西津水库实时洪水预报模型(1).

API模型在炼城水文站洪水预报中的应用本文运用降雨径流关系模型（API模型），对炼城水文站流域内的历史降雨和流量资料进行整理、分析，通过多年资料分析确定炼城水文站基流、流域土壤最大缺水量Im、炼城站1～12月平均日消退系数K，最终确定流域P（降雨量）～Pa（前期影响雨量）～R（净雨）相关图，用率定后的1h单位线得出炼城水文站预报断面出口流量过程，通过对历史洪水预报的檢验，该方法达到了《水文情报预报规范》对水文预报精度的要求，因此可以将其应用到炼城水文站水文预报当中。

标签：P～Pa～R相关图;消退系数K;产流;汇流;单位线1、水文站网分布弥苴河流域根据站点分布情况，目前流域内有炼城水文站，炼城站位于大理州洱源县玉湖镇巡检村，断面以上流域面积为1024km2，河长49.0km，平均比降28.6‰。

是澜沧江流域黑惠江支流弥苴河区域代表站，为国家基本水文站，属中央报汛站。

流域内有福和、洱源牛街、凤羽、银桥、沙坪、白草萝、涧门口、小甸、上龙门、海西海、茈碧湖水库等11个雨量站（喜州、挖色、下关、吊草沟为下游邻近站点）。

2、资料使用情况雨量站选用：流域内共有11个雨量站，其中白草萝、涧门口、小甸、上龙门为中小河流建设站点，海西海、茈碧湖水库为水库雨量站，仅有人工观测资料，资料较长的福和为人工委托观测，2010年改为自记站，不具备编制洪水预报方案的要求，因此该方案中共有3个资料系列较长的雨量站（炼城、洱源牛街、凤羽），用这三个站1985年～2012年，2016年1～7月的降雨资料进行率定，预报时增加福和、白草萝、涧门口、小甸、上龙门的雨量资料进行洪水预报。

蒸发选用与雨量资料统一年份的炼城本站蒸发资料。

水文站的选用：选用炼城站水文站1985年～2012年、2016年1～7月逐时水位流量资料，炼城站实测最大洪峰流量发生在1955年8月6日为122m3/s，方案中使用了1991年8月16日的次次大洪水108 m3/s参与率定分析。

《HEC-HMS模型在小流域的洪水预报研究与应用》篇一一、引言随着全球气候变化的影响，洪水灾害频发，准确及时的洪水预报成为了防洪减灾工作的重要环节。

HEC-HMS（Hydrologic Engineering Centers - Hydrologic Modeling System）模型作为一种先进的洪水预报模型，因其强大的水文模拟能力和广泛的适用性，被广泛应用于小流域的洪水预报工作中。

本文将探讨HEC-HMS 模型在小流域的洪水预报研究与应用。

二、HEC-HMS模型概述HEC-HMS模型是由美国水文工程中心（HEC）开发的一种分布式水文模型，它集成了水文、气象、地貌等多方面的信息，通过建立水文响应单元（HRU）来模拟流域的水文过程。

该模型具有结构简单、操作方便、物理意义明确等优点，被广泛应用于各种尺度的洪水预报工作。

三、HEC-HMS模型在小流域的洪水预报应用在小流域的洪水预报中，HEC-HMS模型的应用主要体现在以下几个方面：1. 数据收集与处理：HEC-HMS模型需要收集流域的气象、地形、土壤、植被等数据。

