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1、常用洪水预报模型及参数率定,水利部水文情报预报中心2012年10月,常用洪水预报模型,一、常用洪水模型概述, 三水源蓄满产流模型（SMS_3） 三水源滞后演算模型（LAG_3）马斯京根河道分段连续演算模型（MSK）降雨径流相关图法（PPaR）流域汇流经验单位线（UH_B）,流域产流计算：,流域汇流计算：,河道汇流计算：,该类模型输入为流域内点雨量或面雨量系列文件，输出为流域径流深系列文件。,该类模型输入为流域径流深系列文件，输出为出口断面水位流量系列文件。,该类模型输入为上断面水位流量系列文件，输出为下断面水位流量系列文件。,常用洪水预报模型,一、常用洪水模型概述,X MP, 三水源蓄满产流模
2、型 三水源滞后演算模型马斯京根河道分段连续演算模型,三水源蓄满产流模型参数,WM（WUM、WLM、WDM）：流域平均蓄水容量,反映干旱程度的指标。 K：流域蒸散发折算系数，反映流域蒸散发能力。 B：流域蓄水容量曲线的方次，反映流域蓄水条件的不均匀性。 C：深层蒸发折算系数，决定于深根植物的覆盖面积。 IM：不透水面积比例。 SM：流域平均表层土自由水蓄水容量，反映洪峰形状、高低。 EX：自由水蓄水容量曲线的方次，反映自由水分布的不均匀性。 KG和KI：自由水蓄水库对地下水及壤中流的出流系数，反映直接径流的退水历时天数。,一、常用洪水模型概述,三水源滞后演算模型参数,CI：深层壤中流的消退系数，
3、反映洪水尾部退水的快慢。 CG：地下径流消退系数，反映地下水退水的快慢。 CS：河网蓄水消退系数，反映洪水过程坦化的程度。 LAG：滞后时段数，反映洪水过程平移的程度。,一、常用洪水模型概述,马斯京根河道分段连续演算模型参数,X：子河段流量比重因素，反映河槽调蓄能力的一个指标，即反映洪水过程坦化的程度。 MP：子河段数, 反映洪水过程平移的程度。,一、常用洪水模型概述,三水源蓄满产流模型参数,二、模型参数的性质与约值,WM（ WUM、WLM、WDM ）： WM的值要保证在计算过程中土壤含水量W不会出现负值。如W出现负值，就要加大WM。 WM的值在半干旱地区170mm半湿润地区120mm湿润地区
4、100mm。 WUM的值在植被较好的地区20mm 植被匮乏的地区5mm。 WM的加大主要在于加大WDM。,三水源蓄满产流模型参数,K： 蒸发皿实测的蒸发量乘上K就是流域蒸散发能力。 K的取值控制总的水量平衡，是非常重要的参数。 K的参数率定通常将目标函数固定为多年水量平衡再计算而得。,二、模型参数的性质与约值,三水源蓄满产流模型参数,二、模型参数的性质与约值,B： 它取决于流域地形地貌地质情况的均一程度，一般情况下它与流域面积有关，对于小流域B值也小，对于几千平方公里的流域，B在0.4左右。 B的值对径流量在时程上的分配有一定影响。B值大时，径流先少后多，B值小时，反之，但这种影响是有限的。B
5、的取值范围一般在0.150.4，或更大些。 B的值对全流域蓄满的洪水不起作用，但在局部产流的小洪水时是有作用的。,三水源蓄满产流模型参数,二、模型参数的性质与约值,C： C的值对湿润地区影响极小，而对半湿润地区及半干旱地区则影响较大。 C的值与WLM和WDM的和有关，这个和越大，深层蒸发越难以发生，C值就越小，在北方半湿润地区0.08-0.15；反之则大，在南方林地0.15-0.20。 C的值对久旱以后的洪水的影响较大。因此可用久旱以后的洪水来调试C值，同时也可对WDM+WLM的值作相应的调整。,三水源蓄满产流模型参数,二、模型参数的性质与约值,IM： 如有详细的地图，可以量出IM的值；在天然
