洪水預報研究與展望

李濤，夏潤亮，李冰，俞彥，徐志恒，楊無雙

（1.黃河水利委員會黃河水利科學研究院，河南鄭州 450003；2.河南省智慧水利工程技術中心，河南鄭州 450003；3.華北水利水電大學，河南鄭州 450018）

0 前言

洪水預報是直接為國民經濟建設服務的重要基礎性工作，能使人類及時地發出洪水災害預警、為減少洪災損失爭取時間、也有助于更好地控制和利用洪水資源，是重要的防洪減災非工程措施。我國是深受洪澇災害威脅的國家，洪水預報是水文工作的重要組成部分，在以往的幾十年里既取得了迅速發展，也積累了豐富經驗，特別是隨著計算機網絡、遙感衛星、地理信息系統等現代信息技術在水文預報中的推廣應用以及水文預報理論和方法的不斷創新，我國洪水預報技術不斷取得新的成果，預報精度也日益提高。

洪水預報常以降水作為輸入條件，通過水文模型模擬產匯流過程，最終得到洪水過程，因此降水預報和洪水預報是息息相關的。近些年，雷達測雨應用、移動通信衛星遙感技術、多源降雨信息融合、數字高程模型、分布式水文模型、陸氣耦合和基于專家經驗的人機交互模式等成為我國洪水預報技術的研究趨勢與研究熱點，但很多方面還需更進一步的研究［1］。

1 洪水預報進展

20 世紀50-60 年代，我國學習并吸收前蘇聯和美國在洪水預報中的方法，為此奠基了我國洪水預報工作的基礎。70-80年代，以研究不同區域的降雨徑流關系為主，同時成功進行了流域水文模型的研究與應用。90年代以后，隨著通信、計算機、網絡等技術在水文預報領域中的推廣應用，我國洪水預報在水雨情自動測報系統、洪水預報中降水預報、面向洪水預報的水文模型、陸氣耦合技術研究等方面有了很大的進步。

1.1 水雨情自動測報系統

水雨情測報是一種專門技術，它使用現代科技進行水文信息的實時遠程測量、傳輸和處理，是有效解決流域、水庫等洪水預報、防洪調度和洪水資源合理利用的先進手段，它集合了水文學、電子學、電信、傳感器和計算機領域的研究成果，應用于水文測量和計算，在提高了水情測報速度和洪水預報精度的同時，也改變了傳統的僅靠人工測量數據的落后狀況，擴大了水情監測和報告的范圍，對流域、水庫安全度汛起著重要作用［2］。隨著社會、經濟等的不斷發展，對水雨情信息精準度的相關要求也在隨之提高，與水利信息化建設相關的監測項目也日益增多，因此監測技術和監測手段都面臨著更高的要求，現代科技的快速發展對水雨情自動測報技術的發展起著積極地作用［3］。水雨情自動測報系統主要由遙測站點、信道和中心站組成。其中遙測站點主要是指前端監測感知設備，中心站主要具備對遙測站點發送過來的水雨情數據進行處理的能力。信道的選擇中，常用的通信方式分別包括GPRS（General Packet Radio Service）通信技術、衛星通信技術、無線傳感器網絡技術和物聯網技術。

1.1.1 GPRS通信技術階段

自國內發展并使用GPRS 通信技術的10 余年以來，電子技術及網絡通訊技術的發展與普及使水雨情信息的監測以及傳輸有了根本上的提高。基于移動通信GSM（Global System of Mobile communications）網絡的GPRS 通信方式由于其普遍的適應性和極高的性價比，在近幾年得到了廣泛的應用。趙余貴［4］以浙江省杭州市蕭山區南部山區小（II）水庫為例，研究了在水庫調度中基于GPRS 的水雨情遙測系統的應用，該系統特別在汛期強降雨、臺風暴雨和洪水測報中發揮了重要的作用。萬浩平等［5］研究永豐高虎腦水庫基于GPRS 的水雨情監測系統各部分的工作原理及設計方案。系統實現了水庫水雨情的實時監測以及水庫信息化管理，為防汛決策部門提供實時水雨情數據。

