唐 崗
(廣西水利電力勘測設(shè)計研究院有限責(zé)任公司,南寧 530023)
歷經(jīng)了多年建設(shè),紅水河沿江各縣已初步建立了山洪災(zāi)害防治非工程措施體系;依托廣西已建預(yù)警預(yù)報系統(tǒng),基本滿足洪水預(yù)警預(yù)報的要求,防洪減災(zāi)社會效益顯著,同時,紅水河干流沿岸在洪水預(yù)警預(yù)報及調(diào)度對紅水河流域山洪災(zāi)害防治調(diào)查評價成果應(yīng)用提出了更高的要求。如何將山洪災(zāi)害防治調(diào)查評價成果集成、挖掘分析和拓展應(yīng)用,是紅水河流域乃至整個廣西水利事業(yè)面臨的重大課題。目前在洪水預(yù)報方面,紅水河流域傳統(tǒng)洪水預(yù)報模式是通過在水系流域埋設(shè)傳感器,建設(shè)遙測站收集雨量及水文數(shù)據(jù),并通過通訊系統(tǒng)把數(shù)據(jù)傳回中心站進行分析處理,再根據(jù)分析結(jié)果進行洪水預(yù)報。目前,流域洪水預(yù)報正朝著基于遙感大數(shù)據(jù)預(yù)報的方向發(fā)展,應(yīng)用基于遙感大數(shù)據(jù)的理論方法,結(jié)合山洪災(zāi)害防治調(diào)查評價項目建設(shè)成果,完成紅水河流域洪水預(yù)報模型的建立是項目研究的重點和難點。
為實現(xiàn)紅水河流域山洪災(zāi)害防治調(diào)查評價成果集成、挖掘分析和拓展應(yīng)用,在充分分析紅水河流域洪水預(yù)報預(yù)警需求的基礎(chǔ)上,提出了基于衛(wèi)星遙感大數(shù)據(jù)的“天-空-地”三位一體的降水預(yù)報新技術(shù);基于GIS的成因推理產(chǎn)、匯流模型和BTOPMC分布式水文物理模型;以及集衛(wèi)星遙感、航測、數(shù)字流域、數(shù)字氣象及地理信息等新技術(shù)為一體的具有物理基礎(chǔ)的分布式洪水預(yù)報系統(tǒng);構(gòu)建了基于遙感大數(shù)據(jù)的紅水河流域“東方祥云”洪水預(yù)報模型。成果成功應(yīng)用至紅水河流域山洪災(zāi)害防治調(diào)查評價成果集成、挖掘分析和拓展應(yīng)用。
2.1.1 數(shù)據(jù)收集
通過互聯(lián)網(wǎng)在全球范圍內(nèi)收集氣象云圖、雷達、輻射等資料,高精度遙感影像數(shù)據(jù)、地理數(shù)據(jù)、歷史水文資料等;根據(jù)用戶提出的個性需求收集區(qū)域內(nèi)社會經(jīng)濟數(shù)據(jù)、流域河道地形、水庫及電站庫容和發(fā)電能力、灌區(qū)作物種植等工程特性參數(shù);建立與中國國家氣象局、美國國家氣象局、歐洲天氣預(yù)報中心、日本氣象廳的氣象數(shù)據(jù)采集通道,其中0~2 h短臨預(yù)報采用中國氣象局公共氣象服務(wù)中心的分鐘級降水?dāng)?shù)據(jù)。
2.1.2 數(shù)據(jù)分析
數(shù)據(jù)自動或手動清洗,設(shè)計數(shù)據(jù)庫統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式和要求,根據(jù)DEM 數(shù)據(jù)生成精細化的全球水系圖,根據(jù)地貌數(shù)據(jù)、土地利用數(shù)據(jù)、全球影像數(shù)據(jù)等自動分析對應(yīng)區(qū)域的水文參數(shù),分析利用歷史災(zāi)害數(shù)據(jù)和歷史水文數(shù)據(jù)校正水文參數(shù),對降水預(yù)報成果,進行5 km2×5 km2的網(wǎng)格化處理。
2.1.3 模型研究
在國內(nèi)外優(yōu)秀研究成果的基礎(chǔ)上,應(yīng)用大數(shù)據(jù)挖掘方法和水力學(xué)分析方法,研究“東方祥云”的核心EC 預(yù)報模型,完成了洪水計算和參數(shù)的自動率定(見圖1)。①通過衛(wèi)星的遙感數(shù)據(jù)提取土地利用情況,結(jié)合土壤分類數(shù)據(jù),提取流域的產(chǎn)流特征參數(shù);②利用地形地貌數(shù)據(jù),提取流域匯流特征參數(shù);③DEM分析流域的水系結(jié)構(gòu),提取河流特征與拓撲關(guān)系,為模型分布式計算提供基本依據(jù);④多渠道獲取氣象數(shù)據(jù)進行融合處理,生成5 km2×5 km2的網(wǎng)格化降水?dāng)?shù)據(jù)并輸入到模型,得到洪水預(yù)報成果;同時收集歷史災(zāi)害數(shù)據(jù),對模型參數(shù)進行再修正,如此形成一個閉環(huán),不斷提高預(yù)報精度。
圖1 EC模型和數(shù)據(jù)流程
2.1.4 云平臺運行環(huán)境和軟件
采用混合云結(jié)構(gòu)(見圖2),其中私有云主要用于互聯(lián)網(wǎng)公共數(shù)據(jù)的采集分析、模型運算、數(shù)據(jù)提取及推送等,公共云用于數(shù)據(jù)的存儲分析、托管地理信息服務(wù)以及門戶網(wǎng)站等。采用B/S 架構(gòu),依托瀏覽器提供在線服務(wù)。
圖2 EC模型和數(shù)據(jù)流程
