(長江水利委員會 水文局，湖北 武漢 430010)

三峽水庫入庫流量預(yù)報作為三峽梯級優(yōu)化調(diào)度的基本環(huán)節(jié)，是生產(chǎn)運營中做出正確決策的重要依據(jù)。準確而有一定預(yù)見期的水文氣象預(yù)報不僅有利于為水庫優(yōu)化調(diào)度提供決策依據(jù)和時間，也有利于電站制定和調(diào)整發(fā)電計劃。三峽水庫匯集長江上游金沙江、岷沱江、嘉陵江、烏江及長江上游干流區(qū)間來水，每年汛期，長江流域受夏季風(fēng)影響，致洪暴雨頻發(fā)。在三峽工程建設(shè)期間，需要有一定預(yù)見期的長江上游分區(qū)面雨量預(yù)報和宜昌站來水量預(yù)報，為工程建設(shè)的順利開展提供技術(shù)服務(wù)。為此，在分析長江上游暴雨洪水特性基礎(chǔ)上，根據(jù)當(dāng)時條件逐步摸索出基于單一數(shù)值預(yù)報的長江上游地區(qū)大分區(qū)(金沙江、岷江、沱江、嘉陵江、烏江、屏山-寸灘區(qū)間、三峽寸灘-宜昌區(qū)間)的中期面雨量預(yù)報和基于大區(qū)單位線的宜昌站中期來水量預(yù)報[1-2]方法。

三峽工程試驗蓄水以來，無論是中小洪水優(yōu)化調(diào)度還是汛后蓄水等優(yōu)化調(diào)度的決策無不依賴于短中期水文預(yù)報[3]。為進一步提升短中期水文預(yù)報精度，需要對整個水循環(huán)過程進行綜合模擬研究，從而得到足夠精度的定量降水預(yù)報和流域水文預(yù)報，因此大氣模式和水文模型相結(jié)合的研究成為關(guān)鍵。Tang等[4]采用數(shù)值降雨預(yù)報信息推算流域旬徑流；Xu等[5]將數(shù)值氣象預(yù)報信息用于流域中期徑流預(yù)報；Wang等[6]通過統(tǒng)計過去8 d數(shù)值降雨預(yù)報的強度和空間分布誤差，建立了數(shù)值降雨預(yù)報信息的擾動模型；Collischonn等[7]采用分布式水文模型與數(shù)值降雨預(yù)報對未來14 d徑流進行預(yù)報，為水庫調(diào)度提供支撐。

為實現(xiàn)三峽水庫優(yōu)化調(diào)度，長江水利委員會(以下簡稱“長江委”)水文局預(yù)報中心在原來長江上游中期預(yù)報基礎(chǔ)上不斷改進和創(chuàng)新，設(shè)計了基于多種數(shù)值模式預(yù)報的長江上游分區(qū)中期面雨量預(yù)報，在三峽水庫入庫流量中期預(yù)報方案中引進了MIKE11水力學(xué)預(yù)報模型。段唯鑫[8]、吳天蛟[9]等的研究表明，MIKE11水力學(xué)模型在三峽庫區(qū)洪水演進模擬中精度較高。

本文主要介紹長江委水文局研發(fā)的長江流域分區(qū)中期面雨量預(yù)報方法、三峽水庫入庫流量中期預(yù)報方案，對2010～2017年長江流域中期降水預(yù)報精度、三峽水庫入庫流量預(yù)報精度進行評估，并分析預(yù)報誤差形成的可能原因。研究目的是進一步提高中期水文氣象預(yù)報準確率，以期為長江上中游水庫群聯(lián)合調(diào)度、長江流域水資源綜合利用提供技術(shù)支撐。

1 中期徑流預(yù)報模型建立的基礎(chǔ)

