CN101877029A - 一种不同机制水文模型组合的水文预报方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种不同机制水文模型组合的水文预报方法，根据流域特性，配置符合本流域特性的3种或3种以上中期水文预报模型，其中应包括物理概念模型和系统分析模型；采用10年左右的水文历史数据，针对每一种水文预报模型率定出综合精度最高的模型参数；在每个预报时刻，配置不同的预报组合方案，组合模型应为水文物理概念模型与系统分析模型的组合，组合方式采用权系数组合和模型组合；选取预报时刻前的历史水文资料自动进行组合模型的组合参数优选，并依据优选参数进行前期试预报计算；自动评定各组合方案的试预报计算结果，获得当前最优的组合方式，应用于当前水文预报。本发明能更好的描述当前中期来水特性，提升中期预报精度。

Description

一种不同机制水文模型组合的水文预报方法

技术领域

本发明专利涉及水文预报方法，尤其是涉及一种不同机制水文模型组合的水文预报方法，主要应用于中期水文预报。

背景技术

水文预报是根据前期和实时水文气象要素，用成因分析与数理统计的方法，对未来的水文要素进行科学的预报，一般来讲，预见期在流域汇流时间以内的称为短期预报，在3天至15天的称为中期预报，15天以上1年以内的称为长期预报。

短期水文预报通常以小时为时段，采用水文物理概念模型通过降雨产汇流计算，预报未来十几、甚至几十小时的来水过程；长期水文预报以旬、月或年为时段，采用系统分析模型统计分析历史水文资料的周期性、规律性等，从而预报未来数月至数年的来水。中期水文预报介于短期与长期水文预报之间，预报时段通常为日，采用水文物理概念模型或系统分析模型预报未来几日的来水过程。

以往的中期水文预报研究、应用多集中于采用单一的水文物理概念模型或系统分析模型，实际上，中期水文预报介于短期和长期水文预报之间，它一方面与短期来水特性相似，与降水、植被、蒸发等物理因素之间存在一定的相关关系，同时又具有长期径流的连续、周期性特征，因此，单纯采用水文物理概念模型或系统分析模型并不能很好的描述中期径流过程。

近期少数专家、学者针对中期水文预报研究了组合预报模型，但组合方式仅局限于两种系统模型的组合，且组合权系数通常在参数率定阶段确定，没有与预报状态相结合。实际上，中期径流量伴随时间推移而变化的过程具有一定随机性，它与短期和长期来水特征的相关关系在不同时间的表象不同，因此组合权系数或组合方式应反映径流随时间的变化特征，与当前的中期径流状态关联。

发明内容

本发明的目的在于中期水文预报中采用了物理概念模型与系统分析模型的组合，且组合方式/权系数随径流特性变化而变化。这既考虑了中期来水与物理因素的相关性，又不忽略其连续、周期性特点，克服了以往单一机制水文预报模型的缺点，同时组合方式/权系数随径流特性变化的特征能更好的描述中期来水特性，提高预报精度。

本发明解决上述技术问题所采取的技术方案是：

1)根据流域特性，配置符合本流域特性的3种以上中期水文预报模型，其中应包括物理概念模型和系统分析模型；

2)采用10年的水文历史数据，针对每一种水文预报模型率定出综合精度最高的模型参数(精度评定指标依据《水文情报预报规范》相应规定执行)；

3)在每个预报时刻，配置不同的预报组合方案(每一预报方案为不同和不同组合方法的组合)，组合模型应为水文物理概念模型与系统分析模型的组合，组合方式采用权系数组合和模型组合；

4)选取预报时刻前的历史水文资料自动进行组合模型的组合参数优选，并依据优选参数进行前期试预报计算；

5)自动评定各组合方案的试预报计算结果，获得当前最优的组合方式，应用于当前水文预报。

本发明的有益效果是：中期水文预报结合了短期与长期水文预报方法，既考虑了短期来水的地形、地貌登物理影响因素，又融合了其连续、周期性特点，能较好的描述中期来水过程。同时中期水文预报中配置了不同机制模型的多种组合方式，且组合方式、组合参数依据当前拟合精度进行自动优选，能更好的反映当前流域状态。本发明能更好的描述当前中期来水特性，提升中期预报精度。本发明具有以下特点：

1)根据流域特性和径流特征，配置3种及以上符合流域特性的中期水文预报模型，其中包括水文物理概念模型和系统分析模型；

2)在每个预报时刻，配置不同的预报模型组合方案(每一预报方案为不同模型和不同组合方法的组合)；

3)组合方案为物理概念模型与系统模型的组合；

4)组合方法可采用权系数组合，亦可采用模型组合；

5)自动进行组合模型的组合参数优选，依据优选参数进行前期试预报计算；

6)自动评定各组合方案的试预报计算结果，获得当前最优的组合方式，应用于当前中期水文预报。

附图说明

图1为中期水文预报流程图。

具体实施方式

本发明不同机制水文模型组合的中期水文预报技术，主要针对中期来水既与降雨、植被等物理因素有关，同时具有一定的连续、周期性特点，从而设计了两种不同机制水文预报模型的组合技术，应用于中期预报。其基本思路是发明一种技术能克服以往单一机制水文模型的弊端，更好的描述中期径流特点，并通过预报前期的拟合计算，自动优选当前最优的组合模型与组合方式形成预报方案，使之更好的反映当前径流特性，应用于当前的水文预报，从而在一定程度上提高预报精度。以浙江省瓯江流域为例，具体实施方法简述如下：

1)实际预报前，进行如下工作获得预报模型的最优参数：

a)根据该流域特性，选取符合湿润地区特性的1种水文物理概念模型(新安江模型)和2种系统分析模型(神经网络模型、支持向量机模型)；

b)选取流域内各水文、雨量站1998-2008年共11年的日流量、雨量和蒸发资料；

c)针对1)中选择的每一种预报模型，采用历史水文资料进行预报对象的流量模拟计算，通过不断调整参数，使拟合效果达到最优，最优效果对应参数即为该模型历史最优参数。

2)t时刻进行预报时，系统自动组合预报方案，本流域共有4种组合方式：新安江模型与神经网络模型的权系数组合、新安江模型与支持向量机模型的权系数组合、新安江模型与神经网络模型的模型组合、新安江模型与支持向量机模型的模型组合；

3)以t1(t1＜t，t-t1≈预见期)为预报时刻，分别进行t 1前4种组合方式的组合参数优选，权系数组合方式优选获得权系数，模型组合优选得到组合模型的参数；

4)采用优选得到的参数分别进行4种组合方式的预报计算，得到每一种组合在t1～t时段内的预报过程；

5)对每一种组合模型的预报结果依据《水文情报预报规范》进行精度评定，评定结果最优的组合方式即认为是最符合当前状态的水文预报方式；采用最终选择的预报方式进行t时刻预报计算。

Claims (1)

1.一种不同机制水文模型组合的水文预报方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)根据流域特性，配置符合本流域特性的3种以上中期水文预报模型，其中应包括物理概念模型和系统分析模型；

2)采用10年的水文历史数据，针对每一种水文预报模型率定出综合精度最高的模型参数；

3)在每个预报时刻，配置不同的预报组合方案，组合模型应为水文物理概念模型与系统分析模型的组合，组合方式采用权系数组合和模型组合；

4)选取预报时刻前的历史水文资料自动进行组合模型的组合参数优选，并依据优选参数进行前期试预报计算；

5)自动评定各组合方案的试预报计算结果，获得当前最优的组合方式，应用于当前水文预报。

Images