基于参数实时优化的洪水预报系统研究——以黑河干流洪水为例.pdf

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1、水利水电技术第48卷2017年第4期基于参数实时优化的洪水预报系统研究以黑河干流洪水为例强德霞1，赵彦博2，南卓铜3，吴小波2(1．西北师范大学地理与环境科学学院，甘肃兰州730070；2．中国科学院西北生态环境资源研究院，甘肃兰州730000；3．南京师范大学地理科学学院，江苏南京210023)摘要：及时准确的洪水预报系统可为防洪减灾提供重要的依据，针对目前洪水预报系统主要侧重于单模型研究、模型参数固定不变、长历时预报误差累积等问题，建立了具有多模型选择及参数优化功能的洪水实时预报系统，通过实时改进模型参数来改善预报效果。应用于黑河干流两场次洪水预报的结果

2、表明，各预报模型在每场次洪水中的预报精度不同，且在参数优化后精度都相应地提高。由精度可知，TOPMODEL模型更适合该流域洪水预报，其精度由0．9209、0．9103提高到0．9879、0．9589。实验证明该系统在干旱半干旱区洪水预报中具有应用前景。关键词：黑河；洪水实时预报系统；模型库；参数优化；分布式水文模型；降雨径流预报；水文预报精度；决策支持系统doi：10．13928／j．cIlki．wrahe．2017．04．003中图分类号：TV文献标识码：B文章编号：1000·0860(2017)04一0013—06Real-timepar锄∞terop廿

3、nlization-ba鸵dstlldyonfloodforecastsystem—Acases伽vonHeiheRivernood0IANGDexial，ZHAOYanb02，NANZhuotonf，WUxiaob02(1．CoUegeofGeo卿hyaIldEnvimnmentScience，NorthwestN0瑚alUniversity，LaIlzhou730070，G釉su，China；2．NorthwestInstituteofEco．EnvironmentandResources，ChineseAcademyofSciences，Lanzhou

4、730000，Gansu，China；3．SchoolofGeogr印hyScience，N锄jingNo册alUIliversity，Nanjing210023，Jiangsu，China)Abstract：Timelvandaccuratenoodforecastingsystemcanpmvideimponantbasisfornoodcontmlanddisastermit培ation．Ai—mingatpmblems，i．e．thenoodforecastsystemmainlyfocusesontheresearchofsindemodel，th

5、emodelp删etersarefixed，由eaccumulationoflong—te珊forecastingenIor，etc．atpresent，areal—timenoodforecastsystemwitllthefunctionsofmulti—modelselection，p删eteroptimizationandimpmvementofforec嬲ting雒宅ctthmughreal—timeimproVememoftllemodelp籼一eterisestablishedherein．7Iheresuhf而mthe印plicationof

6、thismodeltotlleforecast8oftwonoodeventsoccurredatthemainstre锄ofHeiheRivershowsthattlleaccuraciesoftlleforecastsofboth山enoodeventsared坦brentfbmeachforecastingmodel，wllichareaccordinglyenhancedmertheoptimization0ftheparametersconcemed．Itisknownf而mtheaccuracythattheTOP-MODELismoresuit

7、ableforthisriverbasin，ofwllichtlleaccuracyisincreasedf而m0．9209，0．9lO3to0．9879，0．9589．Therelevantexperimentshowsthatthesystemhastheapplicationprospectforthenoodforecastofthearidandsemi一撕dre百on·Keywo“ls：HeiheRiver；real．tiⅡlenoodforecastsystem；modelb髂e；p舢eteroptimization；distributedhy

8、dmlogicalmadel；rainfaU．mno