基于模式识别理论的洪水展延方法研究

Real-time reservoir flood operation and flood resources utilization depend heavily on flood forecasting information. However, when the flood lead-time is not enough and the precision of flood forecasting out of the lead-time is low, both increases the risk of reservoir flood control. Presently, short-term rainfall forecasting is often utilized to prolong the lead-time. However, since rainfall forecasting usually belongs to qualitative forecasting, this improvement in the precision of flood forecasting is rather limited. Thus under the condition that the technique of rainfall forecasting cannot improve precision in a short time, this project studies the use of pattern recognition to extend the flood hydrograph. Based on historical flood information and runoff formation principle, high effective flood key criteria are chosen by means of statistical and sensitivity analyses. The definition, measure, assessment and threshold are developed for different applications. Then the method for fusing extended flood hydrograph and real-time flood forecasting hydrograph is established and its effectiveness for flood extension evaluated. In the end, this project finds a new way to overcome the low precision of flood forecasting and short lead-time, and support the reservoir flood operation and flood resources utilization.

洪水预报信息是水库实时防洪调度及实现洪水资源利用的重要依据。但预见期外洪水预报精度不高以及预见期过短增加了水库的防洪安全风险。目前常利用短期降雨预报增长预报预见期，但降雨预报多为定性预报，对改善洪水预报精度效果有限。在短期内降雨预报技术难以突破的情势下，本课题引入模式识别理论，进行洪水展延方法研究，主要研究内容有：依据历史洪水信息和产汇流机理，采用数理统计方法和敏感性分析，确定洪水形成与发展的高效用控制性指标集；建立适应于不同应用需求的洪水相似性定义、度量方法、评价方法和筛选阈值；提出相似性洪水展延与实时洪水预报的融合方法，并对展延效益进行评价。本项目研究将为弥补实时洪水预报预见期不足，降雨预报精度不高的难题提供一条新途径，为水库防洪调度与洪水资源化提供支撑。

针对当前气象预报精度不高及洪水预报预见期短导致流域防洪调度决策困难的问题，引入模式识别理论与方法，开展洪水过程展延研究。主要研究内容包括三方面：①洪水形成过程控制性指标识别与评价方法研究。根据流域产汇流形成机制，从物理成因上分析降雨、流域下垫面等对洪水过程的影响，特别是水利工程应用对洪水过程的影响，提取了表征洪水形成与发展的控制性指标，筛选出洪水起涨流量、阶段累积降雨量和阶段累积入库水量等高效用控制性因子。②基于相似性原理的洪水过程展延方法研究。在高效用洪水过程控制性因子集基础上，构建了洪水相似性概念体系，从洪水特征相似、洪水局部相似与洪水整体相似三个层次上建立洪水过程控制性指标与洪水相似性指标之间关系。以当前洪水的起涨时间至洪水当前时刻为滑动窗口，采用并行算法快速从各历史洪水以及当前洪水中提取洪水控制性指标数值，并随着洪水发展过程，实时更新洪水控制性指标值；再根据洪水发展阶段，选择相应权重，进行洪水相似性度量，通过层次聚类法选择相似洪水，实现相似洪水的动态识别。③相似性洪水展延的效用与效益评价方法研究。建立了基于实时递归学习和Levenberg-Marquardt算法的洪水预报模型，采用历史场次洪水资料模拟实时预报过程，将实时洪水预报结果与历史相似性洪水融合形成展延洪水，采用后续水量展延增益率和确定性系数增量两种指标评价了相似性洪水的展延效用。建立了水库群防洪调度优化模拟模型和基于预报预泄的水库汛限水位动态控制模型，并改进了水库宽浅型优化调度模型的目标函数，从防洪和洪水资源利用两方面分析了相似洪水展延过程后水库的效益，提出了基于可变集及模糊等级区间的洪水调度方案评价方法。本课题的研究成果与传统的改进洪水预报精度及延长预见期方法不同，本研究充分挖掘了流域历史洪水信息，不仅扩大了流域防洪调度决策信息来源，而且丰富了信息量，延长了洪水预报预见期，为流域防洪决策提供了有力的技术支撑，可在实际防洪调度决策中推广应用。