李　楊，黎光明（四川省內(nèi)江水文水資源勘測(cè)局，四川　內(nèi)江　641110）

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中長(zhǎng)期水文預(yù)報(bào)方法措施

李楊，黎光明（四川省內(nèi)江水文水資源勘測(cè)局，四川內(nèi)江641110）

縱觀(guān)世界各地，每年都要不同程度的遭受洪水的威脅，因此，水文預(yù)報(bào)的重要性不言而喻。本文針對(duì)中長(zhǎng)期水文預(yù)報(bào)這個(gè)問(wèn)題，首先闡述了我國(guó)當(dāng)前水文預(yù)報(bào)研究現(xiàn)狀，然后介紹了中長(zhǎng)期水文預(yù)報(bào)的方法并重點(diǎn)介紹了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型法，最后分析BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型法在中長(zhǎng)期水文預(yù)報(bào)中的應(yīng)用，希望能促進(jìn)水文預(yù)報(bào)工作的發(fā)展。

中期水文預(yù)報(bào)；長(zhǎng)期水文預(yù)報(bào)；方法措施

前言

水文預(yù)報(bào)中，通常將預(yù)見(jiàn)期在3～10日的預(yù)報(bào)稱(chēng)為中期預(yù)報(bào)，預(yù)見(jiàn)期在15d以上、一年以?xún)?nèi)的預(yù)報(bào)稱(chēng)為長(zhǎng)期預(yù)報(bào)。從20世紀(jì)60年代以后，世界各國(guó)都開(kāi)始了水文預(yù)報(bào)的研究，各種方法、各種手段。通過(guò)經(jīng)驗(yàn)的累積，總結(jié)出了一套通用的方法：運(yùn)用計(jì)算機(jī)技術(shù)、現(xiàn)代控制理論以及水情自動(dòng)預(yù)報(bào)來(lái)預(yù)報(bào)水文事件。但水文預(yù)報(bào)研究時(shí)間短，起點(diǎn)低，所以存在很多不足，并且洪水有時(shí)帶有突發(fā)性和復(fù)雜性，這導(dǎo)致了水文預(yù)報(bào)存在客觀(guān)的不確定性。但是研究水文預(yù)報(bào)仍然不可或缺，這在防洪減災(zāi)的決策上提供了很大的幫助，研究水文預(yù)報(bào)不僅理論價(jià)值重大，現(xiàn)實(shí)意義也不可小覷。鑒于流域尺度降雨的中期預(yù)報(bào)和徑流的長(zhǎng)期預(yù)報(bào)在防洪和水資源管理中的重要作用，而目前預(yù)報(bào)方法還不夠成熟完善，本論文從能投入生產(chǎn)實(shí)際的角度出發(fā)，對(duì)降雨中期預(yù)報(bào)和長(zhǎng)期徑流預(yù)報(bào)問(wèn)題進(jìn)行了探討。

1　當(dāng)前水文預(yù)報(bào)研究現(xiàn)狀

應(yīng)用計(jì)算機(jī)技術(shù)，使得洪水預(yù)報(bào)在水情信息收集、水情情況處理的環(huán)節(jié)更加的方便和迅速，60年代末，計(jì)算機(jī)技術(shù)的迅猛發(fā)展使運(yùn)用遙測(cè)水文信息直接預(yù)報(bào)洪水水情成為了可能；80年代，預(yù)報(bào)系統(tǒng)中應(yīng)用了自動(dòng)控制理論來(lái)對(duì)洪水預(yù)報(bào)進(jìn)行實(shí)時(shí)校正；而美國(guó)在90年代初期運(yùn)用交互式預(yù)報(bào)程序，揭開(kāi)了洪水預(yù)報(bào)系統(tǒng)最新一代的篇章。這些研究統(tǒng)稱(chēng)為確定性洪水預(yù)報(bào)，應(yīng)用也最為廣泛，但是不足之處就是對(duì)不確定性信息不能充分利用，因此不能得出最令人滿(mǎn)意的最優(yōu)決策，有時(shí)運(yùn)用不當(dāng)，更可能造成更嚴(yán)重的財(cái)產(chǎn)損失和人員傷亡。各國(guó)又在此研究的基礎(chǔ)上探究新的方法，90年代末，美國(guó)率先研制成功一套用分析量化來(lái)預(yù)報(bào)水文預(yù)報(bào)中不確定性的概率水文預(yù)報(bào)系統(tǒng)，這使得水文預(yù)報(bào)研究又上了一個(gè)新的臺(tái)階。

