专利名称：基于降雨-径流-洪水演进计算的洪水预报方法
技术领域：
本发明涉及洪水预报与计算机结合的技术领域，具体涉及一种利用降雨-径流-洪水演进计算的多个模型综合进行流域洪水预报的方法。
背景技术：
长期以来，洪水作为一种自然灾害受到了人类的广泛关注，人们采取了大量措施来减小洪水灾害可能造成的损失。而要进行有效的洪水管理和调度，根本上需要依靠准确的洪水预报作为技术支持。洪水预报是根据洪水形成的客观规律，利用现时已经掌握的水文、气象资料(称水文信息或水文数据)，预报河流某一断面在未来一定时期内(称预见期)将要出现的流量、水位过程。根据发布预报时所依据的资料不同，洪水预报可以分为水文气象法、降雨径流法及河段洪水演进法三类。其中水文气象法主要是利用前期的气象要素作为预报因子，根据气压场、湿度场、风场等变化预报降雨，进而得出洪水预报的结果；降雨径流法则是根据流域产汇流基本原理，由暴雨预报某一河道断面洪水过程的方法；洪水演进法主要是根据河段上游断面的径流过程通过洪水演进算法预报下游断面的洪水过程。 洪水预报通常关心两个主要问题，一个是预报的预见期，另一个是预报精度。上述三种方法中，预报的预见期依次递减缩短，但预报精度往往是依次提高的。目前在洪水预报中应用较为广泛的是降雨径流法和河段洪水演进法两种，但两种方法各有其不足之处。降雨径流法能够由降雨数据预报洪水过程，目前应用较多的是水文数值模型，这些模型在特定的时间或地域条件下，适用于对过程细节、内部机理没有要求的科学研究及工程实践。但这些模型的缺点是缺少坚实的物理基础，在很多细节过程上使用经验公式，无法描述自然现象的内在机理，也就不可能完全重现流域的真实水文过程，在模拟预测中的误差也就不可避免，使得其应用范围受到限制。另外在应用时，该类模型中的参数虽有一定物理意义，但是难以直接推算，需要根据流域出口流量资料率定，整体而言比较依赖于历史水文数据和经验公式。这一不足也使得该方法在缺乏历史水文数据的流域的应用受到限制。整体而言，这一方法有较长的预见期，但对产汇流期间的模拟精度略为不足。河段洪水演进法是由上游河道流量、水位数据预报下游的洪水过程，其预报的预见期较短，在某些情况下不足以满足洪水预报的要求，但其预报精度较降雨径流法更高些。 这一方法的基本依据是圣维南方程组，目前比较常用的方法是先对圣维南方程组进行简化，然后再进行求解。这种方法的最大优点是简单地把经验和实时信息结合进来，另外对河道地形资料要求较少。但是这同时也带来其不足，在人类活动影响越来越显著的现在，尤其是河道上水库、大坝等水利工程的实施，河道地形很难能够保持不变，而河道特征一旦变化，改变了通过各种水文要素的观测探求到的水文自然规律，破坏了原有水文资料的一致性和代表性，使水文现象发生变化。这种方法对历史水文资料的质量和代表性的依赖，限制了其预报结果的精度。
发明内容
本发明要解决的技术问题是，克服在模拟流域内降雨-产流-河道内洪水演进过程中存在的人为误差、对自然现象过于简化、对历史水文资料过于依赖性等问题。本发明的目的是提供一种利用多个模型综合进行洪水预报的方法，从而能够根据流域降雨和初始、 边界条件，预先模拟洪水运动情况，对洪灾做出事先的估计。本发明提供的基于降雨-径流-洪水演进计算的洪水预报方法，包括以下步骤(1)数据集成根据分布式水文模型和水动力模型的规范和要求，对洪水预报计算流域的地形数据、土壤数据和水文数据进行集成处理，以提供给参数确定；其中，地形数据包括数字高程地图以及河网与河道几何尺寸，土壤数据包括土壤类别及其分布、土地利用数据，水文数据包括降雨和径流的时间序列数据；⑵参数确定对步骤(1)中的数据进行模拟历时、初始条件、边界条件以及降雨情况的确定，并根据模型参数的规范和要求，对相应参数值进行设定；其中，模拟历时是指洪水预报计算的总时长；初始条件的确定包括针对不同土壤类别的区域分别进行土体性质的定义；边界条件的确定包括设定计算流域的出口位置坐标，具体为流域内河流最下游， 以及对河道尺寸的定义；降雨情况的确定包括降雨强度、降雨历时、降雨区域，具体由实测降雨数据得到；(3)模型计算模型计算部分接收参数确定部分输出参数值后，首先使用分布式水文模型得到计算流域内各河流源头及交汇点的流量、水位数据；然后利用基于圣维南方程组的水动力模型计算河道内的洪水演进过程，输出计算流域的河道内各点的水位、流量随时间变化数据；(4)结果发布比较计算流域内各河道关键节点的水位预报数据以及警戒水位数据，若预报水位大于警戒水位，认为该节点发生洪水；若预报水位小于等于警戒水位，则认为该节点不会发生洪水。