一种基于数值降雨预报的中长期径流预测方法与流程

1.本发明涉及一种基于数值降雨预报的中长期径流预测方法，属于水文学及水资源技术领域技术领域。


背景技术：

2.径流是指降雨及冰雪融水或者在浇地的时候在重力作用下沿地表或地下流动的水流，径流是水循环的基本环节，又是水量平衡的基本要素。径流预报是建立在掌握客观水文规律的基础上，预见未来水情变化的一项科学情报工作，是实现水资源科学调动的前提。
3.以水文循环基本原理为基础，从流域径流水汽来源影响因素角度明确了中长期径流预测基本概念及分类，即以气象(中期)、气候(长期)和天文因素(超长期)为预报因子，针对流域出口断面(或典型断面)的旬、月、季或年径流，以及流域旱涝趋势进行预测。中长期径流预报一般指预见期在3天到1年之间且超过流域汇流时间的径流预报，其能够提供有效的未来径流信息，在水库发电计划制定、抗旱防洪以及水资源规划管理和综合利用等水库调度决策领域发挥着重要的作用。在当前的气候变化条件下，未来水资源量有着极大的不确定性，因此能够提供未来信息的中长期径流预报受到了广泛的关注。
4.在现有中长期径流预报中，主要存在着两方面的难点，一方面是由于缺乏可靠的气象预报结果且中长期径流预报的时间尺度多为月尺度，很难建立基于降雨-径流关系的物理模型；另一方面是受到气候、植被、地形和人类活动等众多因素的影响，河流径流序列具有明显的随机和非线性特征。针对这两个问题，当前的研究常通过数据驱动模型来建立径流和前期径流等自相关因子以及气候因子等遥相关因子的基于统计的关系，但是，上述建模研究的方法也存在缺少降雨等关键信息，进而影响预报结果的准确度问题以及随着预见期变长时，前期径流和当前径流相关关系迅速变弱，预报可靠性迅速降低的问题。公开号为cn113592143a的专利“基于降雨预报的中长期径流集合预报方法及系统”，具体公开了根据预见期、历史径流数据和所述历史径流数据对应的预报因子，构建目标区域的径流集合预报数据，将所述径流集合预报数据输入到训练好的径流集合预报模型，得到所述目标区域的中长期径流集合预报结果，该专利的方法解决了传统中长期径流预报方法仅能产生确定性径流预报结果的问题，但是该方法中是耦合模型进行预测，使用的多为数理统计方法，没有考虑相关的物理含义，会对预报精度有所影响。