2　中長(zhǎng)期水文預(yù)報(bào)的方法

中長(zhǎng)期水文預(yù)報(bào)存在的主要問(wèn)題是預(yù)報(bào)精度較低。傳統(tǒng)的中長(zhǎng)期預(yù)報(bào)方法主要是根據(jù)河川徑流的變化具有連續(xù)性、周期性、地區(qū)性和隨機(jī)性等特點(diǎn)來(lái)開(kāi)展研究，主要有成因分析和水文統(tǒng)計(jì)方法。近年來(lái)，計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展和新的數(shù)學(xué)方法的不斷涌現(xiàn)，為中長(zhǎng)期水文預(yù)報(bào)拓展了新的途徑，如模糊數(shù)學(xué)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、灰色系統(tǒng)分析、小波分析、混沌理論、近鄰預(yù)報(bào)等以及這些方法的相互耦合，每種方法都有各自的適用條件，或存在有待深入研究的問(wèn)題。本文主要研究BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型法。

20世紀(jì)80年代，精準(zhǔn)的BP水文情況運(yùn)算方法被提出，它能有效地解答多層次神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)作的相關(guān)問(wèn)題，促進(jìn)多層次網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)模式的構(gòu)建，從而進(jìn)一步使得BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式被廣泛地應(yīng)用于現(xiàn)代城市水文預(yù)報(bào)工作中。

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型又被叫做是誤差反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。具體而言，它是含有多層前饋神經(jīng)的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，具體涵蓋了信息輸入層、信息輸出層以及隱含層次等，它的每一個(gè)層次都包含著眾多的神經(jīng)節(jié)點(diǎn)。在整體神經(jīng)系統(tǒng)構(gòu)建模式中，促進(jìn)了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型內(nèi)部上下層次間的相互連接，同時(shí)為不同神經(jīng)單元設(shè)置了相應(yīng)的闕值。需要注意的是，統(tǒng)一層次的神經(jīng)值之間是沒(méi)有必然聯(lián)系的，隱含信息可以將輸入信息從輸入節(jié)點(diǎn)按照輸入次序傳輸?shù)捷敵龉?jié)點(diǎn)，通過(guò)逐層的信息輸入來(lái)開(kāi)展節(jié)點(diǎn)傳遞工作。依據(jù)最小二乘機(jī)制，運(yùn)用梯度搜索的技能，利用正向傳播機(jī)制進(jìn)行水文預(yù)測(cè)。然而如果出現(xiàn)輸出層無(wú)法輸出指定數(shù)值的情況，相關(guān)人員則應(yīng)采取反向傳播機(jī)制，使得出現(xiàn)錯(cuò)誤的信息按照它之前的傳播線(xiàn)路原路返回。同時(shí)，在神經(jīng)元后期傳播過(guò)程中，積極修訂各個(gè)層次中神經(jīng)元的闕值，從而盡可能地將實(shí)際傳輸數(shù)值與理想狀態(tài)下數(shù)值間的數(shù)據(jù)差距減小到最低。