通过对这些数据进行处理和分析，可以建立合适的水文响应单元，为模型的运行提供基础数据支持。

2. 模型参数率定与验证：根据流域的水文特性，对HEC-HMS模型的参数进行率定和验证。

通过对比模型的输出结果与实际观测数据，不断调整模型参数，使模型能够更好地反映流域的水文过程。

3. 洪水预报：在获得可靠的模型参数后，可以利用HEC-HMS模型进行洪水预报。

通过输入气象预报数据和流域的实际观测数据，模型可以输出未来一段时间内的径流、洪峰流量等关键指标，为防洪减灾工作提供决策支持。

四、案例分析以某小流域为例，应用HEC-HMS模型进行洪水预报。

首先，收集该流域的气象、地形、土壤、植被等数据，建立合适的水文响应单元。

然后，对模型的参数进行率定和验证，使模型能够较好地反映该流域的水文过程。

最后，利用模型进行洪水预报，并与实际观测数据进行对比分析。

第34卷第5期2023年9月㊀㊀水科学进展ADVANCES IN WATER SCIENCEVol.34,No.5Sep.2023DOI:10.14042/ki.32.1309.2023.05.003基于深度学习的雷达降雨临近预报及洪水预报李建柱,李磊菁,冯㊀平,唐若宜(天津大学水利工程仿真与安全国家重点实验室,天津㊀300350)摘要:为探究深度学习的雷达降雨临近预报在流域洪水预报中的适用性,采用U-Net㊁嵌入注意力门的Attention-Unet 和添加转换器的多级注意力TransAtt-Unet 开展雷达降雨临近预报,将预报降雨作为HEC-HMS 水文模型的输入,对柳林实验流域进行洪水预报㊂结果表明:1h 预见期时,Attention-Unet 对短时强降雨预报结果较好,TransAtt-Unet 预报降雨模拟的洪峰流量和径流量相对误差小于20%,各深度学习模型对量级较大的降雨和洪水预报精度较高;2h 预见期的预报降雨强度㊁降雨总量㊁洪峰流量和径流量存在显著低估,U-Net 能取得相对较好的降雨预报结果㊂基于深度学习的1h 预见期雷达降雨临近预报及洪水预报可为流域防洪减灾提供科学依据㊂关键词:雷达降雨临近预报;降雨定量估计;深度学习;洪水预报;柳林实验流域中图分类号:P333㊀㊀㊀文献标志码:A㊀㊀㊀文章编号:1001-6791(2023)05-0673-12收稿日期:2023-05-19;网络出版日期:2023-09-19网络出版地址:https :ʊ /urlid /32.1309.P.20230918.1718.002基金项目:国家自然科学基金资助项目(52279022)作者简介:李建柱(1981 ),男,河北沧州人,教授,博士,主要从事水文水资源方面研究㊂E-mail:lijianzhu@近年来,极端降雨事件导致洪涝灾害频发,对洪水预报精度和时效性的要求越来越高[1]㊂准确的降雨预报是洪水预报的关键,可为防洪减灾工作提供重要的科学依据[2]㊂传统的洪水预报主要以地面雨量站实测降雨输入水文模型,导致洪水预报的有效预见期短,且雨量站实测降雨无法反映其空间分布特性[3]㊂天气雷达具有高时空分辨率㊁高精度和可靠性等特点[4]㊂将雷达降雨临近预报结果作为水文模型的输入进行洪水预报,能在一定程度上延长洪水预见期[5],是水文预报领域的主要发展趋势,但降雨临近预报是尚未解决的重要科学难题[6]㊂以光流法㊁质心跟踪法㊁交叉相关法为主的传统雷达回波外推方法[7],能在较短预见期内对缓慢变化的回波过程取得较好的外推效果,但无法准确描述迅速变化的回波过程[8]㊂近年来大量研究将深度学习的方法引入到水文气象领域,并取得显著成效[9-10]㊂Zhang 等[6]提出一种具有预测误差优化的神经网络模型NowcastNet,基于中国和美国的雷达资料开展降雨预报,显著提高了极端强降雨的预报精度㊂Ritvanen 等[11]提出一种基于卷积神经网络U-Net 的拉格朗日模型,改善了强降雨的临近预报效果㊂作为一种应用广泛的基础模型,U-Net 在临近预报领域得到推广[12]㊂Han 等[13]将U-Net 模型用于雷达回波外推,并与循环神经网络的TrajGRU 和交叉相关法的预报结果进行对比,表明U-Net 模型在时空序列预测问题的适用性㊂预报降雨的重要用途之一是作为水文模型的输入进行洪水预报[14-15]㊂Heuvelink 等[16]使用确定性和概率性方法进行降雨预报,并将结果作为WALRUS 水文模型的输入进行流量预报,在小流域取得较好的预报效果;Nguyen 等[17]将雷达回波外推和数值模式天气预报结合,提高了降雨预报精度,并指出降雨预报与分布式水文模型结合使用的优势;包红军等[18]构建了临近降雨集合预报的中小河流洪水预报模型,延长了洪水预报的预见期㊂但目前使用深度学习的方式开展雷达降雨临近预报,从而进行洪水预报的精度还有待提高,尤其是在半干旱半湿润地区的小流域㊂U-Net 结构简单,可根据目标灵活调整和添加模块,为实现更加精确的雷达降雨临近预报和洪水预报提供了更多可能㊂因此,本研究采用深度学习的U-Net,并尝试使用嵌入注意力门的Attention-Unet(简写为Att-674㊀水科学进展第34卷㊀Unet)和添加转换器的多级注意力TransAtt-Unet进行柳林实验流域典型降雨过程的1h和2h预见期雷达回波外推,利用动态雷达反射率因子和降雨强度关系计算外推回波对应的逐小时降雨,作为半分布式水文模型HEC-HMS的输入进行洪水预报,对比分析预报降雨与雨量站实测降雨模拟的洪水精度差异,探讨基于深度学习的雷达降雨临近预报在小流域洪水预报中的适用性㊂1㊀研究区域与数据1.1㊀流域概况选择河北省邢台市内丘县柳林实验流域为研究区㊂如图1所示,流域出口位于114ʎ21ᶄE㊁37ʎ17ᶄN,布设有柳林水文站进行水位和流量观测㊂流域面积为57.4km2,主河道长13.2km,流域坡度为30.9ɢ㊂地处半干旱半湿润气候区,季节变化分明,径流的年内和年际分配不均,降雨多发生在6 9月,多年平均降水量为594.5mm,多年平均径流深为80.7mm㊂雷达资料来源于中国新一代多普勒天气雷达监测网河北省石家庄市的Z9311站㊂雷达位于114ʎ42ᶄ50ᵡE㊁38ʎ21ᶄ00ᵡN,采用VP21体扫模式,扫描半径为230km,时间分辨率为6min,能够完成9个不同仰角的扫描㊂柳林实验流域在距离雷达120km范围内,可保证雷达回波数据的质量㊂图1㊀柳林实验流域位置和雷达监测范围Fig.1Location of Liulin experimental watershed and radar monitoring range1.2㊀雷达数据预处理将2018 2020年降雨时段的雷达基数据,经过编码转换㊁杂波抑制㊁衰减订正㊁地物遮挡订正㊁坐标转换后,形成反射率混合扫描数据图,用于深度学习模型的训练㊂由于柳林实验流域面积较小,将回波图裁剪至流域周围128行128列的范围(113ʎ36ᶄ36ᵡE㊁37ʎ30ᶄ36ᵡN到114ʎ53ᶄ24ᵡE㊁36ʎ47ᶄ24ᵡN)㊂以训练集中20180521场次降雨为例,图2为经过预处理与未处理回波对比图,经过质量控制后的回波剔除了杂波干扰并显著减少波束遮挡,具有较高的可靠性㊂训练集和验证集共包含20000帧回波图,按照8ʒ2的比例划分进行模型训练和验证㊂测试集选取2012年㊁2016年和2021年的4场典型降雨过程对应的雷达数据㊂1.3㊀典型降雨洪水过程降雨洪水资料来源于河北省邢台水文勘测研究中心㊂洪水资料为柳林水文站汛期实测逐小时流量数据,㊀第5期李建柱,等:基于深度学习的雷达降雨临近预报及洪水预报675㊀图2㊀20180521场次降雨未处理与预处理后回波对比Fig.2Comparison of unprocessed and preprocessed echoes