本发明的有益效果是相对于现有技术，采用本发明方法，可以方便的根据实测雨、水情进行各点的洪水预报。在计算过程中不受地形规模和复杂程度限制，并运用基本物理定律(质量守恒、动量守恒、能量守恒等)来描述自然现象，相比较而言不必依赖于历史水文数据和经验公式，有效地避免了人为误差，并可适用于缺少历史数据的流域。
图1是本发明基于降雨-径流-洪水演进计算的洪水预报方法的结构示意图；图2是本发明实施案例的区域示意图；图3是本发明实施案例的区域内上埠河上游监测站水位沿时间变化过程图；图4是本发明实施案例的区域内上埠河下游监测站水位沿时间变化过程图。
具体实施例方式本发明所采用的技术方案是利用一个耦合了分布式模型αηΗΜ)和水动力模型的计算方法进行洪水预报，该方法包括降雨径流过程和洪水演进计算两个模块，实现由降雨数据模拟流域内径流产生，进而对下游河道进行洪水演进计算，得到计算区域内相应点发生洪水险情的可能性及可能时段的计算过程。按照以下步骤实施(1)数据集成对获取的各种数据资料进行处理，使其符合模型使用的规范和要求，其中各种数据资料包括流域地形地貌数据、土地利用数据、土壤质地数据、降雨数据、径流数据等流域的基本资料。(2)参数确定接收数据集成输出的资料数据，确定模型所需的各项参数。(3)模型计算基于步骤二所输出的各项参数值，利用分布式水文模型αηΗΜ模型)，进行降雨-径流模拟预测，输出降雨过程中各水文变量(流量、水深、流速等)的时空分布信息。再基于各水文变量，利用水动力模型，进行河道内洪水演进计算，输出洪水预报结果。(4)结果评价接收上一步骤所得的洪水预报结果，进行评价验证，若满足精度要求，进入下一步骤；若不满足精度要求，返回步骤O)。(5)结果发布对预报区域的水位预报结果与相应警戒水位进行比较，判断是否有发生洪水险情的可能性。如图1，本发明包括数据集成、参数确定、模型计算、结果验证、结果发布这五个步骤。下面对这五个步骤进行详细说明。(1)数据集成数据集成主要是，根据分布式水文模型αηΗΜ)和水动力模型的规范和要求，对洪水预报计算流域的地形数据、土壤数据和水文数据进行处理，以提供给参数确定。其中，地形数据包括数字高程地图(DEM)以及河网与河道几何尺寸。根据这些数据，生成勾出河网分布的流域3D网格，以及河道河槽矩形网格。土壤数据主要包括土壤类别及其分布、土地利用数据。水文数据包括降雨和径流的时间序列数据。(2)参数确定参数确定主要是，对步骤(1)中的数据，进行模拟历时、初始条件、边界条件以及降雨情况的确定，并根据模型参数设定所需对相应参数值进行确定。其中，模拟历时是指洪水预报计算的总时长。初始条件的确定包括针对不同土壤类别的区域分别进行土体性质的定义。具体有地表曼宁系数、土壤特征曲线参数、土壤孔隙度、土壤饱和导水度、初始含水量以及河道几何尺寸和河道糙率等参数。其中土壤孔隙度、土壤饱和导水度、初始含水量以及河道几何尺寸由实测数据得到。地表曼宁系数通过下式计算(该公式来源于Gabet E J and Dunne Τ,2003)fl = 0.053e27Q(O式(1)中a为地表曼宁系数；Cv为地表植被覆盖率，以小数形式表示，e为自然对数的底，其使用数值为2.718;土壤特征曲线由Van Genuchten方法获得，其计算公式如下(该公式来源于Van
权利要求