6、流域，一般只取值0.01或0.02；但是，在城镇和水库库区则其值可能较大。 IM的值主要由过程线上非全流域产流的小突起来判断，这些小洪水过程大多由不透水面积产生导致的直接径流产生，故可由这些小洪水的拟合好坏来确定与调整IM的值。,三水源蓄满产流模型参数,二、模型参数的性质与约值,SM： SM是个重要的参数，决定了地表径流的多少，影响洪峰形态，优选调试时往往以洪峰为主要目标。 由于使用时段递推计算的差分格式，对雨强有均化作用。所以计算时越短，相应的SM越大。如取时段长度为日， SM在山区10或更小，南方土深林茂处取50或更大；如时段长为6小时， SM在山区则加大至20。 SM的值与地质条件有关系
7、，花岗岩37，砂岩16，板、页岩7。,三水源蓄满产流模型参数,二、模型参数的性质与约值,EX： EX决定了饱和坡面流产流面积的发展过程，一般取值在1-1.5。 该参数的变幅不大，可取定值1.5。,三水源蓄满产流模型参数,二、模型参数的性质与约值,KG和KI： KI+KG代表自由水出流的快慢。1000平方公里流域，一般为三天，KG+KI0.7，若为二天，则KG+KI0.8。这可以从流量过程线落水段的转折点，粗估壤中流与地下水的量值，其比值就是KI/KG的值。有的流域退水历时远大于三天，则应调整参数CI来处理。 SM与KG存在一定的相关性，SM越大，KG也愈大，反映了流域的蓄水能力等水文特性。,二
8、、模型参数的性质与约值,CI： 如无深层壤中流，CI0；当深层壤中流很丰富时， CI0.4-0.8，相当于退水为2天。 CI0.9，相当于退水为10天。它决定洪水尾部退水的快慢。但它对整个过程的影响，远不如产流模型中SM与KG/KI明显。 它的作用是弥补KG+KI 0.7的不足。,三水源滞后演算模型参数,二、模型参数的性质与约值,CG： 此值一般为0.980.998，相当于汇流时间为50500天。它决定地下水退水的快慢，用枯季资料很容易推求。,三水源滞后演算模型参数,二、模型参数的性质与约值,CS： CS的值可以控制洪水的形态，用次洪资料进行推求。 CS的值在0.1-0.3，相当于退水历时约半
9、天，多为陡涨陡落的洪水过程；较为平缓的洪水过程，CS的值在0.6-0.9，相当于退水历时约2-10天。,三水源滞后演算模型参数,二、模型参数的性质与约值,LAG： LAG的值可以控制洪水的推移时间，用次洪资料进行推求。 一般可以根据从造峰降雨落地后到断面出峰的时间来初判。,三水源滞后演算模型参数,三、模型参数的层次与敏感性,三水源蓄满产流模型、滞后演算模型参数,每层中待率定优化的参数不宜多于2个，因此要剔除不敏感参数，如WUM，WLM，C,EX,CI等 对于物理意义明确的参数，可以直接确定，如WM，B，IM，CG等 对于有约束条件的参数确定一个，另一个即不参与优化，如KI,二、模型参数的性质与
10、约值,马斯京根河道分段连续演算模型参数,X： X值随楔蓄作用的增大而增大。如湖泊、水库，入流影响可忽略，X值接近于零。 如入流和出流影响相等，则x0.5。 有些河段出现壅水，倒比降时，X值为负值。,二、模型参数的性质与约值,马斯京根河道分段连续演算模型参数,MP： 子河段数可以根据河道平均汇流时间与计算时段长初估； 通常取整数位。,三、常用洪水预报模型,降雨径流相关图法,Pa：前期雨量计算，也称前期影响雨量，是反映土壤湿度的参数。通常从主汛期开始计算。P：把时段雨量序列变成累积雨量序列。R：由累积净雨转化成时段净雨量序列。,PPaR关系曲线,三、常用洪水预报模型,降雨径流相关图法,参数文件（P