1.1.2 衛星通信技術階段

近年我國積極推動衛星通信技術國產化，并且隨著我國北斗衛星系統的建設，衛星通信技術被逐漸應用于水雨情測報系統中。衛星通訊可以從根本上解決了偏遠地區和山區內部署水雨情自動測報站的通信問題，為水利、水電部門實現全流域水雨情自動測報提供了重要手段。陳立輝［6］實現了北斗衛星和GPRS 雙信道通信的組網方案的設計要求，并成功研發了適合雙信道通信工作模式的遙測終端機和通信平臺，基于北斗衛星和GPRS 雙信道通信構建了水雨情自動測報系統；徐章耀［7］研究白龜山水庫以GSM 短信和北斗衛星兩種信道同時作為水雨情測報系統主信道，解決了在極端惡劣條件下系統不能獨立正常運行的問題。郭易等［8］研究的黃龍灘水電廠水情測報系統是我國擁有自主知識產權的首套國產化水情自動測報系統，目前采用了雙通道工作模式即以手機短信服務（Synchronous Meteorological Satellite，SMS）為主通道，北斗衛星為備用通道。接入方式采用點對點模式，在遙測站、中心站分別配置GSM 短信模塊等配套設施，當定時報或需加報時，遙測站RTU 自動啟動GSM 模塊，將水雨情信息經移動短信中心傳輸至中心站，該系統目前采用主備混合組網模式保證了系統全天候的運行。

1.1.3 無線傳感器網絡技術階段

近些年，隨著無線傳感器網絡（Wireless Sensor Network，WSN）的應用和普及，曾瑄等［9］分析了當前水文站點對水雨情的監測技術現狀，并對組建的網絡節點硬件設計和節點定位問題做了分析和研究。無線傳感器網絡技術相比而言，具有快速、宏觀、跨時段的特點，能夠實現系統地進行大尺度調查和區域內水雨情監測，對區域內生態系統科學合理的恢復和重建。李碩［10］考慮天生橋水庫的周圍環境的因素的影響，利用商業化無線傳感器架構，節點間的通信基于GPRS 無線傳感器通信技術設計了天生橋水庫水雨情自動測報系統。

1.1.4 物聯網技術階段

為了解決傳統水雨情監測采用GPRS 通信方式存在的耗電大、費用高等問題，物聯網技術作為新的技術手段逐漸應用中水雨情監測系統中。物聯網技術具有覆蓋廣、功耗低、連接多、成本低等特點，非常適用于長距離、低速率、低功耗的水雨情監測系統。陳敏等［11］基于NB-IoT（Narrow Band Internet of Things）構建了水雨情實時監測系統。通過雨量、流速、水位等多種傳感器采集數據，通過電信云平臺將水雨情數據以規定的格式通過BC28 通信模塊上傳至監控中心的Java Web 平臺，實現監測數據的遠程傳輸、顯示、查詢以及網絡共享，該系統對水雨情工作的監測效率有所提高。盛平等［12］構建了基于NB-IoT 的海綿城市水雨情監測系統，對地表降雨量、土壤溫濕度、蓄水池水位等數據進行采集，實現水雨情的有效監測。

水雨情自動測報系統涉及現代通信、電子、計算機、氣象、水文、地理、土木建筑、傳感器、軟件、硬件應用等多學科多領域，隨著我國科技的快速發展，水文雨情自動測報系統的應用日益廣泛，水文的自動測報整體性能也提升明顯。當前，水文雨情自動測報系統已經能夠基本實現無線傳輸，傳輸方式與傳統人工電臺報答方式相比，也有了根本上的提高。但如何根據現有的通信手段進行組合以提高通信的穩定性或發展新的技術手段有待繼續深入研究。

