发展方向关于洪水量化预报发展方向关于洪水量化预报发展方向 美国国家气象中心(NMC)和美国国家天气服务中心技术发展实验室开发了一系列洪水量化预报法。一系列新的量化预报主导产品包括使用统计解释技术的对流模型、大规模动力模型及全球动力模型。数据输出生成三个系列量化预报产品,即预报超前时间为0～3h、1～20h 和6h～10d预报。预报在美国内陆600多个地方对给定的超过某一特定值的降水,进行概率
洪水预报 来源：作者：发布日期：2011-04-07 洪水主要是指由暴雨引起江河水量迅猛增加及水位急剧上涨的自然现象，洪水特征一般用洪峰流量、洪峰水位和洪水过程线来描述。当流域发生暴雨时，在流域各处所形成的地面径流，都依其远近先后汇集于河道的出口断面处，当近处的地面径流到达该出口断面时，河水流量开始增加，水位相应上涨，这就是洪水起涨之时；随着流域远处的地表径流陆续流入河道，使流量和水位继续增涨，大部分高强度的地表径流汇集到出口断面时，河水流量增至最大值称为洪峰流量，其最高水位，称为洪峰水位。洪水流量由起涨到达洪峰流量以后逐渐下降，到暴雨停止以后的一定时间，河网中的水量均已流经出口断面时，河水流量及水位回落到接近于原来状态。即为洪水落尽之时。如在方格纸上以时间为横坐标，以江河的流量或水位为纵坐标，可以绘出洪水从起涨至峰顶到落尽的整个过程曲线，称为洪水过程线。一次降雨产生的径流量，称为一次洪水总量，可由一次洪水流量过程线与横坐标所包围的面积求得。一次洪水过程所经历的时间称为洪水总历时。 根据洪水形成和运动的规律，利用过去和实时水文气象资料，对未来一定时间内的洪水情况的预测，称洪水预报。这是水文预报中最重要的内容。洪水预报包括河道洪水预报、流域洪水预报、水库洪水预报等。主要预报项目有最高洪峰水位（或流量）、洪峰出现时间。洪水涨落过程、洪水总量等。 河道洪水预报，即预报沿防汛河段的各指定断面处的洪水位和洪水流量。天然河道中的洪水，以洪水波形态沿河道自上游向下游运动，各项洪水要素（洪水位、洪水流量等）先在河道上游断面出现，然后依次在下游各断面出现。因此，可利用河道中洪水波运动的规律，由上游断面的洪水位和洪水流量，来预报下游断面的洪水位和洪水流量。根据对洪水波运动的不同研究方法，可得出河道洪水预报的各种方法。常用的有相应水位（或相应流量）法和流量演算法。 流域洪水预报是根据径流形成的基本原理，直接从实时降雨预报流域出口断面的洪水总量和洪水过程。前者称径流量预报（亦称产流预报），后者称径流过程预报（亦称汇流预报）。流域洪水预报的预见期比河段预报要长些。在一些地区，没有发布河段预报的条件（如一条河上没有上、下游水情站）或预见期太短时，为满足防洪要求，宜采用流域洪水预报的方法。 流域洪水预报方法常用的有实用预报方案和流域水文模型。实用预报方案即用实测的雨洪资料建立起降雨径流经验相关图和由实测洪水过程线分析出来的经验单位过程线，对降水所形成的径流量及洪水过程进行预报。流域水文模型是从系统的角度来模拟降雨径流关系。以流域为系统，降雨过程作为系统的输入，经过系统的作用，流域出口流量过程作为系统的输出。因此，建立降雨径流模型，首先要建立模型的结构，并以数学方式表达，其次要用实测降雨径流资料来率定及调试模型参数。随着人们对流域上产、汇流过程认识的深入和计算机的发展，产生了大量的流域水文模型，较多的是用于水文预报方面，目前我国有代表性的是新安江模型（新安江模型是流域水文模型）。 水库洪水预报主要包括入库洪水预报、水库最高水位和最大出库流量及其出现时间的预报。由于水库大小不同、条件各异，运用方式各有特点，因此水库洪水预报方法和要求也不尽相同。这里不一一叙述了。
