李濤，夏潤(rùn)亮，李冰，俞彥，徐志恒，楊無(wú)雙

（1.黃河水利委員會(huì)黃河水利科學(xué)研究院，河南鄭州 450003；2.河南省智慧水利工程技術(shù)中心，河南鄭州 450003；3.華北水利水電大學(xué)，河南鄭州 450018）

0 前言

洪水預(yù)報(bào)是直接為國(guó)民經(jīng)濟(jì)建設(shè)服務(wù)的重要基礎(chǔ)性工作，能使人類(lèi)及時(shí)地發(fā)出洪水災(zāi)害預(yù)警、為減少洪災(zāi)損失爭(zhēng)取時(shí)間、也有助于更好地控制和利用洪水資源，是重要的防洪減災(zāi)非工程措施。我國(guó)是深受洪澇災(zāi)害威脅的國(guó)家，洪水預(yù)報(bào)是水文工作的重要組成部分，在以往的幾十年里既取得了迅速發(fā)展，也積累了豐富經(jīng)驗(yàn)，特別是隨著計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)、遙感衛(wèi)星、地理信息系統(tǒng)等現(xiàn)代信息技術(shù)在水文預(yù)報(bào)中的推廣應(yīng)用以及水文預(yù)報(bào)理論和方法的不斷創(chuàng)新，我國(guó)洪水預(yù)報(bào)技術(shù)不斷取得新的成果，預(yù)報(bào)精度也日益提高。

洪水預(yù)報(bào)常以降水作為輸入條件，通過(guò)水文模型模擬產(chǎn)匯流過(guò)程，最終得到洪水過(guò)程，因此降水預(yù)報(bào)和洪水預(yù)報(bào)是息息相關(guān)的。近些年，雷達(dá)測(cè)雨應(yīng)用、移動(dòng)通信衛(wèi)星遙感技術(shù)、多源降雨信息融合、數(shù)字高程模型、分布式水文模型、陸氣耦合和基于專家經(jīng)驗(yàn)的人機(jī)交互模式等成為我國(guó)洪水預(yù)報(bào)技術(shù)的研究趨勢(shì)與研究熱點(diǎn)，但很多方面還需更進(jìn)一步的研究［1］。

1 洪水預(yù)報(bào)進(jìn)展

20 世紀(jì)50-60 年代，我國(guó)學(xué)習(xí)并吸收前蘇聯(lián)和美國(guó)在洪水預(yù)報(bào)中的方法，為此奠基了我國(guó)洪水預(yù)報(bào)工作的基礎(chǔ)。70-80年代，以研究不同區(qū)域的降雨徑流關(guān)系為主，同時(shí)成功進(jìn)行了流域水文模型的研究與應(yīng)用。90年代以后，隨著通信、計(jì)算機(jī)、網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)在水文預(yù)報(bào)領(lǐng)域中的推廣應(yīng)用，我國(guó)洪水預(yù)報(bào)在水雨情自動(dòng)測(cè)報(bào)系統(tǒng)、洪水預(yù)報(bào)中降水預(yù)報(bào)、面向洪水預(yù)報(bào)的水文模型、陸氣耦合技術(shù)研究等方面有了很大的進(jìn)步。

1.1 水雨情自動(dòng)測(cè)報(bào)系統(tǒng)

水雨情測(cè)報(bào)是一種專門(mén)技術(shù)，它使用現(xiàn)代科技進(jìn)行水文信息的實(shí)時(shí)遠(yuǎn)程測(cè)量、傳輸和處理，是有效解決流域、水庫(kù)等洪水預(yù)報(bào)、防洪調(diào)度和洪水資源合理利用的先進(jìn)手段，它集合了水文學(xué)、電子學(xué)、電信、傳感器和計(jì)算機(jī)領(lǐng)域的研究成果，應(yīng)用于水文測(cè)量和計(jì)算，在提高了水情測(cè)報(bào)速度和洪水預(yù)報(bào)精度的同時(shí)，也改變了傳統(tǒng)的僅靠人工測(cè)量數(shù)據(jù)的落后狀況，擴(kuò)大了水情監(jiān)測(cè)和報(bào)告的范圍，對(duì)流域、水庫(kù)安全度汛起著重要作用［2］。隨著社會(huì)、經(jīng)濟(jì)等的不斷發(fā)展，對(duì)水雨情信息精準(zhǔn)度的相關(guān)要求也在隨之提高，與水利信息化建設(shè)相關(guān)的監(jiān)測(cè)項(xiàng)目也日益增多，因此監(jiān)測(cè)技術(shù)和監(jiān)測(cè)手段都面臨著更高的要求，現(xiàn)代科技的快速發(fā)展對(duì)水雨情自動(dòng)測(cè)報(bào)技術(shù)的發(fā)展起著積極地作用［3］。水雨情自動(dòng)測(cè)報(bào)系統(tǒng)主要由遙測(cè)站點(diǎn)、信道和中心站組成。其中遙測(cè)站點(diǎn)主要是指前端監(jiān)測(cè)感知設(shè)備，中心站主要具備對(duì)遙測(cè)站點(diǎn)發(fā)送過(guò)來(lái)的水雨情數(shù)據(jù)進(jìn)行處理的能力。信道的選擇中，常用的通信方式分別包括GPRS（General Packet Radio Service）通信技術(shù)、衛(wèi)星通信技術(shù)、無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)。

1.1.1 GPRS通信技術(shù)階段

自國(guó)內(nèi)發(fā)展并使用GPRS 通信技術(shù)的10 余年以來(lái)，電子技術(shù)及網(wǎng)絡(luò)通訊技術(shù)的發(fā)展與普及使水雨情信息的監(jiān)測(cè)以及傳輸有了根本上的提高。基于移動(dòng)通信GSM（Global System of Mobile communications）網(wǎng)絡(luò)的GPRS 通信方式由于其普遍的適應(yīng)性和極高的性價(jià)比，在近幾年得到了廣泛的應(yīng)用。趙余貴［4］以浙江省杭州市蕭山區(qū)南部山區(qū)?。↖I）水庫(kù)為例，研究了在水庫(kù)調(diào)度中基于GPRS 的水雨情遙測(cè)系統(tǒng)的應(yīng)用，該系統(tǒng)特別在汛期強(qiáng)降雨、臺(tái)風(fēng)暴雨和洪水測(cè)報(bào)中發(fā)揮了重要的作用。萬(wàn)浩平等［5］研究永豐高虎腦水庫(kù)基于GPRS 的水雨情監(jiān)測(cè)系統(tǒng)各部分的工作原理及設(shè)計(jì)方案。系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了水庫(kù)水雨情的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)以及水庫(kù)信息化管理，為防汛決策部門(mén)提供實(shí)時(shí)水雨情數(shù)據(jù)。