技术实现要素：

5.为了解决上述现有技术存在的问题，本发明提供了一种基于数值降雨预报的中长期径流预测方法，基于有物理意义的水文模型耦合欧洲气象数值预报成果，进行中长期径流预测，其预见期长，预报精度高。
6.本发明的技术方案如下：
7.本发明提供一种基于数值降雨预报的中长期径流预测方法，利用欧洲气象数值预报成果耦合新安江水文径流预测模型进行中长期径流预测。
8.进一步的，利用欧洲气象数值预报成果就是直接使用数值降雨，根据流域所在网格的小时网格数据计算流域时段面平均雨量，获得数值网格降雨径流预报方案。
9.进一步的，采用的新安江水文径流预测模型中，中长期数值降雨预报信息作为降雨输入，参数率定是基于预报流域内历史资料。
10.进一步的，所述基于数值降雨预报的中长期径流预测方法，具体包括如下步骤：
11.s1、收集共享预报流域内欧洲未来6个月逐日的50*50km网格内数值预报产品，提取预报区域所对应网格的降雨信息，按其网格编号及时间顺序存入数据库中供新安江水文径流预测模型调用；
12.s2、收集径流预报断面经纬度地理信息，利用30m dem，经过数据填洼、流向计算、累计流量计算的步骤，提取断面的流域边界；
13.s3、构建新安江水文径流预测模型，运用预报区域历史资料定出新安江水文径流预测模型参数，形成断面径流预报方案；
14.s4、流域边界与数值预报网格区域进行叠加后，选取流域边界内的数值预报网格区域内的降雨数据；
15.s5、利用经过步骤s4获得的数值预报网格区域内的降雨数据进行逐小时计算，得到流域内逐小时预报降雨面雨量值，依次计算出未来6个月逐小时预报降雨面雨量；
16.s6、将逐小时预报降雨面雨量作为新安江水文径流预测模型的雨量输入，进行径流模拟计算，得到逐小时径流过程，最终完成未来6个月的径流预测。
17.进一步的，所述步骤s3断面径流预报方案包括确定预报方案1小时计算时段长以及采用流域内雨量站点网格内插法计算实测面雨量。
18.相较于现有技术，本发明的有益效果在于：
19.1、本发明提供了一种基于数值降雨预报的中长期径流预测方法，是基于预测精度高的欧洲中期天气预报中心未来6个月的数值降雨预报产品，同时耦合了短期径流预报系统中具有物理意义的新安江水文径流预测模型进行预测，实现了延长中长期径流预测成果预见期、增加预测预报精度，实现每月定期制作未来1～6个月高预测精度的水电站入库径流过程，可用于科学编制电站中长期发电计划，有效提高水电站中长期发电效益。
20.2、本发明中通过运用gis边界裁剪，提取径流预测流域内预报降雨网格信息，将日分辨率的网格降雨数据分配到每个时段内，计算每个时段内预报降雨信息，按面积权重，累计计算时段面平均雨量，实现了任意断面流域预报时段面雨量计算，大大节省了人工计算时间和成本，并且准确度较高。
附图说明
21.图1为本发明的基于数值降雨预报的中长期径流预测方法流程图。
具体实施方式
22.下面对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。
23.本发明提供一种基于数值降雨预报的中长期径流预测方法，利用欧洲气象数值预报成果耦合新安江水文径流预测模型进行中长期径流预测；其中，利用欧洲气象数值预报
成果就是直接使用数值降雨，根据流域所在网格的小时网格数据计算流域时段面平均雨量，获得数值网格降雨径流预报方案，欧洲中期天气预报中心每月发布一次全球长期数值降雨预报，其预见期为7个月，时间分辨率为1天，空间分辨率为50*50km；采用的新安江水文径流预测模型中，中长期数值降雨预报信息作为降雨输入，参数率定是基于预报流域内历史资料，该型在充分利用实时和历时雨水情、流域下垫面土壤状态，率定径流预测模型参数，水库径流预报效果好。
24.参见图1，上述基于数值降雨预报的中长期径流预测方法，具体包括如下步骤：
25.s1、收集共享预报流域内欧洲未来6个月逐日的50*50km网格内数值预报产品，提取预报区域所对应网格的降雨信息，按其网格编号及时间顺序存入数据库中供新安江水文径流预测模型调用；
26.s2、收集径流预报断面经纬度地理信息，利用30m dem，经过数据填洼、流向计算、累计流量计算的步骤，提取断面的流域边界；
27.s3、构建新安江水文径流预测模型，运用预报区域历史资料定出新安江水文径流预测模型参数，形成断面径流预报方案，断面径流预报方案包括确定预报方案1小时计算时段长以及采用流域内雨量站点网格内插法计算实测面雨量；
28.s4、流域边界与数值预报网格区域进行叠加后，选取流域边界内的数值预报网格区域内的降雨数据；
29.s5、利用经过步骤s4获得的数值预报网格区域内的降雨数据进行逐小时计算，得到流域内逐小时预报降雨面雨量值，依次计算出未来6个月逐小时预报降雨面雨量；
30.s6、将逐小时预报降雨面雨量作为新安江水文径流预测模型的雨量输入，进行径流模拟计算，得到逐小时径流过程，最终完成未来6个月的径流预测。
31.利用上述基于数值降雨预报的中长期径流预测方法应用于街面水电站中长期径流预测，街面水电站坝址位于均溪上，离均溪和文江溪汇合口约300m，离尤溪县城53km，坝址以上集水面积1604km2，水库总库容18.24亿m3，为多年调节水库，多年平均流量45.2m3/s，多年平均径流量14.25亿m3；具体步骤如下：
32.(1)收集2021/4/30 08:00～2021/10/30 08:00期间库水位、入库日均资料，并在实时洪水预报系统中构建街面水库的新安江水文径流预测模型，运用近年水库流域内历史资料率定街面水库的新安江水文预测模型参数；
33.(2)收集2021/4/30 08:00～2021/10/30 08:00欧洲中长期网格数值降雨预报；
34.(3)运用流域边界，截取时段数值降雨网格，按照1小时步长，计算流域内未来6个月小时面雨量；
35.(4)将面雨量数据代入作为新安江水文径流预测模型中降雨输入，计算出径流过程；
36.(5)统计4月30日至10月30日预报径流总量为2.44亿立方米，通过日均值计算实测径流总量为2.71亿立方米，预报误差10％，径流预报精度较高，预见期长达6个月。
37.以上所述仅为本发明的实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。