of20180521case暴雨资料为流域内菩萨岭㊁神头㊁任庄㊁安上和柳林5个雨量站汛期逐小时雨量,筛选出与雷达回波时段对应的典型降雨洪水过程对降雨和洪水预报精度进行评价㊂降雨洪水信息如表1所示㊂由于20211006场次降雨过程在汛期后发生,柳林水文站未对其洪水过程进行观测㊂表1㊀典型降雨洪水过程信息Table1Information of typical rainfall and flood processes降水场次降水量/mm最大小时雨量/mm降雨时长/h洪水径流深/mm洪峰流量/(m3㊃s-1) 2012072675.958.45 5.147.020160719251.942.718129.2368.020210721149.426.92929.993.32021100625.58.25//2㊀研究方法2.1㊀雷达回波外推的深度学习模型2.1.1㊀U-NetU-Net网络由4层编码器-解码器组成,是一种卷积神经网络㊂如图3(a)所示,网络的左边是编码器,应用最大池化和双重卷积来减小图像大小和加倍特征映射的数量㊂编码器之后的右侧为解码器,通过双线性插值进行上采样操作,使特征图大小增加1倍㊂每层编码器和解码器之间通过1个跳跃连接保存来自较浅层的细尺度信息㊂完成上述采样操作之后,模型通过一个1ˑ1的卷积,输出代表网络预测值的单个特征图㊂2.1.2㊀Att-UnetAtt-Unet(图3(a))在U-Net的解码器前添加注意力门,以此过滤跳跃连接传播的特征,再将编码器的特征与解码器中相应的特征进行拼接,有效抑制无关区域的激活,减少编码器中无关信息的跳跃连接,达到改善预测效果的目的[19]㊂本研究将Att-Unet模型调整为时间序列预测模型进行回波外推㊂676㊀水科学进展第34卷㊀图3㊀U-Net㊁Att-Unet㊁TransAtt-Unet和TSA㊁GSA模块结构Fig.3Structure of U-Net,Attention-Unet,TransAtt-Unet,TSA and GSA modules2.1.3㊀TransAtt-UnetTransAtt-Unet将多层次引导注意和多尺度跳跃连接联合嵌入U-Net,如图3(b)㊂将变换器自注意力(TSA)和全局空间注意力(GSA)嵌入到网络中,同时在解码器中使用多尺度跳跃连接来聚合不同语义尺度的特征,从而有效减少卷积层叠加和连续采样操作造成的细节损失㊂如图3(c)和图3(d)所示,TSA将特征嵌入到Q㊁K㊁V3个矩阵中,在Q和K的转置之间采用Softmax函数进行归一化运算,形成注意力图,再与V 矩阵相乘得到注意力权重㊂GSA对特征进行卷积转置映射为W㊁M㊁N,对M㊁N采用Softmax函数进行归一化运算得到位置注意力信息,再与W相乘得到位置特征㊂在解码器部分采用残差多尺度跳跃连接的方式[20],输入特征图通过双线性插值向上采样到输出的分辨率,然后与输出特征图进行级联,作为后续块的输入㊂2.2㊀深度学习模型训练1h外推数据集取前1h间隔6min共10帧回波图(反射率因子),预测后1h共10帧回波图(2h外推为前20帧预测后20帧)㊂深度学习模型基于Pytorch环境,初始学习率设置为0.001,批处理大小设置为8,损失函数采用均方根误差(E MS)[13],在NVIDIA Geforce RTX3050上采用Adam优化器训练200个轮次㊂当损失函数在4个周期内没有增加时,学习率调节器将学习率自动减小10%㊂采用二元评价指标命中率(Proba-bility of detection,D PO)㊁虚警率(False alarm ratio,R FA)㊁临界成功指数(Critical success index,I CS)和准确率(Accuracy,A)进行雷达回波外推精度的评价[21]㊂2.3㊀雷达降雨临近预报多普勒天气雷达采用Z R关系描述雷达反射率因子(Z)和降雨强度(R)的幂指数关系[22]㊂中国的多普勒雷达普遍采用Z=aR b(a=300,b=1.4)进行降雨定量估计,但仅适用于平均情况㊂基于实测资料动态调整的Z R关系,可以实现更加精确的降雨估计[23]㊂殷志远等[24]采用4种不同的Z R关系开展雷达降雨定量估计,并将结果用于水文模拟,表明动态Z R关系的降雨定量估计精度最高,洪水模拟效果最好㊂动态Z R关系建立在逐小时快速更新资料的基础上,通过动态调节参数a和b,使逐小时雷达估测降雨与对应㊀第5期李建柱,等:基于深度学习的雷达降雨临近预报及洪水预报677㊀的雨量站观测降雨的最优判别函数δ达到最小[23],从而确定适用于逐小时雷达定量降雨估计的多组Z R关系参数㊂为保证参数a和b的取值合理,限定a和b数值调节范围分别为[150.00,400.00]㊁[0.80, 2.40],调整间隔分别为10和0.05㊂经过上述步骤最终确定出每场降雨过程的动态Z R关系参数如图4所示㊂采用相关系数(Correlation coefficient,C C)㊁平均偏差(Mean bias,B M)和平均绝对误差(Mean absolute error,E MA)进行降雨预报精度评价[14]㊂图4㊀动态Z R关系参数Fig.4Parameters of dynamic Z R relationship2.4㊀水文模型李建柱等[25]研究了地形数据源和分辨率对柳林实验流域洪水模拟精度的影响,结果表明,基于无人机三维倾斜摄影构建的1m分辨率DEM能反映流域真实地形的变化,在此基础上构建的HEC-HMS模型能较好地模拟流域洪水过程㊂本研究采用作者基于无人机三维倾斜摄影构建的1m分辨率HEC-HMS模型,将雷达降雨临近预报结果作为HEC-HMS水文模型的输入,进行柳林实验流域洪水预报㊂采用洪峰流量相对误差(E RP)㊁径流量相对误差(E RV)㊁峰现时差(ΔT)和纳什效率系数(E NS)进行洪水预报精度评价[25]㊂3㊀结果及分析3.1㊀回波外推结果分析以反射率20dBZ和30dBZ为阈值计算二元评价指标㊂1h回波外推评价结果见表2,Att-Unet对20120726场次降雨的回波外推效果相对较好,注意力门加强了Att-Unet对强回波的识别和外推效果,同时抑制弱回波或杂波产生的干扰,但对弱回波或中等回波的外推效果较差;TransAtt-Unet采用的多尺度跳跃连接和注意力机制使模型能综合不同尺度的图像特征,提高模型精度和稳定性,因此,该模型对于持续时间较长㊁降雨过程变化丰富的20160719场次回波过程取得了较好的外推效果;20210721和20211006场次降雨的过程回波总体偏弱,各模型的1h预见期回波外推精度差异并不显著㊂2h回波外推评价结果见表3,U-Net 模型对30dBZ阈值的回波外推效果优于其他模型,其原因是雷达回波外推需要预测每个像素的精确值;Att-Unet和TransAtt-Unet所采用的注意力门或者多尺度跳跃连接结构仅增强局部特征的学习,而忽略随时间动态变化的信息,因此导致预测时效性的不足㊂U-Net模型尽管结构简单,但以往研究表明其在时间序列预测中具有一定适用性[26],对不同等级回波信息具有一定的泛化能力[27],因此,尽管U-Net的1h预见期回波外推效果略差于添加注意力机制的模型,但能在更长预见期的回波外推中保持相对较好的效果㊂总体来看, 3种模型对中等强度回波外推效果均好于强回波,1h预见期回波外推效果好于2h预见期㊂国内外研究主要依靠天气雷达外推实现1h预见期降雨预报[5]㊂与传统的雷达外推方法相比,深度学习678㊀水科学进展第34卷㊀对回波和降水的演变趋势具有更好的预报效果,更适用于剧烈变化的降雨过程[28]㊂曹伟华等[29]使用基于U-Net网络搭建的RainNet模型开展雷达降雨临近预报,并与交叉相关的外推结果进行对比,指出了深度学习模型对降雨消亡过程的时空演变趋势和强度变化范围具有更好的预报效果,而交叉相关法更适合于稳定降雨的预报㊂本研究预报的4场典型降雨过程,除20211006场次持续时间短㊁降雨强度较小外,其余场次降雨过程变化较为剧烈,回波过程变化较为迅速,因此,采用深度学习的方法进行雷达降雨临近预报更为合适㊂表2㊀1h回波外推结果评价指标值Table2Evaluation