1.1.2 衛(wèi)星通信技術(shù)階段

近年我國(guó)積極推動(dòng)衛(wèi)星通信技術(shù)國(guó)產(chǎn)化，并且隨著我國(guó)北斗衛(wèi)星系統(tǒng)的建設(shè)，衛(wèi)星通信技術(shù)被逐漸應(yīng)用于水雨情測(cè)報(bào)系統(tǒng)中。衛(wèi)星通訊可以從根本上解決了偏遠(yuǎn)地區(qū)和山區(qū)內(nèi)部署水雨情自動(dòng)測(cè)報(bào)站的通信問(wèn)題，為水利、水電部門(mén)實(shí)現(xiàn)全流域水雨情自動(dòng)測(cè)報(bào)提供了重要手段。陳立輝［6］實(shí)現(xiàn)了北斗衛(wèi)星和GPRS 雙信道通信的組網(wǎng)方案的設(shè)計(jì)要求，并成功研發(fā)了適合雙信道通信工作模式的遙測(cè)終端機(jī)和通信平臺(tái)，基于北斗衛(wèi)星和GPRS 雙信道通信構(gòu)建了水雨情自動(dòng)測(cè)報(bào)系統(tǒng)；徐章耀［7］研究白龜山水庫(kù)以GSM 短信和北斗衛(wèi)星兩種信道同時(shí)作為水雨情測(cè)報(bào)系統(tǒng)主信道，解決了在極端惡劣條件下系統(tǒng)不能獨(dú)立正常運(yùn)行的問(wèn)題。郭易等［8］研究的黃龍灘水電廠水情測(cè)報(bào)系統(tǒng)是我國(guó)擁有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的首套國(guó)產(chǎn)化水情自動(dòng)測(cè)報(bào)系統(tǒng)，目前采用了雙通道工作模式即以手機(jī)短信服務(wù)（Synchronous Meteorological Satellite，SMS）為主通道，北斗衛(wèi)星為備用通道。接入方式采用點(diǎn)對(duì)點(diǎn)模式，在遙測(cè)站、中心站分別配置GSM 短信模塊等配套設(shè)施，當(dāng)定時(shí)報(bào)或需加報(bào)時(shí)，遙測(cè)站RTU 自動(dòng)啟動(dòng)GSM 模塊，將水雨情信息經(jīng)移動(dòng)短信中心傳輸至中心站，該系統(tǒng)目前采用主備混合組網(wǎng)模式保證了系統(tǒng)全天候的運(yùn)行。

1.1.3 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)技術(shù)階段

近些年，隨著無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)（Wireless Sensor Network，WSN）的應(yīng)用和普及，曾瑄等［9］分析了當(dāng)前水文站點(diǎn)對(duì)水雨情的監(jiān)測(cè)技術(shù)現(xiàn)狀，并對(duì)組建的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)硬件設(shè)計(jì)和節(jié)點(diǎn)定位問(wèn)題做了分析和研究。無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)技術(shù)相比而言，具有快速、宏觀、跨時(shí)段的特點(diǎn)，能夠?qū)崿F(xiàn)系統(tǒng)地進(jìn)行大尺度調(diào)查和區(qū)域內(nèi)水雨情監(jiān)測(cè)，對(duì)區(qū)域內(nèi)生態(tài)系統(tǒng)科學(xué)合理的恢復(fù)和重建。李碩［10］考慮天生橋水庫(kù)的周?chē)h(huán)境的因素的影響，利用商業(yè)化無(wú)線傳感器架構(gòu)，節(jié)點(diǎn)間的通信基于GPRS 無(wú)線傳感器通信技術(shù)設(shè)計(jì)了天生橋水庫(kù)水雨情自動(dòng)測(cè)報(bào)系統(tǒng)。

1.1.4 物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)階段

為了解決傳統(tǒng)水雨情監(jiān)測(cè)采用GPRS 通信方式存在的耗電大、費(fèi)用高等問(wèn)題，物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)作為新的技術(shù)手段逐漸應(yīng)用中水雨情監(jiān)測(cè)系統(tǒng)中。物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)具有覆蓋廣、功耗低、連接多、成本低等特點(diǎn)，非常適用于長(zhǎng)距離、低速率、低功耗的水雨情監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。陳敏等［11］基于NB-IoT（Narrow Band Internet of Things）構(gòu)建了水雨情實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。通過(guò)雨量、流速、水位等多種傳感器采集數(shù)據(jù)，通過(guò)電信云平臺(tái)將水雨情數(shù)據(jù)以規(guī)定的格式通過(guò)BC28 通信模塊上傳至監(jiān)控中心的Java Web 平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的遠(yuǎn)程傳輸、顯示、查詢以及網(wǎng)絡(luò)共享，該系統(tǒng)對(duì)水雨情工作的監(jiān)測(cè)效率有所提高。盛平等［12］構(gòu)建了基于NB-IoT 的海綿城市水雨情監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，對(duì)地表降雨量、土壤溫濕度、蓄水池水位等數(shù)據(jù)進(jìn)行采集，實(shí)現(xiàn)水雨情的有效監(jiān)測(cè)。

水雨情自動(dòng)測(cè)報(bào)系統(tǒng)涉及現(xiàn)代通信、電子、計(jì)算機(jī)、氣象、水文、地理、土木建筑、傳感器、軟件、硬件應(yīng)用等多學(xué)科多領(lǐng)域，隨著我國(guó)科技的快速發(fā)展，水文雨情自動(dòng)測(cè)報(bào)系統(tǒng)的應(yīng)用日益廣泛，水文的自動(dòng)測(cè)報(bào)整體性能也提升明顯。當(dāng)前，水文雨情自動(dòng)測(cè)報(bào)系統(tǒng)已經(jīng)能夠基本實(shí)現(xiàn)無(wú)線傳輸，傳輸方式與傳統(tǒng)人工電臺(tái)報(bào)答方式相比，也有了根本上的提高。但如何根據(jù)現(xiàn)有的通信手段進(jìn)行組合以提高通信的穩(wěn)定性或發(fā)展新的技術(shù)手段有待繼續(xù)深入研究。