具有10 d預(yù)見期的中期來水量預(yù)報，其基礎(chǔ)是需要有達到一定預(yù)報精度的定量降水預(yù)報。20世紀80年代，數(shù)值預(yù)報方法較好地解決了5 d左右的天氣形勢場預(yù)報，而提高降水預(yù)報的準確性，以及預(yù)報時效的延長等中期預(yù)報需要解決的關(guān)鍵問題也有所突破。數(shù)值模式預(yù)報水平的不斷提高，極大地推動了中期定量降水預(yù)報的業(yè)務(wù)化運用[10]。近年來，ECMWF(歐洲中期天氣預(yù)報中心)、日本、德國及NCEP(美國國家環(huán)境預(yù)報中心)等相關(guān)部門不斷更新數(shù)值預(yù)報模式；我國自主研發(fā)的新一代GRAPES全球數(shù)值預(yù)報系統(tǒng)[11]資料同化能力明顯提升，衛(wèi)星資料、雷達資料使用占比明顯增加。此外，國外研究機構(gòu)推出的WRF、CFS等數(shù)值預(yù)報模式均能提供7 d以上的數(shù)值預(yù)報模式產(chǎn)品。數(shù)值模式預(yù)報產(chǎn)品的日益豐富，為降水預(yù)報提供了更多的可參考信息[12-13]，中期定量降水預(yù)報準確率也有明顯提高，依賴于降水預(yù)報的水庫入庫流量中期預(yù)報精度也有明顯改進和提高，成為水庫運行科學(xué)調(diào)度不可缺少的技術(shù)支撐[3]。

2 分區(qū)面雨量預(yù)報方法

2.1 多種模式數(shù)值預(yù)報簡介

ECMWF、日本、NCEP、CFS以及我國GRAPES模式預(yù)報產(chǎn)品都可提供高度場、風(fēng)場、水汽、溫度場等氣象要素預(yù)報數(shù)據(jù)，更有直接的網(wǎng)格化降水預(yù)報數(shù)據(jù)可供長江流域降水預(yù)報做參考。ECMWF、日本和NCEP等國際主流數(shù)值預(yù)報模式，是目前公認的數(shù)值模式預(yù)報質(zhì)量較高的業(yè)務(wù)化預(yù)報產(chǎn)品。

ECMWF是歐洲中期天氣預(yù)報中心(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts，簡稱ECMWF)的數(shù)值預(yù)報模式產(chǎn)品。ECMWF有10 d的中期數(shù)值預(yù)報產(chǎn)品，ECMWF天氣要素預(yù)報數(shù)據(jù)網(wǎng)格間距為0.5°×0.5°，降水量預(yù)報數(shù)據(jù)網(wǎng)格間距為0.125°×0.125°。ECMWF模式預(yù)報是目前公認的全球最佳模式產(chǎn)品,其面雨量預(yù)報效果優(yōu)于其他模式，且對強降雨過程的模擬較好，雨帶和量級預(yù)報較為準確[14]。

日本氣象廳數(shù)值預(yù)報模式產(chǎn)品(JMA)，目前主要有6 d的中期數(shù)值預(yù)報天氣要素場預(yù)報數(shù)據(jù)和10 d細網(wǎng)格降水量預(yù)報數(shù)據(jù)，降水量預(yù)報數(shù)據(jù)網(wǎng)格間距均為0.5°×0.5°。JMA模式在系統(tǒng)性降水方面的預(yù)報能力更好，對較大等級面雨量的預(yù)報能力較好, 特別是暴雨和大暴雨[15]。

美國國家環(huán)境預(yù)報中心(National Centers for Environmental Prediction, NCEP)免費提供15 d全球多種分辨率的數(shù)值預(yù)報模式產(chǎn)品，常用的天氣要素場預(yù)報數(shù)據(jù)和降水量預(yù)報數(shù)據(jù)網(wǎng)格間距均為0.5°×0.5°。NCEP模式對于降水過程預(yù)報能力較強。

德國氣象局的數(shù)值預(yù)報模式產(chǎn)品目前主要有7 d降水量預(yù)報，降水量預(yù)報數(shù)據(jù)網(wǎng)格間距0.25°×0.25°。德國模式對于過程面雨量預(yù)報具有較大參考價值。