1.基于降雨-径流-洪水演进计算的洪水预报方法，包括以下步骤(1)数据集成根据分布式水文模型和水动力模型的规范和要求，对洪水预报计算流域的地形数据、 土壤数据和水文数据进行集成处理，以提供给参数确定；其中，地形数据包括数字高程地图以及河网与河道几何尺寸，土壤数据包括土壤类别及其分布、土地利用数据，水文数据包括降雨和径流的时间序列数据；(2)参数确定对步骤(1)中的数据进行模拟历时、初始条件、边界条件以及降雨情况的确定，并根据模型参数的规范和要求，对相应参数值进行设定；其中，模拟历时是指洪水预报计算的总时长；初始条件的确定包括针对不同土壤类别的区域分别进行土体性质的定义；边界条件的确定包括设定计算流域的出口位置坐标，具体为流域内河流最下游，以及对河道尺寸的定义；降雨情况的确定包括降雨强度、降雨历时、降雨区域，具体由实测降雨数据得到；(3)模型计算模型计算部分接收参数确定部分输出参数值后，首先使用分布式水文模型得到计算流域内各河流源头及交汇点的流量、水位数据；然后利用基于圣维南方程组的水动力模型计算河道内的洪水演进过程，输出计算流域的河道内各点的水位、流量随时间变化数据；(4)结果发布比较计算流域内各河道关键节点的水位预报数据以及警戒水位数据，若预报水位大于警戒水位，认为该节点发生洪水；若预报水位小于等于警戒水位，则认为该节点不会发生洪水。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在步骤(3)之后，还包括结果验证的步骤 接收模型计算所得水位数据以及现有的实测水位数据，进行模拟结果精度评价验证；所述精度评价验证分为洪水预报误差指标和洪水预报合格率两部分用洪水预报误差指标进行单场预报结果精度的评价，而用洪水预报合格率对所有场次进行整体评价。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述洪水预报误差指标系绝对误差，其计算方法为水位的模型计算值减去实测值，并取绝对值；该绝对误差小于水位实测变幅的 20%时，认为本次预报为合格预报。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述洪水预报合格率的计算中令合格预报的次数与预报场次总次数之比的百分数为合格率，它表示多次预报总体的精度水平，其表达式如下
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤O)中，初始条件的确定包括针对不同土壤类别的区域分别进行土体性质的定义；具体有地表曼宁系数、土壤特征曲线参数、土壤孔隙度、土壤饱和导水度、初始含水量以及河道几何尺寸和河道糙率等参数；其中土壤孔隙度、土壤饱和导水度、初始含水量以及河道几何尺寸由实测数据得到；此外，地表曼宁系数通过下式计算β = 0.053严(1)式(1)中a为地表曼宁系数；Cv为地表植被覆盖率，以小数形式表示，e为自然对数的底，其使用数值为2.718;土壤特征曲线由Van Genuchten方法获得，其计算公式如下
全文摘要
本发明涉及洪水预报与计算机结合的技术领域，旨在提供一种利用降雨-径流-洪水演进计算的多个模型综合进行流域洪水预报的方法。该方法包括根据分布式水文模型和水动力模型的规范和要求进行水文数据集成；根据模型参数的规范和要求，对相应参数值进行设定；利用模型进行洪水演进过程；比较计算流域内各河道关键节点的水位预报数据以及警戒水位数据，并进行结果发布。本发明可以方便的根据实测雨、水情进行各点的洪水预报。在计算过程中不受地形规模和复杂程度限制，并运用基本物理定律(质量守恒、动量守恒、能量守恒等)来描述自然现象，相比较而言不必依赖于历史水文数据和经验公式，有效地避免了人为误差，并可适用于缺少历史数据的流域。
文档编号G06F19/00GK102289570SQ201110207840
公开日2011年12月21日 申请日期2011年7月23日 优先权日2011年7月23日
发明者冉启华, 王振宇, 贺治国 申请人:浙江大学