1.2 降水預(yù)報(bào)模型

降水是洪水預(yù)報(bào)中的關(guān)鍵因子之一。直接采用水文站（或雨量站）觀測(cè)降水和雷達(dá)測(cè)雨資料進(jìn)行預(yù)報(bào)是短期洪水預(yù)報(bào)最常見(jiàn)的方法，而對(duì)于中期預(yù)報(bào)，能夠延長(zhǎng)洪水預(yù)報(bào)預(yù)見(jiàn)期的關(guān)鍵因素之一在于應(yīng)用預(yù)見(jiàn)期內(nèi)的降水預(yù)報(bào)。數(shù)值天氣預(yù)報(bào)（Numerical Weather Prediction，NWP）是目前降水預(yù)報(bào)方法中對(duì)中期（15 d 內(nèi)）定量降水預(yù)報(bào)的主要依據(jù)，近年來(lái)數(shù)值天氣預(yù)報(bào)水平的逐漸提高為利用定量降水預(yù)報(bào)來(lái)延長(zhǎng)中期洪水預(yù)報(bào)的預(yù)見(jiàn)期以及實(shí)現(xiàn)洪水早期預(yù)警提供了有利條件。在洪水預(yù)報(bào)中，直接使用“單一”模式的預(yù)報(bào)結(jié)果，僅追求提高模式分辨率，期望以此改善對(duì)暴雨等強(qiáng)對(duì)流天氣的預(yù)報(bào)能力，可能會(huì)將數(shù)值天氣預(yù)報(bào)在洪水預(yù)報(bào)領(lǐng)域的應(yīng)用引入一個(gè)誤區(qū)，導(dǎo)致洪水預(yù)報(bào)結(jié)果存在較大的偏差［13］。

近年來(lái)，集合數(shù)值天氣預(yù)報(bào)技術(shù)的發(fā)展在降水預(yù)報(bào)、洪水預(yù)報(bào)以及早期預(yù)警方面有了更多應(yīng)用可能。國(guó)外學(xué)者考慮到集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)（Ensemble Prediction System，EPS）能夠很好地處理模型的不確定性、邊界條件的變化以及數(shù)據(jù)同化，因此他們已經(jīng)嘗試在洪水預(yù)報(bào)、早期預(yù)警和洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估時(shí)將集合預(yù)報(bào)與水文模型、水力學(xué)模型耦合應(yīng)用，例如歐洲中期天氣預(yù)報(bào)中心（European Centre for Medium-range Weather Forecasts，ECMWF）的集合預(yù)報(bào)與LIST FLOOD 耦合、多集合預(yù)報(bào)模式、基于集合預(yù)報(bào)的全球洪水感知系統(tǒng)GFWS（Global Flood Warning System）、FFGS（Flash Flood Guidance System）與美國(guó)的AHPS（Advanced Hydrological Prediction Service）［14］。

我國(guó)在這方面的研究起步相對(duì)較晚，近些年，包紅軍等［13］以淮河流域?yàn)檠芯繉?duì)象，建立了淮河流域TIGGE（THORPEX Interactive Grand Global Ensemble）-水文-水力學(xué)相耦合的洪水集合預(yù)報(bào)模型，并分析了該模型在洪水預(yù)報(bào)中應(yīng)用的可能性；彭濤等［15］以湖北省漳河流域2008年汛期典型洪水過(guò)程為例，將AREM（Advanced Regional Eta Model）模式集合降水預(yù)報(bào)結(jié)果輸入新安江水文模型進(jìn)行預(yù)報(bào)試驗(yàn)。董兆俊等［16］以淮河王家壩以上流域?yàn)槔瑢?duì)王家壩站2007年的水位采用數(shù)值集合預(yù)報(bào)產(chǎn)品與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)耦合的模型進(jìn)行了預(yù)測(cè)研究，數(shù)值集合預(yù)報(bào)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)耦合的預(yù)測(cè)模型在2007 年的洪水回報(bào)實(shí)驗(yàn)中取得了較高的精度。葉金印等［17］等以淮河蔣家河以上流域?yàn)檠芯繉?duì)象，采用集合降水預(yù)報(bào)產(chǎn)品（預(yù)見(jiàn)期為0～240 h）驅(qū)動(dòng)洪水預(yù)報(bào)模型進(jìn)行模擬預(yù)報(bào)，ECMWF 集合降水預(yù)報(bào)能夠明顯提高洪水預(yù)報(bào)精度，模擬結(jié)果能夠刻畫(huà)洪水流量過(guò)程線的不確定范圍，并能提前24 h 及時(shí)預(yù)警。湯欣鋼等［18］以漳河流域?yàn)槔龣z驗(yàn)分析中央氣象臺(tái)天氣降水預(yù)報(bào)在該區(qū)域的準(zhǔn)確性及經(jīng)驗(yàn)頻率，應(yīng)用中央氣象臺(tái)24 h 短期降雨預(yù)報(bào)時(shí)應(yīng)當(dāng)隨雨量級(jí)別適時(shí)的進(jìn)行優(yōu)化調(diào)整。葉子國(guó)等［19］以古田溪流域?yàn)槔?，開(kāi)展了GFS（Global Forecasting System）降水預(yù)報(bào)在該區(qū)域的適用性研究，結(jié)合GFS降雨預(yù)報(bào)的洪水預(yù)報(bào)精度和預(yù)見(jiàn)期較未結(jié)合的降雨預(yù)報(bào)在精度方面有較大的提升。徐冬梅等［20］以洪安澗河流域?yàn)槔?，?duì)TIGGE 提供的ECMWF 和UKMO（United Kingdom Meteorological Office）兩個(gè)預(yù)報(bào)中心控制預(yù)報(bào)及集合平均預(yù)報(bào)降雨信息進(jìn)行了評(píng)估，采用TS、BS 評(píng)分，降雨的集合平均預(yù)報(bào)比控制預(yù)報(bào)的效果好，ECMWF 和UKMO 對(duì)無(wú)雨的降雨預(yù)報(bào)在研究流域有較高的精度，且應(yīng)當(dāng)優(yōu)選ECMWF 的集合降雨預(yù)報(bào)。研究表明，集合預(yù)報(bào)首先提供一個(gè)比單一的預(yù)報(bào)更為準(zhǔn)確的預(yù)報(bào)結(jié)果，其次可以給預(yù)報(bào)員提供一個(gè)預(yù)報(bào)可靠性的估計(jì)，最后也可以概率預(yù)報(bào)提供定量基礎(chǔ)。集合數(shù)值預(yù)報(bào)產(chǎn)品運(yùn)用到降水預(yù)報(bào)能獲取更多的水文預(yù)報(bào)信息，豐富水文模型輸入信息，將單一的確定性預(yù)報(bào)結(jié)果轉(zhuǎn)化為可能發(fā)生范圍的預(yù)報(bào)，將確定的精確預(yù)報(bào)轉(zhuǎn)化為可能的概率預(yù)報(bào)，能更好地適應(yīng)防洪減災(zāi)工作中對(duì)風(fēng)險(xiǎn)信息的需求。如今集合數(shù)值預(yù)報(bào)應(yīng)用的不斷的廣泛，已經(jīng)從全球中期集合預(yù)報(bào)發(fā)展到了有限區(qū)域、有限時(shí)間內(nèi)的短期天氣預(yù)測(cè)方面，同時(shí)在中小尺度極端天氣預(yù)報(bào)等方面也開(kāi)展了相應(yīng)的應(yīng)用研究。