1.2 降水預報模型

降水是洪水預報中的關鍵因子之一。直接采用水文站（或雨量站）觀測降水和雷達測雨資料進行預報是短期洪水預報最常見的方法，而對于中期預報，能夠延長洪水預報預見期的關鍵因素之一在于應用預見期內的降水預報。數值天氣預報（Numerical Weather Prediction，NWP）是目前降水預報方法中對中期（15 d 內）定量降水預報的主要依據，近年來數值天氣預報水平的逐漸提高為利用定量降水預報來延長中期洪水預報的預見期以及實現洪水早期預警提供了有利條件。在洪水預報中，直接使用“單一”模式的預報結果，僅追求提高模式分辨率，期望以此改善對暴雨等強對流天氣的預報能力，可能會將數值天氣預報在洪水預報領域的應用引入一個誤區，導致洪水預報結果存在較大的偏差［13］。

近年來，集合數值天氣預報技術的發展在降水預報、洪水預報以及早期預警方面有了更多應用可能。國外學者考慮到集合預報系統（Ensemble Prediction System，EPS）能夠很好地處理模型的不確定性、邊界條件的變化以及數據同化，因此他們已經嘗試在洪水預報、早期預警和洪災風險評估時將集合預報與水文模型、水力學模型耦合應用，例如歐洲中期天氣預報中心（European Centre for Medium-range Weather Forecasts，ECMWF）的集合預報與LIST FLOOD 耦合、多集合預報模式、基于集合預報的全球洪水感知系統GFWS（Global Flood Warning System）、FFGS（Flash Flood Guidance System）與美國的AHPS（Advanced Hydrological Prediction Service）［14］。

我國在這方面的研究起步相對較晚，近些年，包紅軍等［13］以淮河流域為研究對象，建立了淮河流域TIGGE（THORPEX Interactive Grand Global Ensemble）-水文-水力學相耦合的洪水集合預報模型，并分析了該模型在洪水預報中應用的可能性；彭濤等［15］以湖北省漳河流域2008年汛期典型洪水過程為例，將AREM（Advanced Regional Eta Model）模式集合降水預報結果輸入新安江水文模型進行預報試驗。董兆俊等［16］以淮河王家壩以上流域為例，對王家壩站2007年的水位采用數值集合預報產品與神經網絡耦合的模型進行了預測研究，數值集合預報與神經網絡耦合的預測模型在2007 年的洪水回報實驗中取得了較高的精度。葉金印等［17］等以淮河蔣家河以上流域為研究對象，采用集合降水預報產品（預見期為0～240 h）驅動洪水預報模型進行模擬預報，ECMWF 集合降水預報能夠明顯提高洪水預報精度，模擬結果能夠刻畫洪水流量過程線的不確定范圍，并能提前24 h 及時預警。湯欣鋼等［18］以漳河流域為例檢驗分析中央氣象臺天氣降水預報在該區域的準確性及經驗頻率，應用中央氣象臺24 h 短期降雨預報時應當隨雨量級別適時的進行優化調整。葉子國等［19］以古田溪流域為例，開展了GFS（Global Forecasting System）降水預報在該區域的適用性研究，結合GFS降雨預報的洪水預報精度和預見期較未結合的降雨預報在精度方面有較大的提升。徐冬梅等［20］以洪安澗河流域為例，對TIGGE 提供的ECMWF 和UKMO（United Kingdom Meteorological Office）兩個預報中心控制預報及集合平均預報降雨信息進行了評估，采用TS、BS 評分，降雨的集合平均預報比控制預報的效果好，ECMWF 和UKMO 對無雨的降雨預報在研究流域有較高的精度，且應當優選ECMWF 的集合降雨預報。研究表明，集合預報首先提供一個比單一的預報更為準確的預報結果，其次可以給預報員提供一個預報可靠性的估計，最后也可以概率預報提供定量基礎。集合數值預報產品運用到降水預報能獲取更多的水文預報信息，豐富水文模型輸入信息，將單一的確定性預報結果轉化為可能發生范圍的預報，將確定的精確預報轉化為可能的概率預報，能更好地適應防洪減災工作中對風險信息的需求。如今集合數值預報應用的不斷的廣泛，已經從全球中期集合預報發展到了有限區域、有限時間內的短期天氣預測方面，同時在中小尺度極端天氣預報等方面也開展了相應的應用研究。

