譚泳康

（華北水利水電大學 河南鄭州 450045）

1 前言

入庫洪水預報對確保水利工程安全、防洪減災及實現洪水資源化等至關重要，但由于流域水文系統(tǒng)的復雜性和人們對其了解、掌握知識的有限性，造成洪水預報誤差存在的必然性，因此需要在實際應用過程中，對洪水預報過程進行修正。目前預報誤差修正最主流的方法有自回歸方法、最小二乘法、卡爾曼濾波法等實時校正方法，這些方法在實際案例的應用的都取得了較好的效果。但是在實際洪水預報工作中，存在一些特殊的現象，本文即針對實際洪水預報工作中的這些現象，根據一些人工經驗的方法對洪水預報過程進行修正，這些方法同樣非常重要。

百色水利樞紐是以防洪為主，兼顧發(fā)電、灌溉、航運、供水等綜合利用效益的大型水利樞紐。根據百色水庫流域特點和水利工程分布情況，洪水預報方案中河道洪水演算采用錯時段法，區(qū)間產流采用降雨徑流方法計算。

2 誤差修正模型選擇

百色水庫入庫洪水主要由兩部分組成：①為上游河道的洪水演進過程；②本區(qū)間產匯流過程，將兩部分疊加組成百色水庫入庫洪水過程，在實際洪水預報過程中，存在以下兩個現象。

2.1 洪水坦化現象

該水庫洪水主要由三段上游（瓦村、田林、富寧）河段匯流，區(qū)間范圍廣，總河道較長，而預報方案中采用錯時段法，在傳播過程中容易出現的坦化現象則未被考慮，可能會造成預報洪水過程比實際洪水過程洪峰值偏高。

針對坦化現象，本文選擇回歸分析方法來修正洪水傳播過程帶來的誤差?；貧w分析模型采用線性回歸模型，按照公式，對模型進行求解。

式中：Qy為因變量，即修正后的流量值；Qx為自變量，即修正前的預報流量值；β0為參數值；β1為參數值。

模型的求解過程見參考[1]。

式中：Qx為修正前的流量過程平均值；Qy為修正后的流量過程平均值；Qxi（i=1，2，…，n）為修正前的流量過程；Qyi（i=1，2…，n）為修正后的流量過程；n為預報流量數目。

2.2 人造雙峰現象

由于百色水庫洪水過程由河道洪水過程和區(qū)間洪水共同組成，當區(qū)間產流過程明顯時，與河道洪水過程線性疊加后，組成的百色水庫洪水過程有明顯的人造洪峰現象，而實際洪水過程并不存在。

針對人造洪峰現象，本文采用拋物線法對洪水過程進行修正。根據公式：

式中：Qy為修正后的流量值；n為預報序列；a為參數值；b為參數值；

c為參數值。

3 誤差修正實例

參照上述模型，本文以百色水庫作為實例進行分析修正。

3.1 修正洪水坦化帶來誤差

從定性的角度分析，不同量級的洪水坦化過程是不同的，本文對場次洪水進行統(tǒng)計，建立不同量級的回歸模型。分析百色水庫27場場次洪水，滿足區(qū)間產流過程不影響入庫洪水過程的洪水共7場，選取6場作為樣本，由于滿足條件的場次洪水較少，本文直觀的將這6場洪水按照洪峰大小分為兩類。根據公式（2.1）（2.2）（2.3），求解結果為洪水類型1：β0=75.6，β1=0.8；洪水類型 2：β0=384，β1=0.68。將 19890722 號洪水進行修正，本場洪水洪峰為1070m3/s，屬于第一類洪水，將修正前后的洪水過程進行對比，結果顯示，洪水過程線與實際過程線擬合效果更好。

3.2 修正人造雙峰現象帶來誤差

根據公式（2.4），模型的求解方法是選擇3個修正后需要經過的點（一個起始點、一個終止點、一個擬合效果較好點），將3組值代入公式（2.4）中進行求解，求出參數a、b、c的值，將需要修正的預報洪水過程序列代入模型中，得到修正后的流量過程。再將修正后的洪水總量和流量過程與修正前的進行對比分析。

下面就以20070908號洪水為例進行求解：選取09/10 T9：00為起始點，流量為 3063m2/s，09/11 T12：00 為擬合點流量為 1761m2/s，09/14 T0：00為終止點流量為610m2/s，序列從起始點開始，將三組數據（1，3063）、（10，1761）、（30、610）代入模型中，求得結果為 a=3，b=-178，c=3238，則式（2.4）為：

Qy=3n2-178n+3238

再從起始點時間開始代入公式，得到修正后的預報流量過程。修正前后洪量總誤差為5.4%，修正序列的誤差為12.8%，效果很好。

4 結論

本文根據百色水庫的洪水預報方案進行誤差分析，找出誤差原因，針對洪水組成過程采用疊加容易出現人造洪峰現象，采用拋物線法對洪水過程進行修正。從實例中可以看出，經過修正后的預報洪水過程與實際洪水過程擬合效果更好。雖然本文提出的洪水預報模型修正方法是在百色水庫洪水預報方案的基礎上建立的，但同樣可以應用于相似流域的洪水預報工作中。

[1]包為民.水文預報（第3版）[M].中國水利水電出版社，2006.

[2]王猛，王妍.基于人工經驗的洪水預報修正方法研究[J].水土保持應用技術，2014（3）：22～23.