1.3 洪水預(yù)報(bào)水文模型

1950 年起，水文模型開(kāi)始快速發(fā)展，國(guó)內(nèi)外相繼提出了Sacramento、Tank、新安江、HBV（Hydrologiska Byrans Vattenbalans Model）、HEC-HMS、SHE（System Hydrologic of European）、TOPMODEL、GBHM（Geomorphology-BasedHydrological Model）、VIC（Variable Infiltration Capacity）、二元水循環(huán)、流溪河模型等一系列集總式和分布式水文模型［21-23］，以及多種模型參數(shù)優(yōu)化方法［24，25］，洪水預(yù)報(bào)也隨之發(fā)展。人工智能的發(fā)展對(duì)黑箱水文模型的發(fā)展注入了動(dòng)力；GIS（Geographic Information System）和RS（Remote Sensing）技術(shù)的發(fā)展和成熟為機(jī)理模型中的分布式水文模型的發(fā)展提供了技術(shù)支撐［26-28］。

1.3.1 人工智能經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ?/p>

在人工智能經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ头矫?，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的快速發(fā)展，采用人工智能算法的經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ捅粡V泛使用并被加以改進(jìn)，李鴻雁等［29］利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)小浪底—花園口區(qū)間洪水智能預(yù)報(bào)方法的可行性和可靠性進(jìn)行了檢驗(yàn)，采用遺傳算法優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)初始權(quán)重和引入峰值修正系數(shù)的改進(jìn)BP（Back Propagation）算法進(jìn)行洪水預(yù)報(bào)，其模型算法可靠。劉冬英［30］將自適應(yīng)BP 模型引入，建立了考慮區(qū)間入流的長(zhǎng)江中下游螺山～漢口河段河道洪水預(yù)報(bào)BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。該模型在區(qū)間入流對(duì)漢口站洪水過(guò)程的影響方面有較高的靈敏度。闞光遠(yuǎn)等［31］在屯溪流域洪水預(yù)報(bào)中提出通過(guò)獨(dú)特的建模方式將ANN（Artificial Neural Network）與K（K-Nearest Neighbor）最近鄰方法相耦合，利用多目標(biāo)遺傳算法和Levenberg-Marquardt 算法進(jìn)行訓(xùn)練的耦合機(jī)器學(xué)習(xí)模型，其模型的精度和可靠性較好。丁海蛟［32］以四川省自貢市富順縣（馬家林——紅旗嶺河段）某水文站的水位和流量數(shù)據(jù)作為樣本來(lái)進(jìn)行分析，比較了最小二乘法（Least Squares，LS）、支持向量機(jī)（Support Vector Machines，SVM），BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和最小二乘支持向量機(jī)（Least Squares Support Vector Machines，LS-SVM）四種算法，得出了最小二乘支持向量機(jī)（LS-SVM）預(yù)測(cè)能力最好的結(jié)論。LSTM（Long-Short Term Memory，LSTM）模型在近年得到關(guān)注，徐源浩等［33］基于長(zhǎng)短時(shí)記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（LSTM）為基礎(chǔ)建立了汾河流域靜樂(lè)站以上暴雨洪水模型，其預(yù)報(bào)精度與神經(jīng)元數(shù)量和訓(xùn)練次數(shù)呈正相關(guān)。崔巍等［34］使用BP 和LSTM 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分別構(gòu)建了福建木蘭溪支流延壽溪小流域的降雨徑流預(yù)報(bào)模型，進(jìn)行了預(yù)見(jiàn)期為1～24 h的逐時(shí)流量滾動(dòng)預(yù)報(bào)，并對(duì)比了兩個(gè)模型的預(yù)報(bào)精度，LSTM 模型整體預(yù)報(bào)效果比BP 模型更具有優(yōu)勢(shì)。通過(guò)以上研究可以發(fā)現(xiàn)，人工智能模型大都為基于對(duì)歷史資料的學(xué)習(xí)進(jìn)行未來(lái)的洪水預(yù)報(bào)，且在有水文監(jiān)測(cè)資料的地區(qū)應(yīng)用效果很好。人工智能模型為解決洪水預(yù)報(bào)問(wèn)題提供了一種新的思路，隨著機(jī)器學(xué)習(xí)等人工智能的廣泛應(yīng)用，將推動(dòng)著當(dāng)前的洪水?dāng)?shù)值預(yù)報(bào)向模擬人類(lèi)智能形為轉(zhuǎn)變。

