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基于分布式模型和多源降水的中小河流洪水预警预报方法

缪清华  
【摘要】:由于水文气象监测资料缺乏、预报预警手段有限等特点,山区中小流域的洪水灾害是我国当前受灾面积广、致死率高的自然灾害之一。与此同时,在全球气候变暖和我国快速城镇化的背景下,未来洪水灾害可能会造成更大损失,亟待发展更有效的中小流域洪水预警预报方法。完善的中小河流洪水预报预警系统依赖于实时的降雨观测、高时空分辨率的定量降雨预报以及有效的预报和预警方法。本论文从基于临界雨量的山洪预警、基于GPM卫星实时降雨的实时洪水预报和基于定量降雨预报的短期洪水预报等方面展开研究工作,为中小流域洪水提供了不同预见期的预警预报方法。论文选择我国不同气候区的四个典型小流域,基于GBHM模型原理,分别构建了分布式水文模型并开展了水文模拟。基于观测降雨和模拟的逐时流量过程、土壤水动态,利用频率分析和线性划分算法,确定了各流域不同土壤饱和度下的临界雨量指标。根据实测历史流量和降雨资料,对基于临界雨量的山洪预警方法进行了评估,检验了方法的可靠性。进一步在全国范围,基于GBHM模型,建立了空间分辨率为0.01°的产流过程及土壤水模拟系统,采用SCS无因次单位线法,在全国范围内选择1849个山区小流域计算汇流过程,模拟了1849个小流域2003-2014年的逐时流量过程和土壤饱和度。根据上述模拟结果,分析确定了1849个山区小流域的动态临界雨量指标。为了提高中小流域的实时洪水预报能力,论文评估了GPM卫星实时降水产品的适用性。在湘江流域的评估结果表明,GPM卫星实时降水产品(IMERG)具有较高精度。IMERG降水产品具有准实时性、时空分辨率高,洪水预报精度较好,在中小流域实时洪水预报中具有应用潜力。论文基于CNN和LSTM神经网络,对欧洲中期天气预报(ECMWF)降雨进行空间降尺度,进一步评估了定量降雨预报在中小流域短期洪水预报中的应用潜力。与ECMWF预报降水相比,在预见期1天至2周内,该方法均能够提高降水预报精度,改善效果虽然随预报期延长而降低,但是对系统性偏差的改善效果仍然显著,从而提高了中小流域短期洪水预报的能力。


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