基于综合集成的多模型洪水预报模式研究

根据组合预测理论可知，多模型组合往往能够得到更好的预测效果。因此，如何将各个模型的特点综合起来，实现多模型洪水预报是水文预报领域的一个重要研究方向。本项目围绕多模型洪水预报这一关键科学问题，以完善多模型洪水预报理论和应用模式为目标，重点开展以下两个方面的研究：（1）基于组合预测理论和信息融合技术，提出洪水预报的多模型预报模式，建立多模型洪水预报方法，提高洪水预报的科学性、可信度和预报精度，完善现有的多模型洪水预报理论方法和预报模式。（2）基于综合集成方法论，综合利用现代信息技术、软件设计和开发技术，研发模块化的、可定制的、可视化搭建的多模型洪水预报系统，实现多模型、多方法和多种应用模式的综合集成，升华并提炼出多模型洪水预报系统的构建模式，为流域多模型洪水预报系统的建设提供科学依据和技术支撑。本项目的开展不仅对完善洪水预报理论与技术具有重要的科学意义，而且对防汛减灾具有重要的现实意义。

多模型洪水预报近年来一直是国内外洪水预报领域的研究热点。本项目围绕多模型洪水预报这一关键科学问题，以完善多模型洪水预报的理论方法及应用模式目标为目标，重点开展了基于信息融合技术的多模型洪水预报模式和基于综合集成方法的多模型洪水预报系统的研究。. 基于组合预测理论和信息融合技术，提出了多模型组合预报、多模型优选预报和多模型决策支持三种预报模式。将最优非负可变加权系数的组合预测方法应用于洪水预报中，提出了一种多模型变权组合预测方法，分别建立了最优加权组合预测模型与最优非负可变加权系数的组合预测模型；基于组合预测理论中的向量夹角余弦思想，在建立拟合优度和动态逼近两种可变权值方法的基础上，提出了一种基于向量夹角余弦的多模型组合预报方法，建立基于向量夹角余弦的组合预测模型；将多模型优选洪水预报问题转化为一个二分决策问题，建立了多模型洪水预报择优的系统化模型，通过预报收益和决策质量的评估，并依靠决策规则实现了预报结果的组合；采用多属性决策方法，将预报系统中的多个预报模型作为群决策的方案集，建立基于多属性群体决策的水文预报择优及组合方法；根据水文相似性原理，提取多模型洪水预报方案评价指标，构建了多模型洪水预报方案评价指标体系，基于DS证据理论，建立了多模型洪水预报方案优选模型，实现了多模型优选洪水预报；将BP神经网络及智能优化算法应用于洪水预报模型参数估计，提出了一种基于BP神经网络的马斯京根模型参数动态估计方法，建立了基于免疫克隆选择算法的新安江模型参数率定方法。. 基于综合集成方法论，采用组件技术、Web Service技术实现洪水预报模式的组件化，基于JUDDI构建了多模型洪水预报模型组件库；建立了基于知识图的Web服务可视化组合方法，实现了洪水预报模型及系统的可视化搭建；基于面向服务的体系架构，采用中间件、网格、综合集成研讨厅等技术构建了洪水预报综合集成服务平台，提出并实现了基于平台、组件、知识图及可视化工作的多模型洪水预报系统构建模式，可实现多模型、多方法和多种应用模式的综合集成。以东洋河流域、泾河流域为例，搭建出了多模型洪水预报系统，开展了实例应用研究，检验并验证了项目的研究成果。项目实施三年来，积累了研究与应用经验，培养了人才，获得多项研究成果，达到了项目预期的效果。