1.3.2 物理機(jī)理模型

在物理機(jī)理模型方面，采用以物理匯流技術(shù)為基礎(chǔ)的分布式模型能夠?qū)λ倪^(guò)程進(jìn)行描述，有充分的物理機(jī)制基礎(chǔ)，其受到了廣泛關(guān)注和研究。趙士鵬［35］基于EasyDHM 水文模型，建立了密云水庫(kù)流域分布式水文模型，EasyDHM 水文模型在密云水庫(kù)流域具有較好的適用性，能夠較準(zhǔn)確地預(yù)報(bào)未來(lái)洪水過(guò)程。黃家寶等［36］采用流溪河模型構(gòu)建樂(lè)昌峽水庫(kù)洪水預(yù)報(bào)模型，通過(guò)粒子群（Particle Swarm Optimization，PSO）算法優(yōu)化模型參數(shù)，并對(duì)實(shí)測(cè)洪水過(guò)程進(jìn)行了模擬，模型參數(shù)優(yōu)化可明顯提高洪水模擬精度。王義德［37］選用新安江模型、API（Application Programming Interface）模型和雙超模型對(duì)渾河流域南口前子流域進(jìn)行洪水模擬，并利用SCE-UA（Shuffle Complex Evolution）算法對(duì)流域水文模型參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，新安江模型、API模型模擬精度高，且新安江模型比API 模型在模擬精度方面更占優(yōu)勢(shì)，雙超模型在研究流域短期洪水預(yù)報(bào)時(shí)不宜使用。張艷等［38］在大渡河上游丹巴以上流域基于分布式新安江模型進(jìn)行實(shí)時(shí)洪水預(yù)報(bào)，并引入動(dòng)態(tài)系統(tǒng)響應(yīng)校正技術(shù)對(duì)流域面雨量進(jìn)行實(shí)時(shí)修正處理，經(jīng)流域面雨量校正后，預(yù)報(bào)精度得到進(jìn)一步提升。于嵐嵐［39］以遼寧中小河流橋頭水文站為例，探討了改進(jìn)的非線性時(shí)變?cè)鲆婺Ｐ停跿VGM（Time Variant Gain Model）模型］在區(qū)域預(yù)報(bào)中的適用性，改進(jìn)的TVGM 模型由于增加降雨強(qiáng)度及初期土壤含水量?jī)蓚€(gè)變量，洪水預(yù)報(bào)精度及預(yù)見(jiàn)期均得到明顯改善。劉郁等［40］對(duì)比了河北雨洪模型與新安江模型的原理及特性，以灤河支流老牛河流域?yàn)槔M(jìn)行洪水預(yù)報(bào)，河北雨洪模型的預(yù)報(bào)精度較高，對(duì)半干旱半濕潤(rùn)地區(qū)的洪水預(yù)報(bào)有更好的適應(yīng)性。表1總結(jié)了目前常用的洪水預(yù)報(bào)模型及效果。

表1 目前常用的洪水預(yù)報(bào)模型及效果Tab.1 Commonly used flood forecasting models and their effects

目前，面向洪水預(yù)報(bào)的水文模型研究雖然已經(jīng)取得了長(zhǎng)足的進(jìn)展，但是在某些方面依然存在不足，例如，分布式水文模型在流域洪水預(yù)報(bào)的研究中的應(yīng)用案例還比較少見(jiàn)，為了分布式水文模型在流域洪水預(yù)報(bào)中能夠充分的應(yīng)用，還需要廣大的水文工作者在現(xiàn)有工作的基礎(chǔ)上開(kāi)展分布式水文模型在洪水預(yù)報(bào)中的適應(yīng)性研究，不斷地積累經(jīng)驗(yàn)。流域水文模型存在的諸如非線性、尺度效應(yīng)、異參同效和不確定性問(wèn)題依然存在，這需要從水文模型產(chǎn)匯流過(guò)程物理機(jī)制入手，從根本上提高模型的模擬效果；模型參數(shù)率定依然存在困難，參數(shù)區(qū)域化研究亟需加強(qiáng)。

1.4 陸氣耦合水文模型

有效延長(zhǎng)洪水預(yù)見(jiàn)期和提高預(yù)報(bào)精度是洪水預(yù)報(bào)技術(shù)需要解決的核心內(nèi)容，現(xiàn)有的水文模型以實(shí)測(cè)降雨量為輸入信息的方法基本無(wú)法有效實(shí)現(xiàn)延長(zhǎng)流域徑流預(yù)報(bào)預(yù)見(jiàn)期的目標(biāo)。根據(jù)初始背景場(chǎng)和數(shù)學(xué)物理方程的邊界條件，使用高分辨率中尺度數(shù)值天氣模型來(lái)計(jì)算未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)諸如降雨，溫度等氣象因素的時(shí)空變化，并將其作為未來(lái)水文模型流域今后一段時(shí)間內(nèi)徑流變化過(guò)程的驅(qū)動(dòng)因素，可以有效地延長(zhǎng)徑流預(yù)報(bào)預(yù)見(jiàn)期。因此，自20 世紀(jì)90 年代以來(lái)，陸氣耦合技術(shù)成為洪水預(yù)報(bào)領(lǐng)域國(guó)內(nèi)外許多專家學(xué)者的研究重點(diǎn)和熱點(diǎn)。Pietroniro［41］最早提出了陸氣耦合模式理論的概念性框架，目前，現(xiàn)有的陸氣耦合研究多為單向耦合或部分耦合，而在雙向耦合研究方面也取得了一定的進(jìn)展。