国电海南大广坝发电有限公司 大广坝水情测报系统升级改造 技术协议 合同编号： 甲方：国电海南大广坝发电有限公司 乙方：中南勘测设计研究院有限公司
国电海南大广坝发电有限公司（以下简称甲方）、中南勘测设计研究院有限公司（以下简称乙方）的代表，就国电海南大广坝发电有限公司大广坝水情测报系统升级改造的有关技术问题进行了协商和讨论，达成如下技术协议。本协议生效后，即作为大广坝水情测报系统升级改造验收的技术依据，是商务合同的附件，与商务合同具有同等法律效力。 1 建设任务及供货范围 1.1 建设任务 建立起一个稳定可靠、功能完善、性能优化的水库调度自动化系统是大广坝水情自动测报系统升级改造的主要目的和任务，结合目前大广坝水情自动测报系统存在的问题，具体建设任务主要包括以下几个方面。 为提高遥测站的可靠性，具体从以下几方面入手： a) 在原有硬件设备的基础上，增加一套GSM通信系统，建立起有主备通信信道的遥测站； b) 系统支持主备数据库服务器冗余处理； c) 增加一口坝前水位井，并加装自动水位计一套； d) 增加卫星系统和超短波系统备品备件的配置，更换所有站点蓄电池； f) 开发水库调度自动化系统软件，完善中、短期洪水预报和洪水调度决策支持的功能，完善水能利用和发电计划安排合理性分析的功能，为水库调度提供科学合理的决策方案； 1.2 供货范围及工作进度 1.2.1供货范围 a) 所需提供的硬件设备 1) 增加一套GSM通信系统，站点包括1个中心站，4个水位（雨量）站和13个雨量站的配套设备。 2) 水位井及自动水位计的配套设备。 3) 配置卫星系统和超短波系统备品备件。
西津水库实时洪水预报模型(1) 论文结合西津水库以上流域的地形地貌、水文气象特征及水库防汛调度的需，将洪水预报模型、河道洪水演进模型和实时校正模型相结合，建立了实时洪水预报模型。模型软件与水情自动测报系统于1998年初开发完成并投入应用后，由于能及时获取水、雨情信息，水库在防洪、发电和航运方面较为充分地发挥了综合利用效能，取得了明显的社会效益和经济效益。 关键词：预报模型洪水演进实时校正综合利用 1 流域概况 西津水库位于广西横县县城上游5 km 处的西津村，是一座以发电、通航为主兼顾灌溉效益的大型水利枢纽工程。水库坝址以上集水面积为80901km2，其中南宁以上集水面积为73301km2，占西津水库坝址以上集水面积的90.6%；南宁～西津集水面积为7600km2，占西津水库坝址以上集水面积的9.4%。南宁上游宋村处分为左江和右江，左江发源于越南大凉山，全长为523 km，集水面积为 31500km2，占南宁以上集水面积的43.0%，占西津水库坝址以上集水面积的38.9%；右江发源于云南省广南县，全长为629 km，集水面积为 37600 km2，占南宁以上集水面积的51.3%，占西津水库坝址以上集水面积的46.5%。流域水系及站网分布见图2所示。 2 预报思路 根据流域地形、地貌条件及所布设的水情遥测站网，按天然流域将全流域划分为11块即：百色以上、百色～田东、田东～下颜、下颜～南宁、龙州以上、宁明以上、新和以上、龙州＋宁明＋新和～崇左、崇左～扶绥、扶绥～南宁、南宁～西津。其中南宁～西津采用流域水文模型，其余主采用河道洪水演进模型。 3 模型概述 西津水库实时洪水预报模型由洪水预报模型、河道洪水演进模型和实时校正模型三部分组成。洪水预报模型：通过产流、汇流计算，预报部分流域的入库流量过程。河道洪水演进模型：根据选用的河道演进模型，计算洪水过程在主河道中的演进过程，并给出主控制站点的水位或流量。实时校正模型：根据选用的实时校正模型和计算与实测流量（或水位）过程从上游往下游逐级逐时段进行实时修正。模型计算流程见图1。 3.1 洪水预报模型
洪水预报软件测评 方案