1.3 洪水預報水文模型

1950 年起，水文模型開始快速發展，國內外相繼提出了Sacramento、Tank、新安江、HBV（Hydrologiska Byrans Vattenbalans Model）、HEC-HMS、SHE（System Hydrologic of European）、TOPMODEL、GBHM（Geomorphology-BasedHydrological Model）、VIC（Variable Infiltration Capacity）、二元水循環、流溪河模型等一系列集總式和分布式水文模型［21-23］，以及多種模型參數優化方法［24，25］，洪水預報也隨之發展。人工智能的發展對黑箱水文模型的發展注入了動力；GIS（Geographic Information System）和RS（Remote Sensing）技術的發展和成熟為機理模型中的分布式水文模型的發展提供了技術支撐［26-28］。

1.3.1 人工智能經驗模型

在人工智能經驗模型方面，隨著計算機技術的快速發展，采用人工智能算法的經驗模型被廣泛使用并被加以改進，李鴻雁等［29］利用人工神經網絡模型對小浪底—花園口區間洪水智能預報方法的可行性和可靠性進行了檢驗，采用遺傳算法優化網絡初始權重和引入峰值修正系數的改進BP（Back Propagation）算法進行洪水預報，其模型算法可靠。劉冬英［30］將自適應BP 模型引入，建立了考慮區間入流的長江中下游螺山～漢口河段河道洪水預報BP 神經網絡模型。該模型在區間入流對漢口站洪水過程的影響方面有較高的靈敏度。闞光遠等［31］在屯溪流域洪水預報中提出通過獨特的建模方式將ANN（Artificial Neural Network）與K（K-Nearest Neighbor）最近鄰方法相耦合，利用多目標遺傳算法和Levenberg-Marquardt 算法進行訓練的耦合機器學習模型，其模型的精度和可靠性較好。丁海蛟［32］以四川省自貢市富順縣（馬家林——紅旗嶺河段）某水文站的水位和流量數據作為樣本來進行分析，比較了最小二乘法（Least Squares，LS）、支持向量機（Support Vector Machines，SVM），BP神經網絡和最小二乘支持向量機（Least Squares Support Vector Machines，LS-SVM）四種算法，得出了最小二乘支持向量機（LS-SVM）預測能力最好的結論。LSTM（Long-Short Term Memory，LSTM）模型在近年得到關注，徐源浩等［33］基于長短時記憶神經網絡（LSTM）為基礎建立了汾河流域靜樂站以上暴雨洪水模型，其預報精度與神經元數量和訓練次數呈正相關。崔巍等［34］使用BP 和LSTM 神經網絡分別構建了福建木蘭溪支流延壽溪小流域的降雨徑流預報模型，進行了預見期為1～24 h的逐時流量滾動預報，并對比了兩個模型的預報精度，LSTM 模型整體預報效果比BP 模型更具有優勢。通過以上研究可以發現，人工智能模型大都為基于對歷史資料的學習進行未來的洪水預報，且在有水文監測資料的地區應用效果很好。人工智能模型為解決洪水預報問題提供了一種新的思路，隨著機器學習等人工智能的廣泛應用，將推動著當前的洪水數值預報向模擬人類智能形為轉變。