index value of1h echo extrapolation results降雨场次模型D PO R FA I CS A20dBZ30dBZ20dBZ30dBZ20dBZ30dBZ20dBZ30dBZ20120726U-Net0.830.370.070.190.780.330.820.56 Att-Unet0.820.520.120.170.760.440.800.65 TransAtt-Unet0.750.350.060.170.720.340.770.5820160719U-Net0.710.370.140.440.610.210.610.31 Att-Unet0.790.460.150.450.680.240.690.33 TransAtt-Unet0.870.470.140.490.750.240.750.3120210721U-Net0.740.420.140.210.670.360.810.71 Att-Unet0.700.490.260.440.540.280.640.51 TransAtt-Unet0.720.520.260.460.550.290.650.5320211006U-Net0.450.240.560.760.190.090.740.64 Att-Unet0.440.210.550.790.240.080.750.61 TransAtt-Unet0.430.280.560.720.210.090.690.63表3㊀2h回波外推结果评价指标值Table3Evaluation index value of2h echo extrapolation results降雨场次模型D PO R FA I CS A20dBZ30dBZ20dBZ30dBZ20dBZ30dBZ20dBZ30dBZ20120726U-Net0.660.370.140.160.600.350.640.63 Att-Unet0.620.180.140.170.590.180.650.48 TransAtt-Unet0.660.200.110.130.590.200.630.5120160719U-Net0.590.200.420.630.380.120.430.47 Att-Unet0.480.120.440.640.310.070.370.47 TransAtt-Unet0.570.150.360.600.410.100.420.4820210721U-Net0.690.480.140.330.620.330.770.62 Att-Unet0.600.360.250.390.460.220.590.51 TransAtt-Unet0.650.380.290.460.480.220.570.4820211006U-Net0.500.170.480.770.320.080.670.58 Att-Unet0.420.180.670.810.210.020.600.54 TransAtt-Unet0.410.170.610.800.200.040.640.52㊀第5期李建柱,等:基于深度学习的雷达降雨临近预报及洪水预报679㊀3.2㊀降雨预报精度分析利用动态Z R关系计算各降雨场次真实回波和外推回波的逐小时降雨,精度和相关性评价指标见表4㊂20160719㊁20210721和20211006场次真实回波的反演降雨与实际降雨有较高的相关性,但20120726场次真实回波反演降雨与实际降雨的相关性较弱,但该场次回波外推取得较高的技能评分,其原因可能是2012年Z9311雷达为单偏振雷达,所采集的原始回波数据存在一定的数值和发生时间的系统误差,且该场降雨过程变化迅速,导致预报降雨与实际产生误差㊂TransAtt-Unet对20160719和20210721场次降雨在1h预见期内具有较小的误差,Att-Unet在20160719场次降雨的预报中具有最高的相关性㊂3种模型对20211006场次降雨预报效果差别并不显著,其原因是该场降雨强度较小,深度学习模型对此类降雨预报性能较接近㊂在2h 预见期降雨预报中,U-Net模型的降雨预报效果优于其他模型,这与雷达回波外推结果相对应,表明了U-Net在较长预见期降雨预报中的适用性㊂表4㊀降雨相关性评价指标值Table4Rainfall correlation evaluation index value降雨场次模型E MA/mm C C B M/mm1h2h1h2h1h2h20120726U-Net22.5722.49-0.28-0.41-1.96-2.32 Att-Unet23.9921.28-0.22-0.32-0.66-3.08 TransAtt-Unet24.2022.66-0.28-0.32-1.76-2.66真实回波14.780.31 2.9320160719U-Net8.868.840.480.420.22-6.21 Att-Unet8.7010.710.590.170.25-7.05 TransAtt-Unet7.8810.520.580.13-0.74-6.77真实回波 6.020.77-0.0620210721U-Net 4.57 4.780.520.380.31-1.90 Att-Unet 4.85 5.580.320.19-0.93-1.31 TransAtt-Unet 4.40 5.650.470.21-0.22-1.29真实回波 3.090.67-0.4120211006U-Net 2.81 2.650.840.61-2.81-2.39 Att-Unet 2.61 2.790.790.63-2.61-2.79 TransAtt-Unet 2.48 2.620.820.65-2.48-2.62真实回波 1.670.88-1.67㊀㊀预报降雨过程如图5所示㊂3种模型在1h预见期时,预报的20120726场次降雨峰值与实际较为一致,但出现1h时差;对20160719和20210721场次降雨过程预报结果出现部分异常值,这与回波外推过程较大的虚警率有关,但总体上能反映降雨过程变化和雨强峰值;20211006场次降雨则存在少量低估,但能预报出该场降雨峰值出现的时间,这与动态Z R算法对较弱降雨的系统性低估有关㊂2h预见期降雨可以一定程度预报降雨过程的变化,但对各场降雨的峰值存在显著低估㊂目前,小流域降雨临近预报效果普遍较差㊂Heuvelink等[16]采用拉格朗日持续性方法在一个40km2的680㊀水科学进展第34卷㊀流域上对一场强降雨进行预报,产生了50%相对误差,发现面积越小的流域对过程变化迅速的降雨越容易产生误报;石毅[30]采用Farneback光流法和ConvLSTM在柳林实验流域进行降雨预报,结果表明光流法对回波演变的敏感性相对较低,ConvLSTM对强回波存在显著的均化趋势,导致1h预见期强降雨存在严重的低估㊂本研究采用的深度学习方法,在1h预见期内对不同类型的降雨均取得相对较好的回波外推效果,且能较准确的预报出强降雨峰值和变化过程,尽管2h预见期的预报精度相对较差,但能预报出降雨变化过程㊂预报结果存在的误差与定量降雨估计方法的系统误差和小流域上有限的雷达回波信息相关㊂动态Z