于利超，王傳平

（1.長春市新立城水庫管理中心，吉林 長春 130119；2.松遼委水文局嫩江水文水資源中心，黑龍江 齊齊哈爾 161000）

洪水是自然災害中最為常見和具有危害性的一種。有效的洪水預警與管理可以減少洪災帶來的損失，保護人民的生命財產(chǎn)安全。水文模型是洪水預警與管理中不可或缺的工具之一，它能夠模擬水文過程、預測洪水發(fā)生和演變的趨勢。然而，目前模型的精度和可靠性有待改進，模型數(shù)據(jù)的獲取和處理面臨著一定的挑戰(zhàn)。本文旨在研究水文模型的應用與改進，以提高洪水預警與管理的效果。

1 水文模型在洪水預警與管理中的重要性

水文模型是用于研究和預測水文過程的數(shù)學模型，它通過對水文過程進行分析和建模，利用氣象、水文觀測數(shù)據(jù)等信息，預測河流在不同時段內(nèi)的水位、流量和水質(zhì)等參數(shù)的變化。因此，水文模型在洪水預警與管理中具有非常重要的作用和價值。

1）水文模型能夠通過模擬水文過程，預測洪水的發(fā)生、發(fā)展趨勢和可能的影響范圍，幫助決策者制定出及時有效的應對措施，如疏散人員、調(diào)動救援力量、加強防洪工程建設等，能夠最大程度地減少洪水對人類生命和財產(chǎn)的損失。

2）水文模型可以為洪水預警與管理系統(tǒng)提供決策支持。通過模擬不同的洪水情景和預測結(jié)果，決策者可以更好地了解洪水的潛在風險和可能的影響，從而制定出合理的應對策略和緊急預案。

3）水文模型可以優(yōu)化洪水管理策略和措施，評估不同洪水管理方案的效果，包括洪水防御工程、搶險救援措施和城市規(guī)劃等，以提高洪水管理的效率和效果。例如，在城市規(guī)劃中，水文模型可以評估不同的排水設計方案，以確保城市能夠在洪水來襲時保持正常運轉(zhuǎn)。

2 存在的問題

2.1 模型精度不足

1）降雨數(shù)據(jù)的準確性和時空分辨率是模型預測準確性的關(guān)鍵因素。降雨觀測站點有限且分布不均勻，可能導致模型無法準確捕捉到局部降雨變化，進而影響洪水預測的準確性。降雨數(shù)據(jù)的時間間隔較長或空間分布不均勻，模型可能無法準確地捕捉到降雨的時空變化，從而影響洪水預測的準確性。

2）土壤和地形數(shù)據(jù)的獲取和更新對模型的精度產(chǎn)生重要影響，因此，在建立水文模型時需要準確的土壤和地形數(shù)據(jù)。由于土壤類型和地形特征的復雜性，模型在參數(shù)估計和校正時可能存在困難，從而影響預測結(jié)果的準確性。土壤和地形數(shù)據(jù)長期未更新或不準確，模型將無法準確地反映實際情況，也會影響洪水預測的準確性。

3）模型結(jié)構(gòu)的選擇和假設會對預測精度產(chǎn)生影響。不同的水文模型結(jié)構(gòu)可能對不同的地區(qū)和降雨事件適用性不同。選擇合適的模型結(jié)構(gòu)需要考慮多個因素，如流域特征、觀測數(shù)據(jù)可用性和模型復雜性等。

2.2 數(shù)據(jù)不完備

洪水預警與管理需要大量的氣象和水文數(shù)據(jù)，氣象數(shù)據(jù)的獲取面臨著觀測站點不足、觀測設備老舊等問題，導致氣象數(shù)據(jù)的時空分辨率和準確性不夠；水文數(shù)據(jù)的獲取也受到地形和人類活動等因素的影響，如水位觀測站點的不足和分布不均勻，導致水文數(shù)據(jù)的精度和覆蓋范圍有限。

2.3 模型不確定性

水文過程涉及到多個因素的相互作用，如降雨量、土壤類型、地形特征等，這些因素之間存在復雜的非線性關(guān)系，難以準確描述和模擬；其次，水文模型的參數(shù)估計和結(jié)構(gòu)選擇也存在一定的主觀性，這可能導致不同人或團隊對同一問題得出不同的結(jié)論。

3 改進措施

3.1 數(shù)據(jù)同化技術(shù)