我國自主研發(fā)的GRAPES(Global/Regional Assimilation and Prediction System)數(shù)值預(yù)報模式產(chǎn)品，其各項性能指標(biāo)總體已經(jīng)超過之前的T639，目前也已投入業(yè)務(wù)化運用。該模式可提供10 d的天氣要素及降水預(yù)報，數(shù)據(jù)網(wǎng)格間距0.25°×0.25°。GRAPES預(yù)報模式對于中雨和大雨等級面雨量預(yù)報可參考性較強。

WRF(Weather Research and Forecasting Model)也是以美國的科研機構(gòu)為中心開發(fā)的中尺度氣象預(yù)報模式，可免費下載運行，長江委水文局用WRF模式可提供7.5 d降水量預(yù)報產(chǎn)品，網(wǎng)格間分辨率為27 km×27 km。WRF模式對強降雨過程的模擬較好，雨帶和量級預(yù)報較為準確，且對于陣性降水預(yù)報能力較好。

基于美國環(huán)境預(yù)測中心提供的CFSv2(NCEP version 2 Coupled Forecast System model)是用于短期氣候預(yù)測的數(shù)值預(yù)報模式產(chǎn)品，也能為長江流域中期降水過程提供重要的參考信息。目前提供45 d以及9個月內(nèi)逐6 h的降水量預(yù)報，數(shù)據(jù)網(wǎng)格間距約1°×1°。CFSv2模式對于降水過程預(yù)報有較強參考價值。

ECMWF、日本、NCEP、德國、WRF和我國(GRAPES)均有高分辨率的模式數(shù)據(jù)用于長江流域分區(qū)面雨量預(yù)報。其中，ECMWF的分辨率最高，水平分辨率達到12 km左右。上述各數(shù)值預(yù)報模式對長江流域面雨量預(yù)報均具有參考價值[16-17]。

2.2 分區(qū)面雨量降水預(yù)報方法

對于中期降水預(yù)報，當(dāng)前的分區(qū)定量預(yù)報以多種模式數(shù)值預(yù)報為主要依據(jù)，通過分析不同高度層天氣要素(風(fēng)、溫、濕等)預(yù)報值和對降水網(wǎng)格化預(yù)報數(shù)據(jù)的處理，可以制作相應(yīng)預(yù)報分區(qū)7 d或以上的面雨量逐日預(yù)報。多種模式數(shù)值預(yù)報結(jié)果的應(yīng)用，綜合了各模式預(yù)報的優(yōu)勢，減少了使用單一模式預(yù)報出現(xiàn)的偏差，增加了預(yù)報的穩(wěn)定性。

根據(jù)長江上游流域暴雨洪水特性，并結(jié)合上游干支流產(chǎn)匯流特點，對長江上游流域劃分為15個分區(qū)制作面雨量預(yù)報。15個分區(qū)分別為：金沙江上游、金沙江中游、金沙江下游、雅礱江、岷江、沱江、嘉陵江、涪江、渠江、向家壩-寸灘區(qū)間、烏江上游、烏江中游、烏江下游、三峽寸灘-萬縣區(qū)間、萬縣-宜昌區(qū)間。

根據(jù)總結(jié)長江上游致洪暴雨的中期預(yù)報前兆信號，得出長江上游強降雨的發(fā)生需要同時滿足下述判別指標(biāo)[18]。

(1) 歐洲中心預(yù)報的未來3～7 d的500 hPa環(huán)流場。巴爾喀什湖南部出現(xiàn)低壓或低壓大槽，青藏高原上出現(xiàn)低壓切變(或橫切變)，長江上游大部地區(qū)至少有2 d出現(xiàn)深厚的高空槽并為槽前西南氣流控制，或出現(xiàn)“北槽南渦”環(huán)流形勢。

(2) 中低層700，850 hPa環(huán)流場。長江上游地區(qū)出現(xiàn)強輻合區(qū)，同時存在切變線系統(tǒng)，并伴有西南渦生成；另外，700hPa或850hPa層上游偏南地區(qū)為西南風(fēng)或南風(fēng)氣流控制，并存在西南風(fēng)速不少于16 m/s的西南急流。