1.4.1 單向陸氣耦合

我國(guó)在采用陸氣耦合技術(shù)洪水預(yù)報(bào)上起步較晚，但發(fā)展迅速，不僅取得了良好的理論研究成果，而且對(duì)相關(guān)工程應(yīng)用進(jìn)行了深入研究，并形成了較好的陸氣耦合洪水預(yù)報(bào)系統(tǒng)框架。單向耦合多采用高分辨率數(shù)值天氣預(yù)報(bào)模式耦合水文模型的方法，用于改善實(shí)時(shí)徑流模擬和預(yù)見(jiàn)期。陸桂華等［42］利用區(qū)域數(shù)值天氣預(yù)報(bào)模型MC2（Canadian Mesoscale Compressible Community）驅(qū)動(dòng)新安江水文模型，研究了陸氣耦合模型在實(shí)時(shí)暴雨洪水預(yù)報(bào)中的應(yīng)用，陸氣耦合模型有效地延長(zhǎng)了洪水預(yù)報(bào)的預(yù)見(jiàn)期。郭生練等［43］構(gòu)建了漢江流域MM5（Mesoscale Numerical Model）氣象預(yù)報(bào)模式和VIC 分布式水文模型，并將人工降水預(yù)報(bào)與VIC 分布式水文模型、MM5 模式與VIC 模型實(shí)現(xiàn)耦合，開(kāi)發(fā)了氣象模式下的漢江流域洪水預(yù)報(bào)應(yīng)用集成系統(tǒng)。高冰等［44］在三峽水庫(kù)入庫(kù)洪水預(yù)報(bào)中基于新一代中尺度數(shù)值天氣預(yù)報(bào)模式WRF（Weather Research And Forecasting Model）驅(qū)動(dòng)分布式水文模型GBHM，構(gòu)建了WRF/GBHM 單向陸氣耦合模型，洪水預(yù)報(bào)精度較為準(zhǔn)確并且能夠大大地延長(zhǎng)洪水預(yù)報(bào)的預(yù)見(jiàn)期。吳娟等［45］在國(guó)家洪水預(yù)報(bào)系統(tǒng)（National Flood Forecasting System，NFFS）中集合了MC2、GEM（Generation of weather Elements for Multiple Applications）和T213 共3 種數(shù)值天氣預(yù)報(bào)模式，并以此為驅(qū)動(dòng)進(jìn)行氣象、水文耦合預(yù)報(bào)，并進(jìn)行了基于多模式降水集成的陸氣耦合洪水預(yù)報(bào)研究，該技術(shù)可以有效地改善單模式數(shù)值天氣預(yù)報(bào)的不確定性。彭艷等［46］以三峽庫(kù)區(qū)為研究區(qū)域，利用數(shù)值天氣預(yù)報(bào)WRF 模式驅(qū)動(dòng)VIC 水文模型，建立了陸氣耦合洪水預(yù)報(bào)模型，開(kāi)發(fā)了三峽水庫(kù)入庫(kù)洪水陸氣耦合洪水預(yù)報(bào)系統(tǒng)。于鑫等［47］通過(guò)WRF 模型和HEC-HMS 水文模型對(duì)太湖西苕溪流域進(jìn)行了降雨模擬和流量耦合預(yù)報(bào)，并與實(shí)測(cè)降雨和徑流過(guò)程進(jìn)行了比較，不考慮預(yù)見(jiàn)期降水量的條件下精度明顯優(yōu)于傳統(tǒng)的預(yù)報(bào)方法，并能延長(zhǎng)預(yù)見(jiàn)期。王莉莉等［48］分別將以NOAH-LSM（NOAH-Land Surface Model）水文過(guò)程改進(jìn)的GRAPES（Global／Regional Assimilation and Prediction System）模式和原始GRAPES 模型與新安江模型進(jìn)行單向耦合，改進(jìn)后的S模型對(duì)地表水文過(guò)程的描述更加精確合理。

1.4.2 雙向陸氣耦合

在雙向陸氣耦合中，水文模式和大氣模式共用一個(gè)陸面過(guò)程機(jī)制，水文模式對(duì)大氣模式存在反饋，影響大氣模式的模擬結(jié)果，能夠避免大氣模式不能借鑒水文模擬結(jié)果和實(shí)測(cè)徑流資料實(shí)時(shí)驗(yàn)證和修改其對(duì)陸面過(guò)程模擬的精度。在雙向陸氣耦合方面，國(guó)內(nèi)外的部分學(xué)者均進(jìn)行了一些有益的探索。

國(guó)外，M?lders等［49］提出了一個(gè)陸面模塊模擬閉合了水文循環(huán)過(guò)程，實(shí)現(xiàn)了雙向陸氣耦合，通過(guò)在大氣模式5 km×5 km網(wǎng)格內(nèi)考慮1 km分辨率的水文模式單元，解決了大氣模式和水文模式空間尺度不一致的問(wèn)題。Seuffert等［50］利用陸面水文模式TOPLATS（“TOP MODEL”-Based Land Surface-Atmosphere Transfer Scheme）實(shí)現(xiàn)了中尺度氣候模式和陸面水文模式的雙向耦合。國(guó)內(nèi)，殷志遠(yuǎn)等［51］以湖北省荊門(mén)市漳河水庫(kù)空間分辨率為90 m×90 m 的數(shù)字高程（Digital Elevation Model，DEM）地形數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，將華中區(qū)域數(shù)值天氣預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)模式WRF提供的三重嵌套空間分辨率3 km×3 km、9 km×9 km 和27 km×27 km 預(yù)報(bào)降雨與集總式新安江模型以及半分布式水文模型TOPMODEL耦合進(jìn)行洪水預(yù)報(bào)試驗(yàn)，集總式的新安江模型預(yù)報(bào)洪峰流量和出峰時(shí)間的效果在時(shí)空分布均勻時(shí)預(yù)報(bào)精度高，反之，則預(yù)報(bào)精度低。田濟(jì)揚(yáng)等［52］基于數(shù)值大氣模式WRF、三維變分?jǐn)?shù)據(jù)同化WRF-3DVar、河北雨洪模型以及實(shí)時(shí)校正模型ARMA（Autoregressive Moving Average Model），在大清河流域構(gòu)建了陸氣耦合洪水預(yù)報(bào)系統(tǒng)，進(jìn)行雷達(dá)反射率與GTS（Global Technology Solutions）數(shù)據(jù)的同時(shí)同化可以有效改善數(shù)值大氣模式對(duì)中小尺度流域降雨預(yù)報(bào)的影響，從而減少洪水預(yù)報(bào)系統(tǒng)的誤差，應(yīng)用ARMA 模型可以進(jìn)一步提高洪水預(yù)報(bào)的精度。孫明坤等［53］用全球陸面數(shù)據(jù)同化系統(tǒng)與降雨觀測(cè)數(shù)據(jù)來(lái)驅(qū)動(dòng)WRFHydro模型，與新安江模型進(jìn)行比較認(rèn)為，WRF-Hydro模型善于模擬洪水細(xì)節(jié)，可以很好地模擬洪水起漲時(shí)刻。綜上，雙向陸氣耦合模型能夠提高洪水預(yù)報(bào)精度和有效延長(zhǎng)洪水的預(yù)見(jiàn)期，陸氣耦合模型在洪水預(yù)報(bào)中有良好的應(yīng)用前景。表2總結(jié)了目前常用的陸氣耦合模型及效果。

表2 目前常用的陸氣耦合模型及效果Tab.2 Commonly used land-atmosphere coupling models and their effects

陸氣耦合模擬得益于陸面水文過(guò)程的改進(jìn)和大尺度水文模型的發(fā)展，并且陸氣耦合預(yù)報(bào)技術(shù)正從考慮氣候—水文反饋單耦合模式向氣候—水文雙向反饋耦合發(fā)展，但是在陸氣雙向耦合過(guò)程中的匹配性和系統(tǒng)穩(wěn)定性，如何進(jìn)行有效的尺度轉(zhuǎn)換、完善參數(shù)化方案、參數(shù)移植方法和參數(shù)不確定性，提高模型適用性以及高分辨率甚至超分辨率模擬等方面仍然是亟需解決的問(wèn)題。