R关系在定量降雨估计中具有相对较高的精度,但在降雨预报的业务化应用中仍然具有优化的空间,如Mihulet等[31]使用机器学习的方法改善了定量降雨估计的效果㊂另外,由于流域面积较小,随着预见期的延长降雨发生的实际位置也许出现在雷达图之外,使得深度学习的方法对剧烈变化的降雨产生较大的误差,Heuvelink等[16]也指出面积越小的流域对降雨发生的位置敏感性越高㊂图5㊀预报逐小时降雨过程Fig.5Forecasted hourly rainfall process3.3㊀洪水预报精度分析表5为洪水预报精度评价结果㊂3场实测降雨模拟的洪峰流量均小于实测洪峰流量,但E NS均达到了0.7以上㊂预报降雨模拟的20120726和20210721场次峰量较小的洪水,E NS均小于0.3,但20120726场次洪水1h预见期径流量相对误差小于20%,20210721场次洪水的洪峰流量预报效果也好于实测降雨模拟结果㊂对于20160719场次峰量较大的洪水,1h预见期预报的洪水E NS均能达到0.7以上且预报洪峰流量相对误差均小于20%,满足预报的精度要求㊂2h预见期洪水预报效果显著变差,洪峰流量和径流量的预报也存在较大误差㊂1h预见期时,TransAtt-Unet对于3场洪水的预报洪峰流量和径流量相对误差均小于20%,且20160719场次洪水E NS达0.78;Att-Unet则较准确地预报出20210721场次洪水的洪峰流量,相对误差仅为-0.9%㊂由于2h预见期预报的降水量存在显著低估,使得预报洪峰流量显著小于实测值,但U-Net模型对3场洪水预报的E NS为3个深度学习模型的最优值,且预报的20160719场次洪水E NS达0.52㊂㊀第5期李建柱,等:基于深度学习的雷达降雨临近预报及洪水预报681㊀表5㊀洪水预报精度评价结果Table5Accuracy evaluation of forecasted floods洪水场次模型预见期Q S/(m3㊃s-1)E RP/%V S/mm E RV/%ΔT/h E NS20120726U-Net1h31.3-33.4 4.4-13.610.23 2h19.2-59.2 4.7-8.010.16Att-Unet1h40.3-24.5 5.68.810.06 2h17.8-62.1 3.9-43.630.08TransAtt-Unet1h38.0-19.2 5.3 2.210.23 2h19.0-59.6 4.3-17.110.15实测降雨模拟36.7-21.97.0537.200.7220160719U-Net1h372.4 1.2162.525.810.76 2h198.4-46.189.3-30.930.52Att-Unet1h407.310.7165.928.410.77 2h185.3-49.779.3-38.640.34TransAtt-Unet1h354.9-3.6154.819.910.78 2h191.3-48.183.9-35.030.37实测降雨模拟343.3-6.7167.729.810.8320210721U-Net1h123.232.033.010.400.25 2h32.3-65.47.7-74.300.14Att-Unet1h92.5-0.917.9-40.110.04 2h41.6-55.411.6-61.31-0.09TransAtt-Unet1h101.08.325.7-14.000.19 2h57.0-38.912.8-57.210.02实测降雨模拟76.2-18.327.7-7.300.79㊀㊀预报洪水过程线如图6所示㊂3种模型1h预见期洪水变化过程与实际较为一致,预报的20120726场次洪水峰现时间和洪水涨落时间较实际滞后1h;20160719场次预报洪水与实测降雨模拟的峰现时间均较实际滞后1h,预报洪峰与实际较为接近,但径流量存在一定的高估;对于20210721场次洪水预报,U-Net预报的洪峰流量较实际偏大,Att-Unet预报的峰现时间较实际滞后1h,TransAtt-Unet的预报结果与实际更为接近,3种模型均能预报出该场洪水的涨落过程㊂深度学习的方法对于剧烈变化的降雨引发的洪水,1h预见期的预报洪水E NS较低,但能较好地预报出洪水的变化过程和洪峰流量,对量级较大的洪水能取得较高的E NS,且能在准确预报洪水变化过程的基础上,较准确地预报出洪峰流量㊁径流量和峰现时间㊂2h预见期降雨虽然可以预报出洪峰形成过程,但对洪峰流量和径流量存在显著低估㊂糜佳伟等[32]在梅溪流域(面积约956km2)进行降雨预报和洪水预报,指出1h预见期降雨预报结果能满足中小流域洪水预报需求㊂本研究在降雨径流响应时间更快的柳林实验流域进行洪水预报,尽管预报洪水E NS较小,但能在1h预见期对不同类型降雨引发的洪水取得较为准确的洪峰流量和径流量预报效果,预报的20160719场次大洪水的洪峰流量和径流量相对误差小于实测降雨模拟洪水结果,因此,1h预见期洪水预报效果具有一定的准确性,为流域的防洪减灾工作争取了更长的时间㊂未来可在更多流域开展雷达降雨临近预报和洪水预报研究,以验证本文采用的深度学习方法在其他流域的适用性㊂682㊀水科学进展第34卷㊀图6㊀模拟和预报洪水过程线Fig.6Simulated and forecasted flood hydrographs4㊀结㊀㊀论采用深度学习的U-Net㊁Att-Unet和TransAtt-Unet进行雷达回波外推,通过动态雷达反射率因子和降雨强度关系实现雷达降雨临近预报,将降雨预报的结果输入HEC-HMS水文模型对柳林实验流域典型洪水过程进行预报,得到以下主要结论:(1)1h预见期时Att-Unet对强回波过程外推效果较好,TransAtt-Unet对变化更丰富的回波过程外推效果较好;2h预见期时U-Net外推效果更稳定㊂(2)深度学习模型在1h预见期对短时强降雨存在时间上的误差,对持续时间较长的降雨存在少量预报异常值,但均能较准确地预报降雨强度和过程;2h预见期降雨存在显著低估和较大误差㊂(3)3种模型的1h预见期预报的洪水能反映实际变化过程,TransAtt-Unet预报的洪峰流量和径流量误差更小,Att-Unet能对部分场次洪水取得较准确的洪峰预报效果㊂U-Net在2h预见期洪水预报效果精度最高㊂参考文献:[1]雍斌,张建云,王国庆.黄河源区水文预报的关键科学问题[J].水科学进展,2023,34(2):159-171.(YONG B, ZHANG J Y,WANG G Q.Key scientific issues of hydrological forecast in the headwater area of Yellow River[J].Advances in Water Science,2023,34(2):159-171.(in Chinese))[2]金君良,舒章康,陈敏,等.基于数值天气预报产品的气象水文耦合径流预报[J].水科学进展,2019,30(3):316-325.(JIN J L,SHU Z K,CHEN M,et al.Meteo-hydrological coupled runoff forecasting based on numerical weather prediction products[J].Advances in Water Science,2019,30(3):316-325.(in Chinese))[3]IMHOFF R O,BRAUER C C,van HEERINGEN K J,et rge-sample evaluation of radar rainfall nowcasting for 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文章编号：1006-0081（2020）07-0005-04收稿日期：2020-04-15作者简介：刘启松，男，助理工程师，主要从事水文预报方面的工作。