1.3.2 物理機理模型

在物理機理模型方面，采用以物理匯流技術為基礎的分布式模型能夠對水文過程進行描述，有充分的物理機制基礎，其受到了廣泛關注和研究。趙士鵬［35］基于EasyDHM 水文模型，建立了密云水庫流域分布式水文模型，EasyDHM 水文模型在密云水庫流域具有較好的適用性，能夠較準確地預報未來洪水過程。黃家寶等［36］采用流溪河模型構建樂昌峽水庫洪水預報模型，通過粒子群（Particle Swarm Optimization，PSO）算法優化模型參數，并對實測洪水過程進行了模擬，模型參數優化可明顯提高洪水模擬精度。王義德［37］選用新安江模型、API（Application Programming Interface）模型和雙超模型對渾河流域南口前子流域進行洪水模擬，并利用SCE-UA（Shuffle Complex Evolution）算法對流域水文模型參數進行優化，新安江模型、API模型模擬精度高，且新安江模型比API 模型在模擬精度方面更占優勢，雙超模型在研究流域短期洪水預報時不宜使用。張艷等［38］在大渡河上游丹巴以上流域基于分布式新安江模型進行實時洪水預報，并引入動態系統響應校正技術對流域面雨量進行實時修正處理，經流域面雨量校正后，預報精度得到進一步提升。于嵐嵐［39］以遼寧中小河流橋頭水文站為例，探討了改進的非線性時變增益模型［TVGM（Time Variant Gain Model）模型］在區域預報中的適用性，改進的TVGM 模型由于增加降雨強度及初期土壤含水量兩個變量，洪水預報精度及預見期均得到明顯改善。劉郁等［40］對比了河北雨洪模型與新安江模型的原理及特性，以灤河支流老牛河流域為例進行洪水預報，河北雨洪模型的預報精度較高，對半干旱半濕潤地區的洪水預報有更好的適應性。表1總結了目前常用的洪水預報模型及效果。

表1 目前常用的洪水預報模型及效果Tab.1 Commonly used flood forecasting models and their effects

目前，面向洪水預報的水文模型研究雖然已經取得了長足的進展，但是在某些方面依然存在不足，例如，分布式水文模型在流域洪水預報的研究中的應用案例還比較少見，為了分布式水文模型在流域洪水預報中能夠充分的應用，還需要廣大的水文工作者在現有工作的基礎上開展分布式水文模型在洪水預報中的適應性研究，不斷地積累經驗。流域水文模型存在的諸如非線性、尺度效應、異參同效和不確定性問題依然存在，這需要從水文模型產匯流過程物理機制入手，從根本上提高模型的模擬效果；模型參數率定依然存在困難，參數區域化研究亟需加強。

1.4 陸氣耦合水文模型

有效延長洪水預見期和提高預報精度是洪水預報技術需要解決的核心內容，現有的水文模型以實測降雨量為輸入信息的方法基本無法有效實現延長流域徑流預報預見期的目標。根據初始背景場和數學物理方程的邊界條件，使用高分辨率中尺度數值天氣模型來計算未來一段時間內諸如降雨，溫度等氣象因素的時空變化，并將其作為未來水文模型流域今后一段時間內徑流變化過程的驅動因素，可以有效地延長徑流預報預見期。因此，自20 世紀90 年代以來，陸氣耦合技術成為洪水預報領域國內外許多專家學者的研究重點和熱點。Pietroniro［41］最早提出了陸氣耦合模式理論的概念性框架，目前，現有的陸氣耦合研究多為單向耦合或部分耦合，而在雙向耦合研究方面也取得了一定的進展。

