基于松花江流域長期水文預報方法

張淑霞，肖興濤，霍 麗

(1.佳木斯水文局，黑龍江佳木斯154002;2.黑龍江省水文局，哈爾濱150001;3.哈爾濱水文局，哈爾濱150010)

長期水文預報是對防護對象未來較長時期的水文情勢進行預測，以便使各級防汛部門在解決防洪與抗旱、蓄水與棄水及各部門用水之間矛盾時及早采取措施進行統籌安排，以獲得更大的社會效益和經濟效益。隨著社會的不斷發展，國民經濟各部門對水文預報提出的要求越來越高，要求水文部門能夠提供預見期長、準確性高的中期與長期預報，不僅要求有定性分析，而且要求有定量預報。

松花江是我國七大江河之一，流域面積55.68萬km2。中部為廣闊的松嫩平原，松花江出口是著名的三江平原，是重要的商品糧基地，松嫩平原又是哈爾濱、長春等城市及耕地密集的地區，因此洪澇干旱造成的損失巨大，因此，積極開展松花江流域的中長期水文預報是非常必要的。

1 長期預報的基本概念

水文氣象相結合的預報在時間尺度上僅具有短期(1～2d)和中期(3～7d)意義，而中期以上的長期水文氣象過程，僅具有統計特征的氣候性質。目前國際氣象界一般認為其逐日預報的上限為2—3周，即中期天氣預報的上限為2—3周。而長期預報因其預報內容是旬、月、季、年水文氣象要素(如溫度、降水量、水位、流量等)特征值(最大、最小、平均值)，所以，通常認為長期預報為1個月以上的預報。1 a以上的預報為超長期預報或稱氣候預測，而中長期預報，也有稱之為短期氣候預測。

2 長期水文預報方法

目前，流域長期水文預報方法中，以物理因子和前兆強信號為基礎的物理概念方法開始成為主要的預報方法，經驗統計和數理統計仍在發揮重要作用，動力氣候模式已經成為重要的預報手段。

2.1 物理概念方法

物理概念方法的基礎是對有一定物理意義的影響氣候異常的因子或預測強信號進行分析，為水文氣象要素預報提供依據。陳興芳、趙振國等分析了影響我國汛期旱澇的10個方面的基本物理因素，這10個物理因素與我國夏季降水的基本關系綜合反映在圖1中，以此可建立影響流域汛期旱澇的概念性模型。

陳興芳、趙振國等經過多年的研究和預測實踐，總結影響我國汛期降水和旱澇分布異常的主要物理因子，概括起來有:考慮背景、太陽活動和下墊面物理因子等非大氣因子的影響，并考慮影響我國汛期旱澇的5個主要因素:①東面的海洋。反映赤道東太平洋和暖池海溫異常(ENSO現象和熱帶對流活動異常)。②西面的青藏高原。反映高原積雪和位勢高度異常。③南面的季風。反映赤道輻合帶、熱帶和南半球環流異常。④北面的阻塞高壓。反映中高緯度環流異常和冷空氣活動情況。⑤中間的副高。反映副熱帶環流異常，與我國夏季雨帶關系十分密切。

圖1 影響中國夏季降水的基本物理因素框圖

2.2 數理統計方法

數理統計方法在長期水文氣象預報研究和業務預報中起著重要作用。時間序列演變方法和相關因素分析方法仍在業務預測中廣泛使用，主要方法有方差分析、自回歸分析、波譜分析、自然正交分析、灰色系統、回歸分析、相似分析等。

時間序列演變方法，通過對各種水文氣象要素未來的變化趨勢做出預報。這種方法對周期性明顯或持續性好的水文氣象要素預測效果較好，但不容易預報變化趨勢的轉折，對轉折點的預報效果欠佳。

多變量的相關因素分析方法，有一定的預測能力。但這些方法物理基礎較差，相關系數不能反映變量之間存在著復雜的非線性關系，氣候階段性也使統計關系發生變化，相似分析的著眼點不同，得到的預報結論可能相差甚遠，使預測結論難以統一。究其影響統計預報方法效果的原因，主要是建立數學統計模型所選因子質量不高，缺少物理概念，因子的獨立性、穩定性直接影響預報效果，建模過程處理細節的不同也可能影響到模型的預報效果。

2.3 氣候動力模式預報

氣候動力模式是根據海洋、大氣初始場同化資料，在全球大氣環流模式和全球海洋環流模式的基礎上，利用日通量距平耦合方案，構成的全球海氣耦合模式。模式結果在中國汛期旱澇趨勢預測中已經運用10多年，實踐證明目前我國氣候動力模式的預報能力已基本達到20世紀末統計預報的水平。動力模式結果運用于長期預報在國外已非常普遍。