E-mail ：****************1研究背景洪水预报系统在国内研究开发已超过30a ［1］，一开始通过研究国外系统总结技术经验，经过不断探索，开发了大量洪水预报系统并不断对其优化，如长江流域防洪调度系统［2］和黄河防洪调度决策支持系统［3］等洪水预报系统在我国流域防洪调度上发挥至关重要的作用。

这些系统通过分析研究洪水特点及河床变形规律，采用水文学、水力学、河流动力学等相结合的方法，建立符合流域实际情况的洪水预报经验方案和数学预报模型，输入雨情和水情等信息，可对洪峰、洪量等洪水要素进行预报，为各级防汛指挥部门提供决策依据［4］。

卡洛特水电站是“一带一路”首个大型水电投资项目，也是“中巴经济走廊”首个水电投资项目［5］。

目前卡洛特水电站处于施工关键期且汛期洪水较多，因此对施工期洪水预报要求较高。

为保证预报精度，预报员常需对多种预报模型计算结果进行对比，作业难度大且繁杂。

为解决该水电站施工期洪水预测预报这一难题，提升预报员作业效率和精度，开发了卡洛特水电站实时洪水预报系统。

本文重点介绍当前该系统设计思路、使用的方法及效果，并讨论了系统面临的问题和挑战。

2卡洛特水电站实时洪水预报系统卡洛特水电站实时洪水预报系统主要分为预报方案构建、预报系统管理和洪水作业预报三大模块（见图1）。

建设思路主要是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作为基础，依托计算机网络环境，遵循统一的技术构架，具有系统管理、预报模型管理、预报方案管理、模型参数率定、实时交互式预报及河系洪水预报、预报评估等功能［6］。

2.1预报方案构建卡洛特水电站实时洪水预报系统对坝址进行的水文预报是由干流河道流量演算和区间小流域降雨径流预报方案组成。

根据该电站坝址以上流域的自然地理特征、降雨及洪水特性，将坝址以上流域划分为8个降雨径流计算小区，吉拉姆河流域站网分布见图2。

两江电站雪山湖水库水情预报方案摘要：两江电站雪山湖水库水情预报的任务是实现电站的短期流量预报，本文通过对流域的分析，设置预报断面，介绍预报流程。

选择了流量预报模型、实时校正模型，采用流域水雨情资料对预报模型参数进行率定，统计预报断面的合格率。

根据预报方案编制水情预报系统，利用2016年的资料进行了验证，结果表明编制的方案适合两江电站雪山湖水库流域，满足日常生产的需要。

关键词：水情预报；预报方案；参数率定；参数检验。

1引言图1 两江电站雪山湖水库库区流域图雪山湖水库位于二道松花江干流，二道松花江是第二松花江一级支流，发源于长白山天池，坝址位于二道松花江与富尔河汇合口以上18km处，控制流域面积2970km2，总库容2.105亿m3，属于不完全年调节水库，设计洪水标准为100年一遇洪水，校核洪水标准为2000年一遇洪水。

流域随着人为因素干预不断加强以及下垫面逐步变化，原有两江电站水情水调自动化系统已经不能满足现条件下的生产需求，因此需对原有系统进行更新改造。

升级改造的两江电站水库调度综合自动化系统于2014年建成，系统包含12个遥测站（其中3个水文站，2个水位站，6个雨量站，1个气象站）以及中心站应用软件等。

两江电站雪山湖水库水情预报方案的任务是实现雪山湖水库坝址断面的水情预报，内容主要为电站及其区间的水情预报。

2总体设计2.1预报断面设置在进行水情预报时，首先需要确定预报断面，预报断面一般设在水文站、电站所在位置。

预报断面分为天然河道断面、运行期电站断面，预报断面的预报项目为流量。

两江电站雪山湖水库流域整体设置1个预报断面，编制预报方案，需要为其设置预报模型，进行模型参数率定，见表1、表2。

流域面雨量是预报模型重要的输入，面雨量通过对测站降雨量加权计算得到。

考虑流域降雨不均匀性问题，减少降雨在空间上分布不均匀引起的面雨量计算误差，需对断面区间流域进行分单元产流计算，单元是流域产汇流计算的最小单位。

水电工程溃坝洪水计算1 前言水电是洁净能源，是西部地区重要的能源资源，开发西部水电,实现“西电东送”是实施“ 西部大开发”战略的重要举措，也是西部地区脱贫致富的重要途径之一。

但水电站往往处于深山峡谷，甚至高地震区中，水电站的溃决将造成巨大的损失，为了预估溃坝洪水带来的影响，并提早采取相应的措施，将洪水灾害造成的影响减少到最小程度，有必要进行溃坝洪水计算。

本次计算电站地处青藏高原东南缘，区域内地势较高,平均海拔在4 000m左右。

且电站坝址区覆盖层深厚,构造裂隙较发育，是我国西部著名的强地震带。

电站下游主要的城镇为某城市，该城为我国西部少数民族集居区，经济以农牧业为主。

2 数学模型2.1 模型结构本次计算采用美国国家气象局编制的溃坝洪水预报模型DAMBRK模型〔１〕。

该模型由三部分组成：1）大坝溃口形态描述。

用于确定大坝溃口形态随时间的变化，包括溃口底宽、溃口顶宽、溃口边坡及溃决历时。

2）水库下泄流量的计算。

3）溃口下泄流量向下游的演进。

溃口是大坝失事时形成的缺口。

溃口的形态主要与坝型和筑坝材料有关。

目前,对于实际溃坝机理仍不是很清楚，因此，溃口形态主要通过近似假定来确定。

考虑到模型的直观性、通用性和适应性，一般假定溃口底宽从一点开始，在溃决历时内，按线性比率扩大，直至形成最终底宽。

若溃决历时小于10分钟，则溃口底部不是从一点开始,而是由冲蚀直接形成最终底宽。

溃口形态描述主要由四个参数确定：溃决历时（τ），溃口底部高程（h bm)，溃口边坡(z)。

由第一个参数可以确定大坝溃决是瞬溃还是渐溃。

由后面三个参数可以确定溃口断面形态为矩形、三角形或梯形及局部溃或全溃。

水库下泄流量由两部分组成，一是通过溃口下泄流量Q b ，二是通过泄水建筑物下泄的流量 Q s ，即Q=Q b ＋Q s漫顶溃口出流由堰流公式计算Q b =C 1（h －h b ）1.5+C 2(h －h b )2。

5其中 C 1=3。

1b i C v K S ,C 2=2.45ZC v K S 当t b ≤τ时,h b =h d －(h d －h bm ）·t b /τb i =b·t b /τ当t b >τ时,b=h bmb i =b行进流速修正系数C v =1。

