水文模型在洪水預警與管理中的應用與改進

于利超，王傳平

（1.長春市新立城水庫管理中心，吉林 長春 130119；2.松遼委水文局嫩江水文水資源中心，黑龍江 齊齊哈爾 161000）

洪水是自然災害中最為常見和具有危害性的一種。有效的洪水預警與管理可以減少洪災帶來的損失，保護人民的生命財產安全。水文模型是洪水預警與管理中不可或缺的工具之一，它能夠模擬水文過程、預測洪水發生和演變的趨勢。然而，目前模型的精度和可靠性有待改進，模型數據的獲取和處理面臨著一定的挑戰。本文旨在研究水文模型的應用與改進，以提高洪水預警與管理的效果。

1 水文模型在洪水預警與管理中的重要性

水文模型是用于研究和預測水文過程的數學模型，它通過對水文過程進行分析和建模，利用氣象、水文觀測數據等信息，預測河流在不同時段內的水位、流量和水質等參數的變化。因此，水文模型在洪水預警與管理中具有非常重要的作用和價值。

1）水文模型能夠通過模擬水文過程，預測洪水的發生、發展趨勢和可能的影響范圍，幫助決策者制定出及時有效的應對措施，如疏散人員、調動救援力量、加強防洪工程建設等，能夠最大程度地減少洪水對人類生命和財產的損失。

2）水文模型可以為洪水預警與管理系統提供決策支持。通過模擬不同的洪水情景和預測結果，決策者可以更好地了解洪水的潛在風險和可能的影響，從而制定出合理的應對策略和緊急預案。

3）水文模型可以優化洪水管理策略和措施，評估不同洪水管理方案的效果，包括洪水防御工程、搶險救援措施和城市規劃等，以提高洪水管理的效率和效果。例如，在城市規劃中，水文模型可以評估不同的排水設計方案，以確保城市能夠在洪水來襲時保持正常運轉。

2 存在的問題

2.1 模型精度不足

1）降雨數據的準確性和時空分辨率是模型預測準確性的關鍵因素。降雨觀測站點有限且分布不均勻，可能導致模型無法準確捕捉到局部降雨變化，進而影響洪水預測的準確性。降雨數據的時間間隔較長或空間分布不均勻，模型可能無法準確地捕捉到降雨的時空變化，從而影響洪水預測的準確性。

2）土壤和地形數據的獲取和更新對模型的精度產生重要影響，因此，在建立水文模型時需要準確的土壤和地形數據。由于土壤類型和地形特征的復雜性，模型在參數估計和校正時可能存在困難，從而影響預測結果的準確性。土壤和地形數據長期未更新或不準確，模型將無法準確地反映實際情況，也會影響洪水預測的準確性。

3）模型結構的選擇和假設會對預測精度產生影響。不同的水文模型結構可能對不同的地區和降雨事件適用性不同。選擇合適的模型結構需要考慮多個因素，如流域特征、觀測數據可用性和模型復雜性等。

2.2 數據不完備

洪水預警與管理需要大量的氣象和水文數據，氣象數據的獲取面臨著觀測站點不足、觀測設備老舊等問題，導致氣象數據的時空分辨率和準確性不夠；水文數據的獲取也受到地形和人類活動等因素的影響，如水位觀測站點的不足和分布不均勻，導致水文數據的精度和覆蓋范圍有限。

2.3 模型不確定性

水文過程涉及到多個因素的相互作用，如降雨量、土壤類型、地形特征等，這些因素之間存在復雜的非線性關系，難以準確描述和模擬；其次，水文模型的參數估計和結構選擇也存在一定的主觀性，這可能導致不同人或團隊對同一問題得出不同的結論。

3 改進措施

3.1 數據同化技術

觀測數據可以直接反映水文過程的狀態和變化，但觀測數據通常有限，空間分布不均勻，且可能受到誤差和不確定性的影響[1]；數值模型可以基于物理方程和參數估計來模擬水文過程，具有高時空分辨率和可控性，但其預測結果可能存在偏差和誤差，數據同化技術的核心是融合觀測數據和模型模擬結果，充分利用兩者的優勢，彌補彼此的不足。數據同化技術的實施步驟：建立數值模型并進行模擬，得到初始的模擬結果；獲取實測觀測數據，并將其與模擬結果進行比較；通過統計或優化方法，根據觀測數據對模型進行調整，包括參數的估計、模型結構的優化等；重新運行模型，并將調整后的模擬結果與觀測數據進行比較，以評估模型的改進效果。

數據同化技術的應用可以有效提高水文模型的預測精度，彌補模型在描述復雜水文過程上的不足，提高模型的可靠性和適用性。此外，數據同化技術還可以提供與觀測數據一致的模擬結果，為決策者和應急機構提供更準確、可靠的洪水預警和管理信息，有助于減少洪水對人民生命財產的危害。

3.2 模型參數優化

模型參數優化的目標是使模型的模擬結果與實際觀測情況盡可能接近，提高模型的適應性和準確性。通過優化參數，可以調整模型的描述能力，使其更好地反映水文過程中的復雜性和不確定性，更準確地預測洪水、水文變量等關鍵水文指標，為決策者提供可靠的信息支持。模型參數優化的過程：1）確定待優化的參數和目標函數。參數是模型中影響水文過程的可調整量，目標函數用于衡量模型的擬合程度，通常采用誤差函數來表示模擬結果與觀測數據的差異。2）選擇合適的優化算法。常用的優化算法包括梯度下降法、遺傳算法、粒子群算法等。3）運行優化算法。根據設定的目標函數和約束條件，不斷調整參數值，直至達到最優解或收斂條件。4）根據優化得到的參數組合重新運行模型，并將模擬結果與觀測數據進行比較和評估。

模型參數優化在水文學領域具有廣泛的應用。如通過優化降雨-徑流模型參數，可以提高模型的適應性和預測精度，從而更準確地模擬流域的徑流過程。在水資源管理中，通過優化水文模型的參數，可以更準確地評估水資源的可利用性和水量分配策略[2]。在洪水預警系統中，通過對模型參數進行優化，可以提高洪水預報的準確性和及時性，幫助應急機構做出科學有效的決策和應對措施。

3.3 模型集成

模型集成的目標是通過組合不同模型的優勢，提高洪水預報的可靠性和準確性。通過綜合多個模型的預測結果，可以彌補單個模型在描述復雜水文過程上的不足，提高模型的適用性和預測精度。此外，模型集成還可以提供更加全面和可靠的洪水預報信息，為決策者和應急機構提供更好的決策依據。模型集成步驟：選擇適當的水文模型，不同的模型可能具有不同的描述能力和適用性，需要根據實際情況選擇合適的模型進行組合；對每個模型進行參數調整和評估，保證各個模型的預測能力和準確性；選擇合適的集成方法，常用的集成方法包括加權平均法、模型堆疊法、貝葉斯模型平均法等；將各個模型的預測結果進行匯總，得到最終的洪水預報結果[3]；根據集成結果進行誤差評估和調整，不斷優化模型集成效果。

4 結語

上文研究了水文模型在洪水預警與管理中的應用與改進，通過改進模型精度、數據同化技術和模型集成等方法，可以提高洪水預警與管理的效果。然而，模型數據的獲取和處理仍存在一定困難，水文過程的復雜性和不確定性導致水文模型參數的不確定性，未來的研究可以進一步探索這些問題，并尋求更加有效的解決辦法。