AR模型在宝珠寺水库实时洪水预报校正中的应用.pdfVIP

第 3期 水 利 信 息 化 N0．3 2014年 6月 WaterResourcesInformatization Jun．，2014 AR模型在宝珠寺水库实时洪水预报校正中的应用 陈 攀 ，姜志群 (1．华电四川发电有限公司宝珠寺水力发电厂，四川 广元 628003： 2．南京江山同和水利水电技术有限公司，江苏 南京 210000) 摘 要：人类活动改变了流域下垫面，对洪水预报精度产生极大的影响，引进实时校正模型以提高洪水预报精 度。根据宝珠寺水库的自然地理和水文气象特性，宝珠寺水库实时洪水预报采用新安江模型，实时校正模型采 用时间序列AR模型。利用 10年历史降雨径流资料，对新安江和实时校正模型的参数进行率定，并利用近年的 2次洪水对模型进行检验，检验结果表明实时校正能明显地提高洪水预报的精度。 关键词：AR模型；洪水预报；实时校正；宝珠寺水库 中图分类号：P338 文献标识码：A 文章编号：1674—9405(2014)03—0041—04 0 引言 列模型结构简单，要求资料相对较少，在生产上得 到广泛的应用 [4-5]，四川宝珠寺水库就采用时间序列 水文系统是一个受多种因素影响的复杂系统， AR模型进行实时洪水预报校正。 这些影响因素大多具有不确定性的时变特征。尤其 是人类活动对流域下垫面的影响，包括流域 内大量 l 实时预报模型 小水电的开发及引调水工程的建设，使得洪水预报 精度难以令人满意。 宝珠寺水库以上流域多年平均降水量为 820nqm， 自20世纪 70年代以来，随着计算机的普及应 多年平均入库径流量为 106亿 m3，属于半湿润地 用，水文模型得以广泛应用，实时预报越来越受到 区，从水文气象特征及入库流量过程性态分析，该 关注。但由于人类活动对流域下垫面的影响，实时 地区预报模型可选用新安江模型。 预报精度很难达到生产要求。故在实际洪水预报作 新安江模型为分散参数的概念性模型，结构简 业中，实时校正是一个不可或缺的部分。实时校正 单，参数少且具有物理意义，模型的参数必须根据 从方法论上可分为 3类：1)滤波方法，包括卡尔曼 历史资料进行率定。新安江模型根据流域雨量站网 滤波 …、自适应滤波等；2)时间序列方法 2]『；3)人 的分布，用泰森多边形法将全流域分成为许多单元 工智能方法 [jJ，包括人工神经网络、进化算法等。 子流域，对每个单元子流域作产汇流计算，得出单 3种方法各有优劣，具体如下：卡尔曼滤波适用于任 元子流域的出口流量过程，再进行出口以下的河道 何线性随机系统，如果预报模型选用合适 ，预见期 洪水演算，求得流域出口的流量过程。把每个单元 和预报精度都不会损失，但该法使用条件多，且有 子流域的出口流量过程相加 ，即为流域出口的总出 大量的矩阵计算，许多流域难 以满足，实际应用时 流过程 。分散性主要考虑影响产流诸因素在流域面 需要灵活处理；时问序列法 以误差序列的 自相关作 上分布的不均匀性，诸如降雨分布及下垫面不均匀 为校正方程，方法简单，计算量小，应用较多的是 性的影响，防止均化对预报结果的影响。在每个单 AR模型；人工智能方法 目前实际应用较少，尚处于 元流域上 ，应用流域蓄水容量 曲线考虑土壤含水量 试验阶段 ，不能确定校正的实际效果。由于时间序