分布式新安江模型在横锦水库洪水预报中的应用
赵丽平;邢西刚;宋君;姜晓明;王刚
【期刊名称】《中国防汛抗旱》
【年(卷),期】2022(32)7
【摘要】横锦水库是一座以防洪、灌溉为主的大(2)型水利枢纽工程,洪水预报对于确保水库的防洪安全至关重要。

利用分布式新安江模型构建了横锦水库流域洪水预报方案,并分别进行了日模(8 a日尺度资料)与次洪(25场洪水资料)过程模拟。

应用结果表明:无论率定期还是检验期,次洪径流深相对误差和洪峰相对误差最大值皆在20%以内,确定性系数的平均值分别为0.834和0.838,峰现时差皆在2 h以内,25场洪水的合格率为100%。

水库流域无可靠的实测流量过程,预报方案精度评定只考虑合格率,确定性系数仅供参考,故预报方案精度为甲等。

构建的预报方案精度较高、合理可行,可为横锦水库流域洪水预报提供一定的参考价值。

【总页数】5页(P72-76)
【作者】赵丽平;邢西刚;宋君;姜晓明;王刚
【作者单位】中国水利水电科学研究院;水利部防洪抗旱减灾工程技术研究中心;水利部水利水电规划设计总院;青岛市水文局胶州分局
【正文语种】中文
【中图分类】P338
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《黄土区典型中小流域洪水预报KNN-FWA-ELM模型及其适用件研究》黄土区典型中小流域洪水预报KNN-FWA-ELM模型及其适用性研究一、引言洪水预报是防洪减灾工作的重要环节，对于黄土区中小流域的防洪减灾尤为重要。

近年来，随着科学技术的不断进步，各类水文预报模型被广泛应用于洪水预报中。

本文针对黄土区典型中小流域的洪水预报问题，提出了一种基于KNN（K-Nearest Neighbor）与FWA（Fishery Water Animal算法）相结合的ELM （Extreme Learning Machine）模型（KNN-FWA-ELM模型），并对其适用性进行了深入研究。

二、黄土区中小流域特点黄土区中小流域地形复杂，植被覆盖率低，雨水容易汇集形成洪峰，同时土壤疏松，水流迅速渗透也可能形成泥石流等自然灾害。

因此，在黄土区中小流域开展洪水预报工作具有十分重要的意义。

三、KNN-FWA-ELM模型构建1. KNN算法：KNN算法是一种基于实例的学习算法，通过计算待分类样本与已知样本的相似度来预测其类别。

在洪水预报中，KNN算法可以用于预测未来时刻的洪水流量。

2. FWA算法：FWA算法是一种基于生物种群行为的优化算法，具有全局搜索能力和良好的鲁棒性。

在KNN-FWA-ELM模型中，FWA算法用于优化ELM模型的参数，提高模型的预测性能。

3. ELM算法：ELM是一种高效的单隐层神经网络算法，具有良好的学习能力和泛化性能。

在KNN-FWA-ELM模型中，ELM算法用于构建预测模型，实现洪水流量的快速预测。

四、模型应用及适用性分析1. 数据准备：选取黄土区典型中小流域的历史洪水数据作为训练样本，包括降雨量、水位、流量等数据。

2. 模型训练：利用KNN-FWA算法对ELM模型进行参数优化，然后利用训练样本对模型进行训练。

3. 模型验证：采用独立测试集对训练好的模型进行验证，评估模型的预测性能。

4. 适用性分析：通过对比分析KNN-FWA-ELM模型与其他传统水文预报模型的预测性能，发现KNN-FWA-ELM模型在黄土区中小流域的洪水预报中具有较高的预测精度和鲁棒性。

水情预警预报模型建立及其应用摘要：水情预警预报模型是一种用于监测、评估和预测水资源状况的工具。

本文主要介绍了建立水情预警预报模型的方法和应用。

首先，对现有的水资源数据进行收集和整理，并基于统计分析和数学模型构建水情预测模型。

然后，利用该模型对未来一段时间内的水资源供需状况进行预测，并提供相应的预警预报。

最后，根据实际应用情况，分析了该模型的优点和不足之处，并提出了进一步完善和优化的方向。

关键词:水情预警预报；模型建立；应用引言：水资源是人类生存和发展的重要基础，但由于气候变化、人口增长和经济发展等因素，全球范围内的水资源短缺问题日益突出。

为了及时应对水资源状况的挑战，建立水情预警预报模型成为一项紧迫任务。

通过建立科学、准确的模型，可以提前预知水资源供需的变化，并采取相应的措施和决策来保障水资源的合理利用和可持续发展。

1水情预警预报模型的重要性和应用价值1.1提前预知水资源状况水情预警预报模型能通过数据分析和建模，提前预测未来一段时间内的水资源供需状况。

这有助于管理者和决策者及时获得相关信息，做出相应调控和决策，以保障区域水资源的合理利用和可持续发展。

1.2促进水资源管理和优化利用水情预警预报模型可以帮助管理者了解水资源的动态变化，识别潜在的水危机和短缺风险。

通过提供预警和预报信息，管理者可以制定相应的水资源管理计划和措施，优化水资源的利用效率，提高水资源的可持续利用水平。

1.3支持紧急响应和灾害管理水情预警预报模型可以提供水灾、旱灾等水灾风险的预警和预报。

这使得相关部门和救援组织能够及早做好准备，并采取紧急响应措施，最大限度地减少灾害损失和保障人民生命财产的安全。

1.4辅助决策和规划水情预警预报模型为政府部门、企事业单位等提供了重要的参考依据。

通过模型提供的数据和信息，可以支持决策者进行水资源规划、基础设施建设、灾害风险评估等方面的决策，最大程度地实现水资源的有效配置和合理利用。

2水情预警预报模型的建立方法2.1 数据收集和整理：水情预警预报模型的建立首先需要收集和整理相关的水资源数据。

MIKE11模型在蓟运河实时洪水预报的应用安宵 夏岢 张东方(天津市防汛抗旱指挥部办公室)摘要 天津市处于九河下梢，防汛任务艰巨，引进国外先进的水力学模型MIKE11，建立在线洪水预报系统，对科学调度洪水，防洪减灾意义重大。

关键词 数学模型 河道 洪水预报 应用0 前言天津市地处华北平原东北部，海河流域最下游，是海、滦河水系五大支流北运河、永定河、大清河、子牙河、南运河、蓟运河的汇合处和入海口，境内地势低洼，素有“九河下梢”、“河海要冲”之称。

