大渡河猴子岩水库入库洪水过程预报-实时校正-概率预报集成

摘要：

与传统确定性预报相比,洪水概率预报能够为防洪调度决策提供更为丰富的信息.以大渡河猴子岩水库以上流域为研究区,建立新安江次洪模型,并采用动态系统响应曲线进行实时洪水预报校正.在确定性预报校正基础上,建立基于水文不确定性处理器(HUP)的次洪概率预报模型,定量分析预报不确定性,实现入库洪水概率预报.结果表明:①利用猴子岩流域2009-2019年水文气象资料,建立的新安江次洪模型整体精度较高,率定期和验证期的洪量和洪峰相对误差均在±20％以内,平均确定性系数分别为0.69和0.72;经动态系统响应曲线校正后,洪峰和洪量误差均有降低,率定期和验证期的确定性系数分别提高0.13和0.09.②以2020年3场洪水未来48 h预报降雨为输入,新安江模型预报精度不高,且随着预见期增长而降低,但经动态系统响应曲线校正后,整体预报精度有所提高,洪量相对误差减小幅度超50％,确定性系数提高幅度超60％.③HUP次洪概率预报模型提供的分布函数中位数Q50的预报精度在一定程度上优于校正后的确定性预报;提供的90％置信区间覆盖率均在90％左右,离散度均在0.40以下,能以相对较窄的区间覆盖大部分实测值,具有较高的可靠度.

关键词：新安江模型、动态系统响应曲线、水文不确定性处理器、概率预报、大渡河流域、猴子岩水库

所属期刊栏目：35

分类号：P338.2;TV/122.5;P4

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金

在线出版日期：2023-07-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：1481-1490