附件 洪水预报软件测评方案（试行） 一、总则 1、测评目的 为促进水利科技推广管理工作，服务洪水预报系统建设，水利部科技推广中心、水利部防洪抗旱减灾工程技术研究中心、中国水利学会减灾专业委员会联合组织开展洪水预报软件的测评工作。 2、参评单位 国内已经获得洪水预报软件著作权的单位单独或联名参加。报送的洪水预报软件，必须为报送单位自主研发或联合研发，代理销售的不具备报名资格。 3、测评方式 测评含软件测试和专家评审两部分。 （1）软件测试。由具有中国合格评定国家认可委员会（CNAS）资质的国家级软件检测机构对各参评产品进行软件测试。 （2）专家评审。参评单位对参评产品进行应用功能演示，由专家组现场评审。 4、评分办法 软件测评结果以分值表示，100 分为满分，其中软件测试部分占
70%，专家评审部分占30%。总分≥85分的为“优良”产品； 85分＞总分≥60分的为“合格”产品；总分≤60分为“需改进”产品。 二、软件测试大纲 1、测试依据 ?G B/T 25000.51- 《软件工程软件产品质量要求与评价（SQuaRE）商业现货（COTS）软件产品的质量要求和测试细 则》； ?S L323- 《实时雨水情数据库表结构及标识符标准》； ?G B/T 22482- 《水文情报预报规范》。 2、测试准备 （1）测试环境 软件测试地点设在检测机构，检测机构按照《软件工程软件产品质量要求与评价（SQuaRE）商业现货（COTS）软件产品的质量要求和测试细则》中的设备配置，统一准备测试环境，参评单位负责在统一的测试环境上安置应用软件。 参评单位应在规定的时间进行系统安置工作（时间最长为一个工作日），并签署相关测试委托书。 （2）测试文档 在系统测试开始前，参评单位向检测机构提供用户手册或操作手册等系统相关文档。
长江实时洪水预报系统 黄艳 长江水利委员会水文局
摘要长江水利委员会1951年成立以来，长江实时洪水预报系统不断得到发展。系统采 取气象模型（提供定量降雨预报）与水文、水力模型相结合的方法，并结合预报员经验分析，为长江上主要站点提供实时洪水预报。采用的模型包括气象模型MM5，水文模型有新安江模型，API模型，水力模型有马斯京根方法，统计学模型如相关关系法和“大湖演算法”以及MIKE11模型。 本文介绍了长江水利委员会水文局实施的洪水预报系统的框架和概要。简述了使用模型的原理，预报范围与流程，并给出了一些预报结果。文章最后讨论了目前需要给予特别关注的重要问题。 关键字实时洪水预报，长江，定量降雨预报 1 引言 长江洪水历来带来巨大破坏。1877年以来，至少有25次洪水超过了河道泄洪能力。1998年洪水是最近发生的一次大洪水事件。由于流域范围的大洪水会影响了成千上万人民的生命与财产安全，所以，对洪水预报的精度，时效性都提出了非常高的要求。另外，随着社会经济的不断发展，对防洪的要求也在不断提高。同时，由于人类活动的加剧，使得洪水预报变得更为复杂。为了促进流域洪水管理，长江委水文局通过不断努力，逐步建立了一套实时洪水预报系统。 经过几十年的不断发展，目前使用的洪水预报系统是1990年代中期开发的。系统包括1400多个水位雨量测站，其中118个中央报汛站实现自动报汛。系统应用了多个水文水力学模型。本文简要描述了当前业务实时洪水预报系统使用的方法及其使用效果，并讨论了即将面临的挑战。 2 长江实时洪水预报系统 2.1 概述 长江流域位于中国中部，面积108万平方公里，河流干支流全长6300余公里。从青藏高原长江源头至宜昌为上游，集水面积100平方公里，从宜昌至武汉为中游，集水面积68万平方公里，从武汉至河口上海市为下游，集水面积12万平方公里。针对不同区域，目前的洪水预报系统预报方法各不相同，详细见图1。