2 未來(lái)洪水預(yù)報(bào)展望

2.1 水雨情自動(dòng)測(cè)報(bào)系統(tǒng)

5G 技術(shù)的發(fā)展勢(shì)必開(kāi)啟萬(wàn)物互聯(lián)的時(shí)代，將5G 技術(shù)運(yùn)用到水雨情自動(dòng)測(cè)報(bào)關(guān)鍵技術(shù)中，實(shí)現(xiàn)水雨情感知要素的準(zhǔn)確及時(shí)采集與實(shí)時(shí)高效傳輸是全面提升水雨情信息化水平的基礎(chǔ)。將傳感器、無(wú)人機(jī)、電子遙感、工控設(shè)備監(jiān)控等先進(jìn)的物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)運(yùn)用到水雨情信息采集和傳輸中，利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的實(shí)時(shí)性和先進(jìn)性，推進(jìn)水利信息化建設(shè)，以帶動(dòng)水利現(xiàn)代化，并實(shí)現(xiàn)水利信息化融入國(guó)家大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略是發(fā)展趨勢(shì)。水情感知手段從目前以地面站點(diǎn)觀測(cè)為主發(fā)展為結(jié)合衛(wèi)星遙感、視頻監(jiān)控、智能識(shí)別、大數(shù)據(jù)分析等新技術(shù)新手段建成自動(dòng)化、無(wú)人化、立體化、一體化的監(jiān)測(cè)體系，實(shí)現(xiàn)水雨情信息多源融合與綜合判斷，監(jiān)測(cè)精度與洪水預(yù)報(bào)精度都將大幅提高，建設(shè)高速泛在、天地一體、集成互聯(lián)、安全高效的水雨情信息監(jiān)測(cè)體系，增強(qiáng)數(shù)據(jù)感知、傳輸、存儲(chǔ)和運(yùn)算能力是水雨情監(jiān)測(cè)未來(lái)發(fā)展的方向。

2.2 降水預(yù)報(bào)模型

目前，全球區(qū)域數(shù)值天氣預(yù)報(bào)模型已經(jīng)可以提供較為準(zhǔn)確的定量降水預(yù)報(bào)，但對(duì)洪水預(yù)報(bào)定時(shí)、定點(diǎn)、定量降水預(yù)報(bào)的要求，降水預(yù)報(bào)的時(shí)間段、雨帶位置及量級(jí)，這些微小的偏差可能造成完全不同的洪水響應(yīng)效果。隨著數(shù)值天氣預(yù)報(bào)技術(shù)的不斷發(fā)展，尤其是集合預(yù)報(bào)技術(shù)，利用集合預(yù)報(bào)來(lái)降低降水預(yù)報(bào)的不確定性影響是使降水預(yù)報(bào)精度提高的重要方法。多模式集合預(yù)報(bào)降水是預(yù)測(cè)降水量的主要手段與重要依據(jù)，由于世界上各地區(qū)環(huán)境、氣候等的差異性，數(shù)值預(yù)報(bào)模式在不同地區(qū)的適用性也不一樣，其預(yù)報(bào)效果也不盡相同，尋求多模式融合條件下不同降水預(yù)報(bào)產(chǎn)品合適的權(quán)重系數(shù)，以提高區(qū)域適用性使定量降水預(yù)報(bào)有足夠的精度，也是目前水文氣象工作者需要共同面對(duì)的問(wèn)題與研究的方向。

另外，現(xiàn)有條件下的集合預(yù)報(bào)主要以全球模式作為基礎(chǔ)，其在整體大尺度系統(tǒng)的預(yù)報(bào)能力較為準(zhǔn)確，但在局部中小尺度系統(tǒng)的預(yù)報(bào)能力依然不足。如何結(jié)合精細(xì)化中尺度模式捕捉中小尺度天氣系統(tǒng)的能力與集合預(yù)報(bào)技術(shù)，形成高分辨率的區(qū)域中尺度集合預(yù)報(bào)模式，既考慮預(yù)報(bào)的不確定性、提升局部地區(qū)強(qiáng)降水預(yù)報(bào)精度，又提高模式分辨率，這是提升降水預(yù)報(bào)在洪水預(yù)報(bào)中有效應(yīng)用程度的另一重要途徑。

2.3 洪水預(yù)報(bào)水文模型

目前，面向洪水預(yù)報(bào)的水文模型，分布式水文模型總體效果比集總式模型有優(yōu)勢(shì)；大部分流域的洪水預(yù)報(bào)，采用以物理匯流技術(shù)為基礎(chǔ)的分布式水文模型并耦合概念性降雨-徑流模型構(gòu)建的新模型，其應(yīng)用效果更好。但分布式水文模型在數(shù)據(jù)的耦合與輸入，參數(shù)的率定，研究尺度的擴(kuò)充的問(wèn)題上依然存在難題，如何解決數(shù)值天氣預(yù)報(bào)模式和陸面水文模型之間的尺度匹配問(wèn)題將是今后進(jìn)行大氣數(shù)值天氣預(yù)報(bào)模式和水文模型耦合建模的一個(gè)重要研究問(wèn)題。以現(xiàn)在的技術(shù)發(fā)展及迭代更新速度，通過(guò)遙感系統(tǒng)自動(dòng)獲取數(shù)據(jù)并與分布式水文模型相耦合構(gòu)建遙感—分布式水文模型系統(tǒng)也是目前的研究熱點(diǎn)及未來(lái)的趨勢(shì)。

另外大型河流洪水預(yù)報(bào)基本成熟，未來(lái)應(yīng)進(jìn)一步研發(fā)適用于中小河流的洪水預(yù)報(bào)模型，在中小河流暴雨洪水演變特征和形成機(jī)制、精細(xì)化河流洪水模擬、缺資料流域水文模型參數(shù)確定方法、河流洪水預(yù)報(bào)實(shí)時(shí)校正技術(shù)等方面應(yīng)開(kāi)展更加深入地研究以提高中小河流洪水預(yù)報(bào)精度。此外，人類(lèi)活動(dòng)已經(jīng)成為對(duì)河流變化影響的關(guān)鍵活躍因素，流域上已有的洪水預(yù)報(bào)模型或預(yù)報(bào)方案可能已經(jīng)不再適用于現(xiàn)在的新環(huán)境與新變化，因此未來(lái)洪水預(yù)報(bào)必須將人類(lèi)活動(dòng)對(duì)洪水過(guò)程的復(fù)雜影響和作用考慮其中。