3　BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型法在水文預(yù)報(bào)中的運(yùn)用

就BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型具體運(yùn)作情況而言，這是一種具有較強(qiáng)操作性能的水文預(yù)報(bào)系統(tǒng)，能方便技術(shù)人員對(duì)水文預(yù)報(bào)工作進(jìn)行有效操控。最近幾年，陸續(xù)吸引了國(guó)內(nèi)外眾多學(xué)者積極加入到它的水文預(yù)報(bào)研究體系中。事實(shí)上，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型已被普遍應(yīng)用于現(xiàn)代化水文預(yù)報(bào)中，如圖1所示。具體而言，它主要的作用在于對(duì)國(guó)內(nèi)暴雨發(fā)生情況進(jìn)行事前預(yù)測(cè)、對(duì)水位高度進(jìn)行系統(tǒng)測(cè)量，有效分析水流徑流量以及完善地處理好水資源配置的問(wèn)題等（如圖2）。

圖1　BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法程序框圖

圖2　BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型類(lèi)似圖

3.1BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在天氣預(yù)報(bào)中的運(yùn)用

就水文預(yù)報(bào)工作者在前期水文預(yù)測(cè)工作中發(fā)現(xiàn)，在進(jìn)行水文預(yù)報(bào)時(shí)，但沒(méi)有充足數(shù)據(jù)材料的情況下，相較于傳統(tǒng)水文探測(cè)方法，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的運(yùn)用不論是在操作性能方面還是在數(shù)據(jù)探測(cè)精準(zhǔn)度方面都是較為有利的。近年來(lái)，有關(guān)學(xué)者通過(guò)對(duì)多層前饋網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)用，詳實(shí)地對(duì)不同暴雨情況進(jìn)行系統(tǒng)的歸類(lèi)和總結(jié)，有效地應(yīng)用決策樹(shù)在人工神經(jīng)系統(tǒng)中的映射反應(yīng)，從整體上構(gòu)建出多層次的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。具體來(lái)說(shuō)，就是將形成暴雨天氣的多種氣象因子變換成數(shù)據(jù)信息進(jìn)入網(wǎng)絡(luò)，將暴雨發(fā)生情況作為網(wǎng)絡(luò)信息輸出的內(nèi)容。在歷年來(lái)的暴雨預(yù)測(cè)資料庫(kù)中，收集相應(yīng)的暴雨情況資料，將其作為暴雨發(fā)生的參考數(shù)據(jù)，有針對(duì)性地對(duì)暴雨發(fā)生模式開(kāi)展一系列的實(shí)踐活動(dòng)，深入探究BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)暴雨預(yù)報(bào)的發(fā)展趨勢(shì)。我國(guó)著名氣象學(xué)者嚴(yán)紹瑾運(yùn)用了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的三層映射反應(yīng)，將南京90年代所發(fā)生的暴雨情況作為數(shù)據(jù)參考，確立三層模式下的水文預(yù)報(bào)系統(tǒng)，對(duì)其長(zhǎng)時(shí)間的雨量情況進(jìn)行探測(cè)。就近代氣象研究學(xué)者陳百煉發(fā)現(xiàn)，運(yùn)用人工智能水文預(yù)測(cè)的方式，通過(guò)運(yùn)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型技能，融入相應(yīng)的數(shù)值探測(cè)機(jī)制，對(duì)當(dāng)?shù)貧庀笄闆r進(jìn)行詳實(shí)判斷，從而構(gòu)建出能準(zhǔn)確探測(cè)出天氣情況的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，促進(jìn)全國(guó)各地都能建立出精準(zhǔn)的天氣預(yù)報(bào)體系，為水文預(yù)報(bào)工作提供有力指導(dǎo)。研究得出，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)合了實(shí)踐運(yùn)算方式，能運(yùn)用較少的數(shù)據(jù)資料，通過(guò)時(shí)間序列進(jìn)行資料查詢(xún)，這是一種值得廣泛宣傳的水文預(yù)報(bào)方式。