11、AR）文件标准格式如下：11201780（尼尔基） 112017801A P_RZHJRPARAMETER1 /查曲线方式代码，等于1表示用累计雨量查曲线，不等于1表示用时段雨量查曲线/60 /土壤最大初损量Im/0.8 0.8 0.8 0.8 0.8 0.8 0.8 0.8 0.8 0.8 0.8 0.8 /12个月的土壤含水量日衰减系数KD/7 /PR曲线条数N/0 10 20 30 40 50 60 /每条PR曲线对应的Pa值/10 /每条PR曲线的节点数M/1 000000002203.756.37.691215。10 300205215225235245255265,三、常用洪水预报
12、模型,降雨径流相关图法,参数文件（PAR）文件标准格式如下：11201780（尼尔基） 112017801A P_RWLL PARAMETER1 /查曲线方式代码，等于1表示用累计雨量查曲线，不等于1表示用时段雨量查曲线/70 /土壤最大初损量Im/0.93 0.93 0.93 0.93 0.93 0.85 0.85 0.85 0.85 0.93 0.93 0.93 /12个月的土壤含水量日衰减系数KD/39 /PpaR曲线的节点数M/100212.52。3930002917.5,三、常用洪水预报模型,流域汇流经验单位线模型,单位线模型的参数为汇流曲线，为过程变量。汇流曲线由实测资料分析出来，
13、反映了一次洪水过程中影响流域汇流的一切因素。决定汇流曲线的因素是流域自然地理特性及河槽水力条件。前者可认为保持不变，后者主要为河槽汇流速度及调蓄作用，主要由不同的降雨特性决定。高强度的降雨，净雨汇集快，洪水峰高量大，相应的汇流曲线陡峻，反之，则滞缓；净雨在面上分布不均，汇流曲线也不一样，分布偏下游的由于流程短，调蓄作用小，单位线峰值高，峰现早。,三、常用洪水预报模型,流域汇流经验单位线模型,参数文件（PAR）文件标准格式如下：11201780（尼尔基） 112017801A UH_BPARAMETER1/选取所采用的单位线代号/1/单位线总数/1/单位线序号，1、2、/20/单位线长度/0 0
14、 0 190 610 900 950 890 760 560 405 270 170 100 60 40 20 10 5 0,三、常用洪水预报模型,神经网络模型（BP模型）,基本原理：输入信号从输入层经隐层单元逐层处理，并传向输出层，每一层神经元的状态只影响下一层神经元的状态。如果在输出层不能得到期望的输出，则转入反向传播，将输出信号的误差沿原来的连接通路返回。通过修改各层神经元的权值和阈值，使得网络全局误差信号最小。,模型参数（1）FORECAST_TYPE ：BP模型模拟对象 Q表示流量，Z表示水位（2）CALIBRATION ：BP模型是模拟状态还是预报状态 1表示模拟状态，0表示预报状
15、态,三、常用洪水预报模型,神经网络模型（BP模型）,三、常用洪水预报模型,神经网络模型（BP模型）,神经网络模型输入输出文件共有3个，即PAR、PA、OUT（1）参数文件（PAR）文件标准格式如下：!FORECAST_TYPE为预报输出类型，Q表示流量，Z表示水位；INPUT_TYPE为dis文件的类型（流量或水位）,FORECAST_TYPE为预报文件dio的类型；s1为估计的预测值为当前样本中最大值的倍数，s11；s2估计的预测值为当前样本中最小值的倍数，s21；ITER为模型迭代次数，范围设置为1000-20000。&SETUP_TABLEINPUT_TYPE=QFORECAST_TYPE=Qs1=1.2s2=1.ITER=1500KKK1=1KKK2=4/（2）等时段面雨量输入文件（PA）为系统标准格式。（3）等时段水位流量输出文件（OUT）为系统标准格式。,三、常用洪水预报模型,神经网络模型（BP模型）,神经网络模型主要用于降雨与水位或流量等相关性强且较为单一的流域； 用于参数模拟状态的历史或实时数据尽量涵盖大水年、高洪段信息； 可用于骤发性、短历时、下垫面条件稳定且观测数据不足的山洪、中小河流洪水预报。,谢谢！,