1.4.1 單向陸氣耦合

我國在采用陸氣耦合技術洪水預報上起步較晚，但發展迅速，不僅取得了良好的理論研究成果，而且對相關工程應用進行了深入研究，并形成了較好的陸氣耦合洪水預報系統框架。單向耦合多采用高分辨率數值天氣預報模式耦合水文模型的方法，用于改善實時徑流模擬和預見期。陸桂華等［42］利用區域數值天氣預報模型MC2（Canadian Mesoscale Compressible Community）驅動新安江水文模型，研究了陸氣耦合模型在實時暴雨洪水預報中的應用，陸氣耦合模型有效地延長了洪水預報的預見期。郭生練等［43］構建了漢江流域MM5（Mesoscale Numerical Model）氣象預報模式和VIC 分布式水文模型，并將人工降水預報與VIC 分布式水文模型、MM5 模式與VIC 模型實現耦合，開發了氣象模式下的漢江流域洪水預報應用集成系統。高冰等［44］在三峽水庫入庫洪水預報中基于新一代中尺度數值天氣預報模式WRF（Weather Research And Forecasting Model）驅動分布式水文模型GBHM，構建了WRF/GBHM 單向陸氣耦合模型，洪水預報精度較為準確并且能夠大大地延長洪水預報的預見期。吳娟等［45］在國家洪水預報系統（National Flood Forecasting System，NFFS）中集合了MC2、GEM（Generation of weather Elements for Multiple Applications）和T213 共3 種數值天氣預報模式，并以此為驅動進行氣象、水文耦合預報，并進行了基于多模式降水集成的陸氣耦合洪水預報研究，該技術可以有效地改善單模式數值天氣預報的不確定性。彭艷等［46］以三峽庫區為研究區域，利用數值天氣預報WRF 模式驅動VIC 水文模型，建立了陸氣耦合洪水預報模型，開發了三峽水庫入庫洪水陸氣耦合洪水預報系統。于鑫等［47］通過WRF 模型和HEC-HMS 水文模型對太湖西苕溪流域進行了降雨模擬和流量耦合預報，并與實測降雨和徑流過程進行了比較，不考慮預見期降水量的條件下精度明顯優于傳統的預報方法，并能延長預見期。王莉莉等［48］分別將以NOAH-LSM（NOAH-Land Surface Model）水文過程改進的GRAPES（Global／Regional Assimilation and Prediction System）模式和原始GRAPES 模型與新安江模型進行單向耦合，改進后的S模型對地表水文過程的描述更加精確合理。

1.4.2 雙向陸氣耦合

在雙向陸氣耦合中，水文模式和大氣模式共用一個陸面過程機制，水文模式對大氣模式存在反饋，影響大氣模式的模擬結果，能夠避免大氣模式不能借鑒水文模擬結果和實測徑流資料實時驗證和修改其對陸面過程模擬的精度。在雙向陸氣耦合方面，國內外的部分學者均進行了一些有益的探索。

國外，M?lders等［49］提出了一個陸面模塊模擬閉合了水文循環過程，實現了雙向陸氣耦合，通過在大氣模式5 km×5 km網格內考慮1 km分辨率的水文模式單元，解決了大氣模式和水文模式空間尺度不一致的問題。Seuffert等［50］利用陸面水文模式TOPLATS（“TOP MODEL”-Based Land Surface-Atmosphere Transfer Scheme）實現了中尺度氣候模式和陸面水文模式的雙向耦合。國內，殷志遠等［51］以湖北省荊門市漳河水庫空間分辨率為90 m×90 m 的數字高程（Digital Elevation Model，DEM）地形數據為基礎，將華中區域數值天氣預報業務模式WRF提供的三重嵌套空間分辨率3 km×3 km、9 km×9 km 和27 km×27 km 預報降雨與集總式新安江模型以及半分布式水文模型TOPMODEL耦合進行洪水預報試驗，集總式的新安江模型預報洪峰流量和出峰時間的效果在時空分布均勻時預報精度高，反之，則預報精度低。田濟揚等［52］基于數值大氣模式WRF、三維變分數據同化WRF-3DVar、河北雨洪模型以及實時校正模型ARMA（Autoregressive Moving Average Model），在大清河流域構建了陸氣耦合洪水預報系統，進行雷達反射率與GTS（Global Technology Solutions）數據的同時同化可以有效改善數值大氣模式對中小尺度流域降雨預報的影響，從而減少洪水預報系統的誤差，應用ARMA 模型可以進一步提高洪水預報的精度。孫明坤等［53］用全球陸面數據同化系統與降雨觀測數據來驅動WRFHydro模型，與新安江模型進行比較認為，WRF-Hydro模型善于模擬洪水細節，可以很好地模擬洪水起漲時刻。綜上，雙向陸氣耦合模型能夠提高洪水預報精度和有效延長洪水的預見期，陸氣耦合模型在洪水預報中有良好的應用前景。表2總結了目前常用的陸氣耦合模型及效果。

表2 目前常用的陸氣耦合模型及效果Tab.2 Commonly used land-atmosphere coupling models and their effects

