考虑产流模式空间分布的流域-城市复合系统洪水预报模型

摘要：

为解决流域-城市复合系统洪水协同预报问题,本文将流域和城市纳入统一空间范畴,在提出易发生产流模式辨析框架的基础上,耦合网格产流计算模型(GRGM)和长短时记忆神经网络(LSTM)构建了GRGM-LSTM洪水预报混合模型.以贾鲁河中牟站控制流域为例,基于18 场实测洪水进行模型检验,同时将预报结果与暴雨洪水管理模型(SWMM)、GRGM-SWMM模型进行对比分析.研究表明:① GRGM模型模拟产流量相对误差、决定性系数平均值分别为8.41%、0.976,考虑产流模式空间分布的产流计算更为准确;② 预见期小于6h时,GRGM-LSTM混合预报模型纳什效率系数大于0.8,比GRGM-SWMM、SWMM等物理机制模型具有更好的模拟性能;③ 预见期大于6h时,GRGM-LSTM混合模型出现一定的精度损失,预见期增至12h时,GRGM-SWMM模拟精度高于GRGM-LSTM模型.研究成果可为流域-城市防洪减灾协同管理提供科学依据.

关键词：流域-城市复合系统、洪水预报、产流模式、机器学习、GRGM-LSTM模型、中牟站控制流域

所属期刊栏目：34

分类号：P338(水文科学（水界物理学）)

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

页数：共11页

页码：530-540