氣候模式預測結果的運用已得到比較廣泛的運用，也是未來長期預報的發展趨勢，但氣候模式預測也存在不確定性，主要表現在以下3個方面:①最基本的原因是大氣系統的混沌行為，即差異極小的兩個初始場可以發展成大相徑庭的狀態，也就是所謂的蝴蝶效應。此外同一模式同一初始條件，在不同精度的計算機上，可能得出不同的結果。②人們對天氣氣候系統物理機制的認識不夠，對于同一預測問題，不同的模型往往得出不一致的結果，要取得完全的共識還很難。③人類活動使得氣候模式預測更為復雜。因此模式預測結果往往不是單一的值，而是一系列結果的集合或分布。理論上的某種最佳結果，并不表示未來狀態一定如此。因此，應用任何一種預測結果都是要擔風險的。

3 歷史演變法

水文要素(降雨量、流量、水位等)在歷史演變中有一定的自身規律，在實際預報中，經常利用這些規律來做長期預測，其預見期可達1 a。它的基本出發點是:任何一個水文要素的長期記錄反映了這一要素全面的變化過程，存在著一定的周期性和持續性等規律，在實際工作中，根據水文要素歷史演變曲線情況，可以歸納出以下幾種主要規律:

3.1 持續性

所謂持續性是指水文要素的歷史變化中升降變化的持久程度，如松花江哈爾濱水文站1951—2011年期間的年平均流量的歷史演變曲線見圖2，可以看出有如下規律:①周期變化規律明顯，具有連豐連枯、豐枯交替等特點，其中1953—1963年為連續豐水年組，1964—1973年為平水偏枯年組，1974—1982年為連續枯水年組，1983—1998年為連續豐水年，1998—2011年為連續枯水年;②如果第一年下降，第二年繼續下降，則第三年一般要上升;③在豐水年組中，大水年份第二年一般都會有所回落，下降段第一、第二年要素值變化幅度一般不大。

圖2 哈爾濱1951—2011年水文站年平均流量過程線圖

3.2 相似性

相似性是指歷史變化曲線在某一段時期與另一段時期的變化趨勢，在形狀上有很相似的地方。圖2中可以看到1977—1982年和2006—2011年演變趨勢非常相似，都表現為降→平→升→升→降。

3.3 周期性

水文要素的周期性并不是嚴格意義上的周期，而是指某一要素的變化過程在經過一定的時間間隔以后會出現類似的變化，同時周期性本身在歷史演變中也不是永遠不變的。這種規律需要在實際工作中摸索和掌握，并結合其他水文要素規律用來進行分析預報。例如圖2中，一般豐、平、枯水年組1個周期30 a左右。

3.4 最大與最小可能性

任何水文要素的歷史變化，它的數值在一定時期內均有適當的變化范圍。一個水文要素的數值超出它的歷史變化的范圍是有可能的，但是這種可能性很小。歷史記錄年代越長，則超出這種范圍的可能性就越小，因此稱超出歷史變化范圍的情況為最小可能，而在歷史變化中經常出現的范圍則稱為最大可能性。圖2所示，哈爾濱水文站年平均流量數值＞2 500 m3/s是最小可能性，同樣＜500 m3/s也是最小可能性，年平均流量歷史變化范圍大約在485～2 956 m3/s，最大可能性在500～2 500 m3/s。

綜上所述，歷史演變法提出了分析要素演變規律的4個方面，方法簡便易行，其缺點是缺乏嚴格的定量標準，因此在預測時可能帶有一定的主觀性。

4 結語

目前各種長期水文預報方法尚不成熟，影響水文要素的各種因素十分復雜，做中長期水文預報時，應基于水文自身歷史演變規律基礎上分析研究，充分考慮太陽活動、大氣環流、海洋變化等因素，結合當地的工程情況，采用多種預報方法，不斷積累經驗，探討更為科學而實用的預報方法，以提高長期水文預報的精度，為防災減災、保證工農業生產做出應有的貢獻。

［1］湯成友，官學文，張世明.現代中長期水文預報方法及其應用［M］.北京:中國水利水電出版社，2008.

［2］水利部水文局.水文情報預報技術手冊［S］.北京:中國水利水電出版社，2010.

［3］鹿坤.淺談中長期水文預報方法［J］.貴州水力發電，2004，18 (2):17－19.