陸氣耦合模擬得益于陸面水文過程的改進和大尺度水文模型的發展，并且陸氣耦合預報技術正從考慮氣候—水文反饋單耦合模式向氣候—水文雙向反饋耦合發展，但是在陸氣雙向耦合過程中的匹配性和系統穩定性，如何進行有效的尺度轉換、完善參數化方案、參數移植方法和參數不確定性，提高模型適用性以及高分辨率甚至超分辨率模擬等方面仍然是亟需解決的問題。

2 未來洪水預報展望

2.1 水雨情自動測報系統

5G 技術的發展勢必開啟萬物互聯的時代，將5G 技術運用到水雨情自動測報關鍵技術中，實現水雨情感知要素的準確及時采集與實時高效傳輸是全面提升水雨情信息化水平的基礎。將傳感器、無人機、電子遙感、工控設備監控等先進的物聯網技術運用到水雨情信息采集和傳輸中，利用物聯網技術的實時性和先進性，推進水利信息化建設，以帶動水利現代化，并實現水利信息化融入國家大數據戰略是發展趨勢。水情感知手段從目前以地面站點觀測為主發展為結合衛星遙感、視頻監控、智能識別、大數據分析等新技術新手段建成自動化、無人化、立體化、一體化的監測體系，實現水雨情信息多源融合與綜合判斷，監測精度與洪水預報精度都將大幅提高，建設高速泛在、天地一體、集成互聯、安全高效的水雨情信息監測體系，增強數據感知、傳輸、存儲和運算能力是水雨情監測未來發展的方向。

2.2 降水預報模型

目前，全球區域數值天氣預報模型已經可以提供較為準確的定量降水預報，但對洪水預報定時、定點、定量降水預報的要求，降水預報的時間段、雨帶位置及量級，這些微小的偏差可能造成完全不同的洪水響應效果。隨著數值天氣預報技術的不斷發展，尤其是集合預報技術，利用集合預報來降低降水預報的不確定性影響是使降水預報精度提高的重要方法。多模式集合預報降水是預測降水量的主要手段與重要依據，由于世界上各地區環境、氣候等的差異性，數值預報模式在不同地區的適用性也不一樣，其預報效果也不盡相同，尋求多模式融合條件下不同降水預報產品合適的權重系數，以提高區域適用性使定量降水預報有足夠的精度，也是目前水文氣象工作者需要共同面對的問題與研究的方向。

另外，現有條件下的集合預報主要以全球模式作為基礎，其在整體大尺度系統的預報能力較為準確，但在局部中小尺度系統的預報能力依然不足。如何結合精細化中尺度模式捕捉中小尺度天氣系統的能力與集合預報技術，形成高分辨率的區域中尺度集合預報模式，既考慮預報的不確定性、提升局部地區強降水預報精度，又提高模式分辨率，這是提升降水預報在洪水預報中有效應用程度的另一重要途徑。

2.3 洪水預報水文模型

目前，面向洪水預報的水文模型，分布式水文模型總體效果比集總式模型有優勢；大部分流域的洪水預報，采用以物理匯流技術為基礎的分布式水文模型并耦合概念性降雨-徑流模型構建的新模型，其應用效果更好。但分布式水文模型在數據的耦合與輸入，參數的率定，研究尺度的擴充的問題上依然存在難題，如何解決數值天氣預報模式和陸面水文模型之間的尺度匹配問題將是今后進行大氣數值天氣預報模式和水文模型耦合建模的一個重要研究問題。以現在的技術發展及迭代更新速度，通過遙感系統自動獲取數據并與分布式水文模型相耦合構建遙感—分布式水文模型系統也是目前的研究熱點及未來的趨勢。