(3) 數(shù)值模式預(yù)報的面雨量。多數(shù)模式預(yù)報未來3～7 d內(nèi)長江上游預(yù)報區(qū)內(nèi)至少有2 d強降雨發(fā)生，同時，滿足至少同時有3個分區(qū)(子流域)單日的面雨量值不小于30 mm，或至少有3個分區(qū)(子流域)3～7 d的累計面雨量值不小于60 mm的條件。

例如，2004年9月2～7日長江上游金沙江、嘉陵江、長上干區(qū)間、烏江的暴雨過程，2005年7月2～9日金沙江、嘉岷流域、長上干區(qū)間、烏江的暴雨過程，2009年7月30日～8月4日岷沱江、嘉陵江、長上干區(qū)間的暴雨過程，2010年7月15日～18日金沙江、嘉岷流域、長上干區(qū)間的暴雨過程，經(jīng)個例檢驗分析，均符合預(yù)報指標(biāo)判別條件。

2.3 預(yù)報修訂

長江上游分區(qū)面雨量預(yù)報的修訂，主要基于天氣形勢分析并結(jié)合預(yù)報員經(jīng)驗，對預(yù)報分區(qū)面降雨量預(yù)報結(jié)果訂正。具體為：

(1) 通過分析影響長江上游致洪暴雨產(chǎn)生的典型天氣系統(tǒng)，包括對流層中高層(500 hPa)高度場、風(fēng)場和中低層(700，850 hPa)的風(fēng)場，并結(jié)合水汽條件、動力條件、不穩(wěn)定條件，并判斷是否滿足致洪暴雨發(fā)生的判別指標(biāo)。

(2) 對多種數(shù)值模式預(yù)報的分區(qū)面雨量預(yù)報結(jié)果進行綜合修訂，以提高長江上游中期分區(qū)面雨量預(yù)報精度。

3 三峽水庫入庫流量中期預(yù)報模型

三峽水庫建成投入運行后，庫區(qū)水文水力學(xué)特性發(fā)生了明顯變化，由于宜昌站來水受三峽水庫調(diào)度影響，需要將宜昌站來水量預(yù)報改變?yōu)槿龒{水庫入庫流量預(yù)報。目前的三峽水庫入庫流量預(yù)報方案為干支流入庫控制站與區(qū)間流量疊加，即干流寸灘站、支流烏江武隆站和三峽區(qū)間流量的疊加。

3.1 預(yù)報方案

干流控制站寸灘站和支流烏江控制站武隆站預(yù)報方案相似，都是采用分段合成后演算、疊加區(qū)間洪水的方法求得各分段控制站的流量預(yù)報過程。閉合流域或區(qū)間的降雨徑流方案一般采用API模型或新安江模型，匯流一般采用馬斯京根法或者合成流量演算法。

三峽區(qū)間預(yù)報方案，水文局預(yù)報中心在三峽區(qū)間建立了兩個基于MIKE11的水力學(xué)預(yù)報模型，模型上邊界為寸灘、武隆的流量預(yù)報過程，下邊界為三峽壩址斷面定常水位，模型計算壩址斷面流量為無水庫調(diào)節(jié)出庫流量過程，即入庫流量過程。兩個模型差別為一個模型中連接三峽區(qū)間NAM降雨徑流模型，而另一個則不包括；兩模型計算壩址斷面流量之差即為三峽區(qū)間來水過程。模型建立以來在近年的洪水預(yù)報和調(diào)度中得到應(yīng)用[19-20]。

三峽水庫入庫流量為干流寸灘站、支流烏江武隆站和三峽區(qū)間流量的疊加。模型的預(yù)報結(jié)果在最近幾年的洪水預(yù)報和調(diào)度中都得到應(yīng)用，可以滿足水庫調(diào)度要求[21]。

