水库引起的流域下垫面变化下的水文预报和不确定性分析

以修水库/水电站为主的人类活动，所产生的流域下垫面变化主要是流域内水体面积的不断变动，可以大概分解为两种成分：趋势性变化（即修建水库后水体面积的扩张）和周期性变化（即因水库电站调度运行而产生的水体面积的近似周期性波动）。流域下垫面条件的变化，会使得流域水文系统的内部结构始终处于一种非稳定状态，给我们准确描述流域水文系统的物理特征从而进行水文预报和预测带来许多难题。申请书建立考虑流域内水体面积变化的分布式流域水文模型，将水文模型和水库调度运行耦合在一起，预测水库电站调度运行中流域内水体面积空间分布的动态变化，进行流域水文预报。并对水文预报结果进行不确定性分析，为风险决策提供依据。

在基于DEM的分布式水文模型(简称DDRM)的基础上，构建了考虑水库影响的变动水体面积分布式流域水文模型(简称DDRM-VAR)。由于水库电站在运行调度过程中，水库水位是不断变化的，流域内水体淹没面积也是变动的，这样有些栅格的产汇流情况也会随之发生变化。变动水体分布式水文模型的运用需要结合水库水电站的运行调度，把每个时段水库调度运行后得到的水库水位作为下一个时段模型运用的初始条件。由于变动水体面积分布式水文模型融合了水库调度运行过程，能够更真实的描述流域的客观情况，而且模型在运行过程中能够动态的输出水库的淹没范围，这些为我们在水库运行过程中了解上游水库的淹没状况提供了一种方法。.贝叶斯模型加权平均（BMA）方法是通过综合几个模型预报值的后验分布来推断预报量的更可靠概率分布分析工具。它不仅能提供一个综合的预报值，还能提供一个综合的预报区间。采用3个水文模型，统一用SCE-UA算法率定参数，得到3组不同的预报值用于BMA方法的综合，着重分析比较BMA和单个模型的预报不确定性区间，来检验贝叶斯模型加权平均方法是否能提高预报的可靠性。结果表明，BMA方法不仅能提高预报精度，还能推求出性质更为优良的预报区间，提高预报的可靠性。