2.4 陸氣耦合水文模型

陸面水文模型建模是實(shí)現(xiàn)陸氣耦合技術(shù)的關(guān)鍵與難點(diǎn)之一，在時(shí)空尺度的選擇上，既要考慮實(shí)測(cè)資料的時(shí)空特性又要兼顧數(shù)值天氣預(yù)報(bào)模式的尺度要求。目前WRF-Hydro 模型是WRF模型的擴(kuò)展模塊，特點(diǎn)是可以為多尺度陸氣耦合提供高效率的運(yùn)行的平臺(tái)。作為更先進(jìn)的陸氣耦合分布式水文模型系統(tǒng)，其應(yīng)用潛力在水文模擬、洪水預(yù)報(bào)和水資源評(píng)估等方面能夠得到充分的展現(xiàn)，同時(shí)也為水文氣象研究提供新的思路［53，54］。

目前，研究中大多采用的是陸氣單向耦合方式，未來(lái)計(jì)算機(jī)技術(shù)發(fā)展，計(jì)算資源充分、效率大幅提高以及研究區(qū)域數(shù)據(jù)充分的情況下，雙向耦合方式將會(huì)成為研究熱點(diǎn)，充分揭示大氣模式與陸面模式之間降雨、溫度和蒸發(fā)等多種通量之間聯(lián)系及循環(huán)機(jī)理，進(jìn)一步提高模擬效果，提升預(yù)報(bào)精度。在時(shí)空尺度上如何利用四維同化技術(shù)為模式耦合提供高分辨率的、物理一致和時(shí)空一致的反饋?zhàn)兞渴钱?dāng)前的研究熱點(diǎn)；在網(wǎng)格分布非均勻問(wèn)題上如何建立二維甚至三維的以及有通用性的水文參數(shù)化方案是實(shí)現(xiàn)耦合的重要問(wèn)題。另外構(gòu)建基于多模式降水集成的陸氣耦合系統(tǒng)，同時(shí)加強(qiáng)天氣雷達(dá)、衛(wèi)星遙感、地面雨量等估測(cè)或?qū)崪y(cè)數(shù)據(jù)之間的同化研究，使之更好地融合，也是今后一段時(shí)期內(nèi)提高降水預(yù)報(bào)精度和穩(wěn)定性的重要研究方向。

3 結(jié)論

當(dāng)前，洪水預(yù)報(bào)技術(shù)已經(jīng)隨著數(shù)學(xué)物理方法、計(jì)算機(jī)科學(xué)計(jì)術(shù)、遙感測(cè)量，雷達(dá)等技術(shù)的引入與發(fā)展取得了飛速的發(fā)展。洪水預(yù)報(bào)的發(fā)展以及人工智能在洪水預(yù)報(bào)研究和實(shí)際工作中的應(yīng)用實(shí)踐，已經(jīng)為洪水預(yù)報(bào)技術(shù)的突破提供了有力支撐，但是，在洪水預(yù)報(bào)領(lǐng)域仍然存在某些方面有待進(jìn)一步的發(fā)展。

（1）水雨情監(jiān)測(cè)方面。目前水文觀測(cè)技術(shù)依然落后，一些基礎(chǔ)數(shù)據(jù)由于人為因素或者自然因素的限制而無(wú)法獲得，像視頻測(cè)流等非接觸式先進(jìn)技術(shù)應(yīng)用依然不足，在流域內(nèi)仍然存在水文監(jiān)測(cè)站點(diǎn)空白區(qū)域，例如黃河的一級(jí)支流伊洛河流域尚有較大的未控區(qū)域，洪水預(yù)報(bào)缺乏水雨情基礎(chǔ)資料，在缺乏資料地區(qū)亟需加強(qiáng)水文觀測(cè)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。

（2）降水預(yù)報(bào)方面。降水預(yù)報(bào)作為影響洪水預(yù)報(bào)精度以及預(yù)見(jiàn)期的關(guān)鍵因子，其預(yù)報(bào)精度和預(yù)見(jiàn)期的長(zhǎng)短對(duì)洪水預(yù)報(bào)的精度與預(yù)見(jiàn)期有顯著影響。在有修建水庫(kù)的流域中產(chǎn)生的洪水，由于受水庫(kù)調(diào)蓄作用的影響，改變了天然的洪水過(guò)程，洪水預(yù)報(bào)的精度和預(yù)見(jiàn)期有待進(jìn)一步的提高，如何將水庫(kù)庫(kù)區(qū)內(nèi)的氣象預(yù)報(bào)與入庫(kù)徑流預(yù)報(bào)相耦合是目前需要突破的問(wèn)題。

（3）洪水預(yù)報(bào)的水文模型方面。流域水文模型在理論以及數(shù)值模擬方面已經(jīng)取得了較大的發(fā)展，但在實(shí)際工程的應(yīng)用的適用性方面依然繼續(xù)加強(qiáng)。如何根據(jù)流域?qū)嶋H下墊面特征，通過(guò)定制化物理模型、人工智能、組合式模型等手段，因地制宜開(kāi)發(fā)符合該流域特征的預(yù)報(bào)模型是重要研究方向。

（4）陸氣耦合模型方面。陸氣耦合技術(shù)作為近幾年的研究熱點(diǎn)方向也取得較快的發(fā)展，其單向耦合技術(shù)在實(shí)際預(yù)報(bào)案例預(yù)報(bào)模擬中有良好的預(yù)報(bào)效果，已經(jīng)有了較好的應(yīng)用。陸氣耦合技術(shù)在雙向耦合方面的研究仍然處于初級(jí)探索階段，如何實(shí)現(xiàn)陸面-大氣一體化耦合，由單向耦合向基于物理概念的雙向耦合發(fā)展，單站觀測(cè)及模擬氣象數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)向結(jié)合遙感和四維同化方向發(fā)展，今后還需要水文、氣象等工作者開(kāi)展科學(xué)研究，必要時(shí)進(jìn)行技術(shù)協(xié)同、聯(lián)合攻關(guān)。