3.2 三峽水庫入庫徑流量預(yù)報流程

三峽水庫入庫徑流量預(yù)報流程為：

(1) 對多家數(shù)值模式預(yù)報產(chǎn)品進行分析；

(2) 綜合多種模式數(shù)值預(yù)報結(jié)果；

(3) 根據(jù)預(yù)報經(jīng)驗和判別指標(biāo)對預(yù)報結(jié)果訂正；

(4) 制作長江上游15個子流域分區(qū)7 d逐日面雨量預(yù)報，預(yù)報降雨量的范圍和傾向值；

(5) 將分區(qū)面雨量預(yù)報作為水文預(yù)報模型輸入進行演算；

(6) 對不同階段、不同降雨類型進行參數(shù)調(diào)試；

(7) 輸出三峽入庫10 d日平均流量預(yù)報結(jié)果，三峽水庫入庫徑流量中期預(yù)報流程參見圖1。

4 中期預(yù)報檢驗評估

4.1 分區(qū)面雨量預(yù)報檢驗評估

分區(qū)中期面雨量預(yù)報精度評定采用長江委水文局制定的面雨量預(yù)報評分標(biāo)準進行預(yù)報檢驗評估，即實際面雨量落在預(yù)報的面雨量范圍之內(nèi)則得100分，如果實際面雨量與預(yù)報面雨量差值越大，則得分越小，參見表1。

從2010～2017年長江流域第4～7天的中期降水預(yù)報統(tǒng)計結(jié)果來看[22]，2013年預(yù)報得分低于其它年份，2015～2017年較之前的5 a(2010～2014年)，預(yù)報準確率平均高出3個百分點，表明2015年之后降水預(yù)報準確率是有明顯提高的，參見表2。

4.2 入庫流量預(yù)報檢驗評估

中期入庫流量預(yù)報誤差評定方法之一，是采用預(yù)報日平均入庫流量與實際日均入庫流量的相對誤差值，即以誤差百分率作為中期入庫流量預(yù)報評定標(biāo)準進行檢驗評估。

圖1 長江三峽水庫入庫流量中期預(yù)報流程Fig.1 Mid-term forecast flowchat of inflow into the Three Gorges Reservoir of the Yangtze River

實際降雨量預(yù)報降雨量評分01～55～105～1510～2015～2520～3030～5040～6050～8060～100>100R=0100800000000000010000000040809090100100

注：實際降雨量與預(yù)報降雨量單位均為mm。

從2010～2017年統(tǒng)計的汛期三峽水庫第4～10天的入庫流量預(yù)報結(jié)果來看，除2013年從第6～10天的平均預(yù)報誤差超過20%外，其余年份均在20%以內(nèi)；而且，2015～2017年較之前的5 a(2010～2014年)預(yù)報誤差平均低4個百分點，表明2015年之后入庫流量預(yù)報誤差是有明顯減小，參見表3。

比較表1～2可知， 2013年中期面雨量預(yù)報得分較低，對應(yīng)2013年日均入庫流量誤差百分率較高。因此，面雨量預(yù)報精度對入庫流量預(yù)報精度有顯著影響。

表2 2010～2017年汛期長江流域中期降水預(yù)報準確率檢驗評估結(jié)果Tab.2 Verification and evaluation table of medium-term precipitation forecast in Yangtze river basin during flood season in 2010～2017 %

表3 2010～2017年汛期三峽水庫中期入庫流量預(yù)報誤差檢驗評估結(jié)果Tab.3 Error test and evaluation table of medium-term inflow forecast for Three Gorges Reservoir during flood season in 2010～2017 %

另外，中期入庫流量預(yù)報評估檢驗標(biāo)準之二是預(yù)報合格率：即預(yù)報日平均入庫流量與實際日均值的相對誤差小于±20%，認為預(yù)報合格。

從2010～2017年汛期三峽水庫第4～10天的入庫流量預(yù)報結(jié)果來看，2017年預(yù)報合格率均明顯高于其它年份，且2015～2017年較之前的5 a(2010～2014年)，預(yù)報合格率平均高2.5個百分點，表明2015年之后入庫流量預(yù)報合格率有明顯提高，參見表4。

綜合以上預(yù)報檢驗結(jié)果，可以看出：

(1) 2013年中期面雨量預(yù)報得分較低，對應(yīng)2013年入庫日均流量誤差百分率較高。面雨量預(yù)報精度對入庫流量預(yù)報精度的影響是顯而易見的。因此，中期降水預(yù)報是水文預(yù)報得以延長預(yù)見期、保證其預(yù)報準確率的關(guān)鍵所在。

