摘要：可靠的洪水预报是做好水库防洪发电调度的前提，因此水库洪水预报系统是整个防洪和发电调度决策系统的核心组成部分。传统洪水预报一般基于水文模型来进行，由于水文模型（例如新安江模型、API模型）受结构及参数所限，难以完全反映水文规律，故预报精度往往不够理想。虽然大数据分析技术和深度学习智能算法在逐渐完善，而大数据分析技术、人工智能算法在水文学领域的研究则刚刚起步。本文基于长短时记忆神经网络（LongShort-TermMemory，LSTM）的理论在安康水库洪水预报中进行的尝试，得到的结果较为满意。

关键词：变化环境下;气象水文预报;研究进展

引言

防汛始终是水文工作的重点，洪水预报则是重中之重。通过水文工作者长期不懈的努力，大江大河的洪水预报取得了巨大的进展，预报技术日趋成熟。但在中小河流洪水预报方面，由于点多面广，水文资料短缺，预报技术尚未成熟等原因，中小河流洪水预报变成了近些年水文工作的重点和难点。

一、水文气象现状

国家级水文气象业务源于1998年长江、嫩江松花江流域特大洪水水文气象服务，正式启动于2002年的七大江河流域面雨量估测预报业务。2003年起，根据国土资源部和中国气象局联合签署的相关协议，我国正式开展汛期地质灾害气象预报预警业务。2006年，为了更好地做好农田渍害与城市内涝防治气象服务，中央气象台正式通过气象影视发布渍涝灾害气象风险预报预警。2011年起，随着经济发展与防灾减灾的迫切需求，为了实现由常规天气要素预报向基于承灾体脆弱性和暴露度的气象灾害影响预报预警服务的转变，中国气象局开始组织安徽、江西、福建、湖北、四川等省开展中小河流洪水、山洪与地质灾害等气象风险预警服务试点工作，并于2012年启动全国暴雨洪涝气象灾害风险普查，其余各省（自治区、直辖市）也陆续开展气象灾害风险预警服务试验工作。国家级气象灾害风险预警服务业务由国家气象中心（中央气象台）负责，旨在基于影响预报与风险预警理念，针对降水诱发的中小河流洪水、山洪与地质灾害，发布基于风险的气象预警。目前气象灾害风险预警业务已在全国推广应用，涵盖气象灾害风险普查、致灾临界面雨量科学确定、定量化风险评估、气象灾害风险预警、业务检验和效益评估等多个业务流程，建立了国家、省、市、县四级气象灾害风险预警服务业务体系。开展气象灾害风险预警服务，是提高气象服务针对性和实效性、发挥气象服务效益的科学举措，在国家防灾减灾体系中发挥着重要的作用。

二、变化环境下气象水文预报研究

1、GIS在水文预报中的应用

GIS技术有很好的数据归纳能力，可以方便水文情报系统的设计和使用。采用GIS技术完善大范围水文信息的提取、归纳和编辑，能够有助于预报未来的水情。GIS技术的用处还体现在能够精准确定模型参数，提高参数和模型设计的精度和水文模型的开发质量。另外，使用数字高程模型，能够与水力学模型融合，从而客观对水文信息进行高效检测。GIS技术能够为水文情报提供有关技术支持，对促成各方面技术的发展有积极的作用。GIS技术在众多主要河道和大中型水库的洪水预报方案编制使用过程中取得了良好的效果。基于水文水资源的优势，国家防汛智慧系统编制了一整套绘制全国雨量值线图软件，确定我国中小河流整治水文站点的分布。

2、预报模型的应用

自然界中的水文现象，是一种由众多因素相互作用的复杂过程。为了研究这一复杂过程的规律，水文工作者和科学家一直在不断的探索研究。近年来，为了研究降雨径流的关系，通过建立模型模拟复杂水文过程，以探求其中的规律，人们开发了很多水文模型。在洪水预报中，常用的水文模型有相关图模型、新安江模型、单位线和API模型等。采用的平台为广东省中小河流洪水预报预警系统，该系统是广东省水文局委托长江水利委员会水文局对广东省流域面积200～3000km2的中小河流，结合南方地区水文、气象、地理等特点开发的集查询、建模、预报、会商为一体的洪水预报预警系统。文章以中洲河大象水文站为典型中小河流站，根据历史实测资料，建立传统相关图模型和新安江模型预报方案，并运用方案对该站近3年场次洪水进行模拟预报，统计预报方案的精度，分析模型的适用性，为同类型中小河流洪水预报提供参考。

3、智能化洪水预报系统

为方便洪水预报的实施，系统软件共分为八大功能模块。（1）首页：反映雨量站、水文站测站分布情况。（2）原始数据获取：从其它数据库读取雨量、水位、流量等原始数据。（3）预报数据准备：对预报用到的实时数据进行整理、计算与处理，为洪水预报做好数据准备。（4）新安江模型：该功能模块又分为两个部分，①可实现对日径流进行模拟预报、实时预报，两者的区别在于模拟预报采用实际发生的真实日数据，而实时预报用到的数据前段是真实日数据，后段是预估日数据（例如：区间面雨量，上游水库出库流量等）。②可实现对小时洪水进行模拟预报、实时预报以及实时检验。对历史洪水进行模拟预报的目的是检验模型精度;对实时洪水可进行实时预报并随时对已发生的洪水过程进行实时检验，及时预报了解误差并进行实时修正。（5）智能预报：智能预报功能模块也分为两个部分，即日径流预报和洪水预报，其作用与新安江模型相同，仅是用到的预报模型不一样，两个模型进行预报也便于方案比较。（6）预报方案管理：对实时洪水所做的实时预报方案进行比较与评定。（7）数据库维护：对原始数据表、中间计算数据表、结果数据表可进行编辑修改。（8）用户管理：对访客、预报员、管理员等身份进行权限管理。

4、现场监测的气象水文

降雨量越大，降雨持续时间越长，降雨影响土层的深度越深，对于地面表层土，几乎每次降雨都会被影响，且随着降雨强度改变时，表层土的响应速度最快，变化幅度相较于深层土较大，当降雨强度较小、持续时间较短时，深层土基本不受影响。如整个10月份，降雨量较小且降雨不连续，坡脚范围区域只有0.2m深度范围内存在降雨响应，而0.2m以下几乎没有响应;而对于降雨量较大或连续降雨，降雨的响应范围会明显加深，使得降雨入渗到土体更深的土层，以9月中下旬为例，降雨持续了7天，且降雨强度较大，9月20日降雨甚至达到25mm/d，在该种降雨的影响下，坡脚范围区域1.0m深度范围内均存在降雨响应。

结束语

目前世界上使用集合预报进行水文业务化预报的国家还较少，仅有部分国家的气象部门在业务评估上使用该方法。此外由于集合预报需要处理由气候数值预报前期产生的大量数据，更需加强研究人员相互间协同工作的能力，以上各种因素限制了集合预报方法在全球范围的应用。

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（樊浦 男 1993年9月出生，助理工程师 主要从事水资源方面研）