3.2BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在徑流研究體系中的運(yùn)用

對(duì)于徑流研究而言，有關(guān)專(zhuān)家針對(duì)龍羊峽水庫(kù) 1996～2000年間的徑流情況進(jìn)行系統(tǒng)分析，通過(guò)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的運(yùn)用對(duì)徑流入庫(kù)模式進(jìn)行了系統(tǒng)探測(cè)，將其所得數(shù)據(jù)與常規(guī)性的數(shù)據(jù)進(jìn)行了類(lèi)比分析。而胡賓等研究學(xué)者則運(yùn)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，構(gòu)建完備的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，有效地運(yùn)用這一模型對(duì)河流每月徑流量進(jìn)行研究并與傳統(tǒng)預(yù)報(bào)方法相對(duì)比，如表1所示，通過(guò)對(duì)兩種方法預(yù)報(bào)精度的對(duì)比我們可以看出：BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型法的預(yù)報(bào)精度略高于長(zhǎng)期統(tǒng)計(jì)預(yù)報(bào)方法。而鐘登化等專(zhuān)家則采用單、多輸出相互結(jié)合的水文輸出時(shí)間序列構(gòu)建出BP模型，對(duì)不同時(shí)間段的水文流量進(jìn)行詳細(xì)預(yù)測(cè)，并與新安江模型和薩克模型進(jìn)行比較，如表2所示。分析表2可知，雖然新安江模型在徑流總量和流量過(guò)程擬合程度等方面上都比BP模型精度高，但是不需要大量的地形和工程資料，只要利用現(xiàn)有的水情觀(guān)測(cè)資料，可以在對(duì)系統(tǒng)內(nèi)部演變規(guī)律不十分清楚的情況下，從大量記錄系統(tǒng)狀態(tài)的數(shù)據(jù)信息中發(fā)現(xiàn)并展示系統(tǒng)內(nèi)在的規(guī)律性，從而幫助水資源管理者快速制訂適用的管理策略。據(jù)以上調(diào)查顯示，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型這一預(yù)測(cè)體系的建立，能較為準(zhǔn)確地對(duì)河流徑流進(jìn)行預(yù)測(cè)，是非常實(shí)用的水文預(yù)測(cè)方式。

表2　三個(gè)模型檢驗(yàn)期模擬精度統(tǒng)計(jì)對(duì)比表

4　結(jié)語(yǔ)

水文系統(tǒng)是一個(gè)龐大的非線(xiàn)性體系，它涵蓋著系統(tǒng)運(yùn)行時(shí)間與空間的變換關(guān)系。就系統(tǒng)的水文現(xiàn)象而言，運(yùn)用物理探測(cè)模式是相對(duì)困難的，因此數(shù)理統(tǒng)計(jì)是一種較為普遍的方式。近年來(lái)，由于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的出現(xiàn)，促進(jìn)了我國(guó)水文預(yù)報(bào)工作的深入發(fā)展。對(duì)此，本文有針對(duì)性地對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在水文預(yù)報(bào)工作中的應(yīng)用進(jìn)行了深入研究，對(duì)暴雨天氣、河流水文、河道徑流以及水資源配置進(jìn)行了系統(tǒng)分析，以期在未來(lái)的日子里促進(jìn)我國(guó)水文預(yù)報(bào)工作更加有序的開(kāi)展。在中長(zhǎng)期水文預(yù)報(bào)方法這個(gè)問(wèn)題上，我們?nèi)匀恍枰龀龈钊氲难芯颗c探索，以期為新時(shí)期的水文預(yù)報(bào)工作做出貢獻(xiàn)。

［1］康爾泗，程國(guó)棟，藍(lán)永超，等.概念性水文模型在出山徑流預(yù)報(bào)中的應(yīng)用［J］.地球科學(xué)進(jìn)展，2014，17（1）：18～26.

［2］王金帥.芻議現(xiàn)代水文預(yù)報(bào)技術(shù)在城市防洪中的應(yīng)用［J］.黑龍江水利科技，2013，4：276～278.

［3］陳淑艷，陳曉君.淺談我國(guó)水文預(yù)報(bào)技術(shù)發(fā)展和展望［J］.河南科技，2013，15：194.

表1　水庫(kù)兩種方法試報(bào)1996～2000年逐月徑流結(jié)果統(tǒng)計(jì)

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2016-4-10