另外大型河流洪水預報基本成熟，未來應進一步研發適用于中小河流的洪水預報模型，在中小河流暴雨洪水演變特征和形成機制、精細化河流洪水模擬、缺資料流域水文模型參數確定方法、河流洪水預報實時校正技術等方面應開展更加深入地研究以提高中小河流洪水預報精度。此外，人類活動已經成為對河流變化影響的關鍵活躍因素，流域上已有的洪水預報模型或預報方案可能已經不再適用于現在的新環境與新變化，因此未來洪水預報必須將人類活動對洪水過程的復雜影響和作用考慮其中。

2.4 陸氣耦合水文模型

陸面水文模型建模是實現陸氣耦合技術的關鍵與難點之一，在時空尺度的選擇上，既要考慮實測資料的時空特性又要兼顧數值天氣預報模式的尺度要求。目前WRF-Hydro 模型是WRF模型的擴展模塊，特點是可以為多尺度陸氣耦合提供高效率的運行的平臺。作為更先進的陸氣耦合分布式水文模型系統，其應用潛力在水文模擬、洪水預報和水資源評估等方面能夠得到充分的展現，同時也為水文氣象研究提供新的思路［53，54］。

目前，研究中大多采用的是陸氣單向耦合方式，未來計算機技術發展，計算資源充分、效率大幅提高以及研究區域數據充分的情況下，雙向耦合方式將會成為研究熱點，充分揭示大氣模式與陸面模式之間降雨、溫度和蒸發等多種通量之間聯系及循環機理，進一步提高模擬效果，提升預報精度。在時空尺度上如何利用四維同化技術為模式耦合提供高分辨率的、物理一致和時空一致的反饋變量是當前的研究熱點；在網格分布非均勻問題上如何建立二維甚至三維的以及有通用性的水文參數化方案是實現耦合的重要問題。另外構建基于多模式降水集成的陸氣耦合系統，同時加強天氣雷達、衛星遙感、地面雨量等估測或實測數據之間的同化研究，使之更好地融合，也是今后一段時期內提高降水預報精度和穩定性的重要研究方向。

3 結論

當前，洪水預報技術已經隨著數學物理方法、計算機科學計術、遙感測量，雷達等技術的引入與發展取得了飛速的發展。洪水預報的發展以及人工智能在洪水預報研究和實際工作中的應用實踐，已經為洪水預報技術的突破提供了有力支撐，但是，在洪水預報領域仍然存在某些方面有待進一步的發展。

（1）水雨情監測方面。目前水文觀測技術依然落后，一些基礎數據由于人為因素或者自然因素的限制而無法獲得，像視頻測流等非接觸式先進技術應用依然不足，在流域內仍然存在水文監測站點空白區域，例如黃河的一級支流伊洛河流域尚有較大的未控區域，洪水預報缺乏水雨情基礎資料，在缺乏資料地區亟需加強水文觀測基礎設施建設。

（2）降水預報方面。降水預報作為影響洪水預報精度以及預見期的關鍵因子，其預報精度和預見期的長短對洪水預報的精度與預見期有顯著影響。在有修建水庫的流域中產生的洪水，由于受水庫調蓄作用的影響，改變了天然的洪水過程，洪水預報的精度和預見期有待進一步的提高，如何將水庫庫區內的氣象預報與入庫徑流預報相耦合是目前需要突破的問題。

（3）洪水預報的水文模型方面。流域水文模型在理論以及數值模擬方面已經取得了較大的發展，但在實際工程的應用的適用性方面依然繼續加強。如何根據流域實際下墊面特征，通過定制化物理模型、人工智能、組合式模型等手段，因地制宜開發符合該流域特征的預報模型是重要研究方向。

（4）陸氣耦合模型方面。陸氣耦合技術作為近幾年的研究熱點方向也取得較快的發展，其單向耦合技術在實際預報案例預報模擬中有良好的預報效果，已經有了較好的應用。陸氣耦合技術在雙向耦合方面的研究仍然處于初級探索階段，如何實現陸面-大氣一體化耦合，由單向耦合向基于物理概念的雙向耦合發展，單站觀測及模擬氣象數據驅動向結合遙感和四維同化方向發展，今后還需要水文、氣象等工作者開展科學研究，必要時進行技術協同、聯合攻關。