(1)以統(tǒng)一感知、海量計算為依托,實現(xiàn)了雨水預(yù)報一體化,定制區(qū)域通用化,預(yù)報服務(wù)實用化,有效提高了降雨洪水的預(yù)報時限,尤其是在小流域和無測報設(shè)施區(qū)域的降雨洪水預(yù)報,優(yōu)勢更為明顯。
(2)數(shù)據(jù)來源于全球,所需要的降水、地形、地貌、專業(yè)數(shù)據(jù)等資源完全來源于歐洲、美國、日本等國家級大機構(gòu)發(fā)布的公共資源,數(shù)據(jù)量大、有權(quán)威性、且可靠。
(3)預(yù)報模型是在國內(nèi)外優(yōu)秀研究成果的基礎(chǔ)上,應(yīng)用大數(shù)據(jù)挖掘方法和水力學(xué)分析方法建立,具有預(yù)報精度高、運算速度快等特點,模型參數(shù)直接從地表物理特征提取。
(4)充分考慮大數(shù)據(jù)、云計算與洪水預(yù)報的結(jié)合與應(yīng)用,以迭代演進為基本理念,保證系統(tǒng)持續(xù)的建設(shè)與發(fā)展。
(1)研發(fā)了基于衛(wèi)星遙感大數(shù)據(jù)的“天-空-地”三位一體的降水預(yù)報新技術(shù),顯著提高了降水預(yù)報的時空分辨率。對衛(wèi)星降水?dāng)?shù)據(jù)進行空間與時間的降尺度分解,利用氣象雷達數(shù)據(jù)及地面氣象站數(shù)據(jù)等對衛(wèi)星降水?dāng)?shù)據(jù)進行修正,通過數(shù)據(jù)加工清洗,采用大數(shù)據(jù)分析方法改進WRF 模型,生成了5 km×5 km、30 min~72 h連續(xù)的數(shù)值化、網(wǎng)格化、高精度的降水預(yù)報產(chǎn)品,使降水預(yù)報精度明顯提高。
(2)建立了基于GIS 的成因推理產(chǎn)、匯流模型和BTOPMC分布式水文物理模型,為無資料地區(qū)的洪水預(yù)報提供了新的方法?;贕IS技術(shù)和遙感模型計算前期土壤含水量,推求實時土壤下滲率,由降水過程得出凈雨過程,分析流域河網(wǎng)調(diào)蓄的影響因素,建立了新的匯流模型,物理基礎(chǔ)牢固,通用性強。通過分塊計算的方式對TOPMODEL加以改進,提出了BTOPMC 分布式水文物理模型,具有參數(shù)少、物理意義明確、適用流域范圍廣的特點。
(3)建立了集衛(wèi)星遙感、航測、數(shù)字流域、數(shù)字氣象及地理信息等新技術(shù)為一體的具有物理基礎(chǔ)的分布式洪水預(yù)報系統(tǒng),首次實現(xiàn)了全球通用的模型自動選擇與參數(shù)自動優(yōu)化。將降水預(yù)報產(chǎn)品導(dǎo)入洪水預(yù)報系統(tǒng),通過大數(shù)據(jù)分析建立模型參數(shù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系,提取出植被、土壤水分、河道等獨立模型參數(shù),基于數(shù)字流域的物理特性、下墊面特征和DEM 地形地貌數(shù)據(jù),自動獲取模型參數(shù)值,實現(xiàn)了河道洪水的快速精確預(yù)報。
根據(jù)紅水河流域特性,建立了紅水河流域洪水預(yù)報模型,紅水河洪水預(yù)報模型建模方案劃分如圖3(a)所示。圖3(b)顯示了紅水河主要站點武宣站的預(yù)報洪水過程。通過預(yù)報結(jié)果對比實測洪水,武宣站場次洪水預(yù)報平均確定性系數(shù)為0.97,達到甲級標(biāo)準(zhǔn)。
圖3 紅水河流域洪水預(yù)報方案及應(yīng)用
基于遙感大數(shù)據(jù)的紅水河流域洪水預(yù)報技術(shù)的當(dāng)前國內(nèi)外同類技術(shù)比較見表1。
表1 技術(shù)比較表
技術(shù)內(nèi)容 本項研究 國內(nèi)外同類研究集衛(wèi)星遙感、航測、數(shù)字流域、數(shù)字氣象及地理信息等為一體的分布式洪水預(yù)報系統(tǒng)將降水預(yù)報產(chǎn)品導(dǎo)入洪水預(yù)報系統(tǒng),通過大數(shù)據(jù)分析建立模型參數(shù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系,提取出植被、土壤水分、河道等獨立模型參數(shù),基于數(shù)字流域的物理特性、下墊面特征和DEM 地形地貌數(shù)據(jù),自動獲取模型參數(shù)值,實現(xiàn)了河道洪水的快速、精確預(yù)報。無
自2019年3月起,基于遙感大數(shù)據(jù)的紅水河流域洪水預(yù)報技術(shù)項目成果大大延長了流域洪水預(yù)見期,有效提高了洪水預(yù)警預(yù)報精度,及時、準(zhǔn)確的洪水預(yù)警預(yù)報信息為紅水河流域內(nèi)各級黨委政府及防汛部門的防洪減災(zāi)決策提供了科學(xué)依據(jù);項目成果在紅水河干流涉及的大化縣等16個縣(市、區(qū))水旱災(zāi)害防御中得到應(yīng)用。成果應(yīng)用實現(xiàn)了洪水實時監(jiān)測和紅水河沿岸淹沒敏感點的預(yù)報預(yù)警,有效降低了紅水河沿岸295個淹沒敏感點的洪澇災(zāi)害損失。