(2) 2015年之后降水預(yù)報準確率總體有明顯提高，較之前平均高出3個百分點。2015年之后入庫流量預(yù)報誤差有明顯減小，入庫流量預(yù)報合格率有明顯提高，預(yù)報合格率較之前平均高2.5個百分點。此結(jié)果得益于多種數(shù)值模式預(yù)報的應(yīng)用和水文預(yù)報模型的不斷改進。

表4 2010～2017年汛期三峽水庫中期入庫流量預(yù)報合格率檢驗評估結(jié)果Tab.4 Qualification rate test and evaluation table of medium-term inflow forecast for Three Gorges Reservoir during flood season in 2010～2017 %

4.3 預(yù)報誤差分析

分析多年來中期面雨量預(yù)報和入庫流量預(yù)報的誤差原因，認為主要源自于以下幾個方面。

(1) 降雨預(yù)報準確率。目前多種數(shù)值模式預(yù)報產(chǎn)品已在中期預(yù)報中得到應(yīng)用，產(chǎn)品也在不斷更新，但由于觀測誤差的存在使得模式初始值的誤差難以消除；其次，人們對大氣產(chǎn)生降水的物理機制復(fù)雜性的認識仍存在著局限性，使數(shù)值預(yù)報模式中參數(shù)的不確定性難以消除；再次，目前中期定量降水量預(yù)報結(jié)果在空間分布和時間分布上還不能完全滿足水文預(yù)報模型的要求。

(2) 水文模型(方案)本身的不足。水文預(yù)報誤差的產(chǎn)生緣于預(yù)報模型還不能完全反映降雨-徑流模型的真實徑流過程，目前的水文預(yù)報技術(shù)仍然不能非常精確地定義水文模型所需的初始值及邊界條件。遙感(RS)、地理信息系統(tǒng)(GIS)、計算機技術(shù)等新技術(shù)的發(fā)展推動了水文學(xué)的進步，但它們主要應(yīng)用于地表及其以上的水文變化預(yù)測，而水文學(xué)最想解決的地下水部分的相關(guān)理論及技術(shù)研究還沒有突破性進展。因此，在可預(yù)見的未來，水文預(yù)報仍有相當(dāng)大的不確定性。

(3) 日益頻繁的人類活動影響。水利工程如水庫、引水等工程建設(shè)投入使用，工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、生活、生態(tài)取用水等，加劇了自然水文條件變化的不確定性和復(fù)雜性，而模型率定只是基于歷史數(shù)據(jù)的分析和模擬，對于人類活動的不確定性和復(fù)雜性認識還在不斷摸索的過程中。

5 結(jié)論與展望

5.1 結(jié) 論

本文介紹了長江委水文局基于多種數(shù)值預(yù)報模式的中期分區(qū)面雨量預(yù)報方法、三峽水庫中期入庫流量預(yù)報方案，并在2010～2017年面雨量預(yù)報和三峽入庫流量預(yù)報成果基礎(chǔ)上，分析了4～7 d長江流域分區(qū)面雨量預(yù)報精度、4～10 d三峽水庫入庫流量預(yù)報精度和合格率，并分析了預(yù)報誤差形成的可能原因。主要結(jié)論如下。

(1) 考慮7 d預(yù)見期的分區(qū)面雨量預(yù)報，三峽水庫入庫流量預(yù)見期可延長至10 d。但隨著預(yù)見期的增加，面雨量預(yù)報和三峽入庫流量預(yù)報精度整體呈現(xiàn)下降趨勢。

(2) 面雨量預(yù)報準確率是影響三峽入庫流量預(yù)報的主要因素，2013年中期面雨量預(yù)報得分較低，對應(yīng)2013年入庫日均流量誤差較大。

(3) 2015年之后中期分區(qū)面雨量預(yù)報和三峽入庫流量預(yù)報準確率總體有明顯提高。此結(jié)果得益于多種數(shù)值模式預(yù)報的應(yīng)用和水文預(yù)報模型的不斷改進。