天津市境内一级行洪河道19条，区域面积1.19万平方公里，却承担着流域26.5万平方公里中75%的洪水渲泄任务，防汛任务十分艰巨。

根据实时水雨情，结合各河系工况，选取合理的洪水预报模型，构建实时洪水预报保系统，科学调度洪水，防洪减灾意义重大。

1 MIKE11模型简介国外目前已有多种商业化的一维非恒定流洪水演进模型，广泛应用于工程实际，其中之一是国际知名水力软件公司丹麦水力研究所（DHI）研制的一维河渠模拟程序包（MIKE11）。

该模型具有河流水网水力学、流域降雨径流模拟（NAM）、泥沙输运和水质分析等多种功能模块，并可与DHI其他分析模型交互运用；图形用户界面友好、与MIKE-GIS地理信息系统的联合运用，提供了自成体系的应用环境； 该模型是基于垂向积分的质量和动量守恒方程即圣维南方程组建立的。

方程组用隐式有限差分法离散，用追赶法求解。

求解方法同时适用于树枝状和环状水系。

计算网格布置为交叉网格方式（交替水位点和流量点）。

有断面数据的点设置为水位点，流量点自动布置在相邻水位点的中间和水工建筑物点。

MIKE11可以模拟各种水工建筑物（如箱涵、堰或泄流闸）及其运用规则。

该软件包商业化程度较高，并被广泛应用于工程实际之中。

该模型在全世界数千个项目中得到应用和检验，被多个国家（如澳大利亚、孟加拉国、英国等）列为国家标准，并得到美国联邦紧急灾害管理署（FEMA）的认证，作为一个通用的河流软件在美国数条河流上应用。

基于深度学习的流溪河典型水库水位预报近年来，随着深度学习技术的迅猛发展，其在各个领域中的应用也越来越广泛。

其中，基于深度学习的水位预报在水资源管理和防洪减灾方面具有重要意义。

本文将以流溪河典型水库为例，探讨基于深度学习的水位预报方法及其在实际应用中的效果。

首先，我们需要收集并整理流溪河典型水库的历史水位数据作为训练集。

这些数据包括水位值以及其对应的时间信息。

接下来，我们将采用长短期记忆网络（LSTM）作为深度学习模型，用于建立水位预报模型。

LSTM是一种能够很好地处理时间序列数据的循环神经网络，它能够捕捉到时间序列中的长期依赖关系，并具有较好的预测性能。

在建立水位预报模型之前，我们需要对数据进行预处理。

首先，对水位数据进行归一化处理，将其缩放到0-1的范围内。

然后，将时间信息转化为适合输入模型的形式，例如将时间转化为连续的数值表示。

接着，我们将数据集划分为训练集和测试集，其中训练集用于训练模型，测试集用于评估模型的预测能力。

接下来，我们将使用LSTM模型对训练集进行训练。

在训练过程中，我们将调整模型的超参数，例如网络层数、隐藏层节点数等，以获得较好的预测效果。

训练完成后，我们将使用测试集进行模型的评估。

评估指标包括均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE），用于衡量模型的预测精度。

通过对流溪河典型水库历史水位数据的分析和模型的训练，我们可以得到一个基于深度学习的水位预报模型。

该模型可以根据过去的水位数据，预测未来一段时间内的水位变化趋势。

这对于水资源管理和防洪减灾具有重要意义。

例如，当水位预测超过安全水位时，相关部门可以提前采取措施，减少洪水对人民生命财产的影响。

综上所述，基于深度学习的流溪河典型水库水位预报具有重要的实际应用价值。

通过建立合理的数据预处理和LSTM模型训练，我们可以获得较好的水位预测效果。

这将为水资源管理和防洪减灾提供有力的支持，对于保障人民生命财产安全和可持续发展具有积极的意义。

通用型水库洪水全过程预演仿真模型构建技术目录1. 内容概要 (3)1.1 研究背景 (3)1.2 研究的意义和目的 (4)1.3 文献综述 (5)1.4 论文结构安排 (7)2. 水库洪水过程的基本原理 (7)2.1 水库的基本特性 (11)2.2 洪水过程的形成与特点 (12)2.3 洪水过程的计算方法 (13)3. 通用型水库洪水全过程预演仿真模型的构建 (14)3.1 模型的系统架构 (16)3.1.1 模型的总体设计 (18)3.1.2 模型的组成部分 (19)3.2 预演仿真模型的关键技术 (21)3.2.1 数据处理技术 (22)3.2.2 数学模型构建 (23)3.2.3 数值模拟方法 (25)3.2.4 模型验证与精度分析 (26)3.3 仿真模型软件开发 (27)3.3.1 软件平台选择 (28)3.3.2 软件功能设计 (28)3.3.3 软件实现与调试 (30)4. 洪水全过程预演仿真的关键技术 (31)4.1 洪水过程的模拟技术 (32)4.1.1 洪水模型的选取 (33)4.1.2 模型参数的确定 (34)4.1.3 模型初值的确定 (35)4.2 预演仿真的精度保障 (36)4.2.1 模型精度的评估方法 (37)4.2.2 模型精度的提升策略 (38)5. 模型验证与应用 (39)5.1 模型验证案例分析 (41)5.1.1 案例选择与数据收集 (42)5.1.2 模型的应用场景 (42)5.1.3 模型的结果分析 (43)5.2 应用实例 (44)5.2.1 水电站设计 (46)5.2.2 防洪调度 (47)5.2.3 环境影响评估 (48)6. 结论与展望 (49)6.1 研究成果总结 (50)6.2 存在的问题与不足 (51)6.3 未来研究方向 (52)1. 内容概要本文提出了一种用于通用型水库洪水全过程预演仿真的模型构建技术。

该模型基于先进的计算机科学技术和大数据分析方法，能够科学地模拟水库在汛期内的洪水动态变化。

在防洪工程领域，河道、滞洪区洪水演进数学模型是一项重要的研究课题，它可以对防洪设计中河道的洪水演进进行有效的预测，为防洪设计提供重要的参考。

河道、滞洪区洪水演进数学模型主要由河道淤积模型、滞洪区水位演进模型和河道水位演进模型组成，它们可以根据水文资料计算出洪水演进的预测值。

首先，河道淤积模型是基于河道淤积的物理原理，可以计算出滞洪区的淤积量。

淤积量是预测洪水演进的重要参数，它可以反映洪水演进的情况。

其次，滞洪区水位演进模型是基于水动力学理论，可以预测滞洪区的水位演进趋势。

该模型可以反映洪水在滞洪区的演进，以及洪水淤积对滞洪区水位的影响。

最后，河道水位演进模型是基于河道水动力学理论，可以预测河道的水位演进趋势。

该模型可以反映洪水在河道的演进，以及洪水在河道的淤积对水位的影响。

河道、滞洪区洪水演进数学模型是防洪工程中一项重要的研究，它可以有效地预测洪水演进，为防洪设计提供重要的参考。