觀測數(shù)據(jù)可以直接反映水文過程的狀態(tài)和變化，但觀測數(shù)據(jù)通常有限，空間分布不均勻，且可能受到誤差和不確定性的影響[1]；數(shù)值模型可以基于物理方程和參數(shù)估計來模擬水文過程，具有高時空分辨率和可控性，但其預測結(jié)果可能存在偏差和誤差，數(shù)據(jù)同化技術(shù)的核心是融合觀測數(shù)據(jù)和模型模擬結(jié)果，充分利用兩者的優(yōu)勢，彌補彼此的不足。數(shù)據(jù)同化技術(shù)的實施步驟：建立數(shù)值模型并進行模擬，得到初始的模擬結(jié)果；獲取實測觀測數(shù)據(jù)，并將其與模擬結(jié)果進行比較；通過統(tǒng)計或優(yōu)化方法，根據(jù)觀測數(shù)據(jù)對模型進行調(diào)整，包括參數(shù)的估計、模型結(jié)構(gòu)的優(yōu)化等；重新運行模型，并將調(diào)整后的模擬結(jié)果與觀測數(shù)據(jù)進行比較，以評估模型的改進效果。

數(shù)據(jù)同化技術(shù)的應用可以有效提高水文模型的預測精度，彌補模型在描述復雜水文過程上的不足，提高模型的可靠性和適用性。此外，數(shù)據(jù)同化技術(shù)還可以提供與觀測數(shù)據(jù)一致的模擬結(jié)果，為決策者和應急機構(gòu)提供更準確、可靠的洪水預警和管理信息，有助于減少洪水對人民生命財產(chǎn)的危害。

3.2 模型參數(shù)優(yōu)化

模型參數(shù)優(yōu)化的目標是使模型的模擬結(jié)果與實際觀測情況盡可能接近，提高模型的適應性和準確性。通過優(yōu)化參數(shù)，可以調(diào)整模型的描述能力，使其更好地反映水文過程中的復雜性和不確定性，更準確地預測洪水、水文變量等關(guān)鍵水文指標，為決策者提供可靠的信息支持。模型參數(shù)優(yōu)化的過程：1）確定待優(yōu)化的參數(shù)和目標函數(shù)。參數(shù)是模型中影響水文過程的可調(diào)整量，目標函數(shù)用于衡量模型的擬合程度，通常采用誤差函數(shù)來表示模擬結(jié)果與觀測數(shù)據(jù)的差異。2）選擇合適的優(yōu)化算法。常用的優(yōu)化算法包括梯度下降法、遺傳算法、粒子群算法等。3）運行優(yōu)化算法。根據(jù)設定的目標函數(shù)和約束條件，不斷調(diào)整參數(shù)值，直至達到最優(yōu)解或收斂條件。4）根據(jù)優(yōu)化得到的參數(shù)組合重新運行模型，并將模擬結(jié)果與觀測數(shù)據(jù)進行比較和評估。

模型參數(shù)優(yōu)化在水文學領(lǐng)域具有廣泛的應用。如通過優(yōu)化降雨-徑流模型參數(shù)，可以提高模型的適應性和預測精度，從而更準確地模擬流域的徑流過程。在水資源管理中，通過優(yōu)化水文模型的參數(shù)，可以更準確地評估水資源的可利用性和水量分配策略[2]。在洪水預警系統(tǒng)中，通過對模型參數(shù)進行優(yōu)化，可以提高洪水預報的準確性和及時性，幫助應急機構(gòu)做出科學有效的決策和應對措施。

3.3 模型集成

模型集成的目標是通過組合不同模型的優(yōu)勢，提高洪水預報的可靠性和準確性。通過綜合多個模型的預測結(jié)果，可以彌補單個模型在描述復雜水文過程上的不足，提高模型的適用性和預測精度。此外，模型集成還可以提供更加全面和可靠的洪水預報信息，為決策者和應急機構(gòu)提供更好的決策依據(jù)。模型集成步驟：選擇適當?shù)乃哪Ｐ?，不同的模型可能具有不同的描述能力和適用性，需要根據(jù)實際情況選擇合適的模型進行組合；對每個模型進行參數(shù)調(diào)整和評估，保證各個模型的預測能力和準確性；選擇合適的集成方法，常用的集成方法包括加權(quán)平均法、模型堆疊法、貝葉斯模型平均法等；將各個模型的預測結(jié)果進行匯總，得到最終的洪水預報結(jié)果[3]；根據(jù)集成結(jié)果進行誤差評估和調(diào)整，不斷優(yōu)化模型集成效果。

4 結(jié)語

上文研究了水文模型在洪水預警與管理中的應用與改進，通過改進模型精度、數(shù)據(jù)同化技術(shù)和模型集成等方法，可以提高洪水預警與管理的效果。然而，模型數(shù)據(jù)的獲取和處理仍存在一定困難，水文過程的復雜性和不確定性導致水文模型參數(shù)的不確定性，未來的研究可以進一步探索這些問題，并尋求更加有效的解決辦法。