5.2 中期水文氣象預(yù)報的優(yōu)勢

(1) 長江上游集水面積約100萬km2，對于中期降雨過程而言，即使降雨預(yù)報在空間和時間分布存在有誤差，強降雨中心的落區(qū)在南北、東西位置上也會存在有偏差，但只要落地雨是在長江上游，降雨形成的徑流總是能匯入三峽水庫，因而在三峽入庫流量過程變化上必定能夠反映出來。

(2) 目前基于多種數(shù)值模式的中期降雨過程預(yù)報與單一數(shù)值模式預(yù)報相比較而言，對于中-大雨以上降雨過程的漏報和空報的概率已有明顯降低，降雨過程預(yù)報準確率已有明顯提高，這就減小了徑流預(yù)報相對誤差，使三峽入庫流量的預(yù)報合格率有明顯提高。

(3) 降雨的數(shù)值預(yù)報模式和水文預(yù)報模型都在不斷改進，水文預(yù)報在不斷嘗試有技巧地應(yīng)用高分辨率的細網(wǎng)格數(shù)值預(yù)報模式結(jié)果，使降水模式預(yù)報數(shù)據(jù)可直接對接水文預(yù)報模型。高分辨率模式的降水預(yù)報數(shù)據(jù)對于強降雨的空間和時間分布，較人工預(yù)報更加具體和詳細，可以在水文情勢嚴峻復(fù)雜的情況下為水文預(yù)報和防汛調(diào)度決策贏得更多時間。

5.3 發(fā)展趨勢展望

長江上中游水庫群聯(lián)合調(diào)度、長江流域水資源綜合利用需要準確及時的中期水文氣象預(yù)報服務(wù)，對于提高中期預(yù)報精度，作者認為可通過對多模式預(yù)報的最優(yōu)集成、水文氣象模型的直接融合、確定性預(yù)報向概率預(yù)報轉(zhuǎn)變以及提供智能化預(yù)報服務(wù)等技術(shù)實現(xiàn)。

(1) 多模式預(yù)報集成。目前已經(jīng)投入業(yè)務(wù)應(yīng)用的多種數(shù)值模式預(yù)報，通過預(yù)報準確率評估檢驗結(jié)果，賦予各個數(shù)值模式不同的權(quán)重，可得到多種數(shù)值模式預(yù)報集成的綜合預(yù)報結(jié)果。理論上，多模式預(yù)報集成后得到的結(jié)論優(yōu)于任何單一數(shù)值模式預(yù)報結(jié)果[23-25]。

(2) 概率預(yù)報。概率預(yù)報既能反映水文氣象變化確定性的一面，又能反映其變化的不確定性和不確定程度。基于氣象-水文系統(tǒng)的非線性和復(fù)雜性，加上初值和模式等本身無法避免的一些不確定性，水文氣象預(yù)報從確定性預(yù)報向概率預(yù)報轉(zhuǎn)變，不但符合水文氣象科學(xué)的實際，也可更好地服務(wù)于社會。在許多情況下，概率預(yù)報或許更能適應(yīng)社會經(jīng)濟活動中決策的需要，也就更有經(jīng)濟價值[26]。

(3) 預(yù)報智能化服務(wù)。未來，基于大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)的高分辯率細網(wǎng)格數(shù)值模式預(yù)報能更方便提供所需的精準降雨徑流預(yù)報服務(wù)，并通過流域水雨情、工情、防洪、水資源、水生態(tài)調(diào)度等多種資源信息平臺，實現(xiàn)水文氣象情報預(yù)報自動化、智能化服務(wù)[27-28]。

實踐證明，中期水文氣象預(yù)報能為長江上中游水庫群聯(lián)合調(diào)度和長江流域水資源綜合利用提供重要的技術(shù)支撐。深入開展探索研究，提高定量降水預(yù)報空間和時間上分布的準確率，進一步優(yōu)化水文預(yù)報模型、提高水文預(yù)報準確率，仍將是今后中期水文氣象預(yù)報需要重點解決的問題。