中长期河流集合预报方法在岗南水库的应用研究

□刘 郁

水是人类赖以生存的生命线，是经济发展和社会进步的重要保障，是实现可持续发展的关键物质基础。由于受季风气候环境影响，我国降水时程分配极为不均，这些气候特性造成了洪涝和干旱灾害并存的情况，因此水库的中长期径流预测显得尤为重要。随着科学技术的发展，计算机运行处理能力的提升，采取科学的方式与计算机手段进行中长期径流预测可以有效提升水资源的利用率。

1.中长期径流预测方法

中长期径流预测，一般指预见期超过流域最大汇流时间，且在3日以上，一年以内的水文预报。随着科学技术的发展，计算机运行处理能力的提升，统计学、智能算法的精进，水文气象产品模型的更新，国内外已有诸多关于中长期水资源量预报方法的研究进展，主要分类有天气学方法、数理统计分析方法、回归分析模型等，而近些年水文集合预报技术和气象预测驱动模型的方法也被广泛开发。此文选取ESP 方法开展中长期预测的应用研究。

2.河流集合预报方法

水文集合预报是一种既可以给出确定性预报值，又可提供预报值不确定性信息的预报方法。河流集合预报方法是由美国国家天气局提出的，主要用于提高美国地区水资源综合利用水平，在美国被广泛应用。

2.1 模型原理

河流集合预报方法的基本原理是根据模型计算出流域土壤的初始状态，同时给定未来气象强迫输入的集合来预测未来径流量的过程，气象输入集合主要包括降雨、温度、蒸发等参数。根据历史资料的降雨、温度等气象数据驱动水文模型生成遇见期内河道流量过程集合，并选定不同的预报时段，将流量过程集合进行统计计算，得到各个年份资料的最大值、最小值、平均值、标准方差成果，从而产生最大流量及发生时间、最小流量及发生时间、水量的预测成果，还可以根据不同概率分布给出不同成果发生的可能性。

ESP 方法发展到现在，发现不同气象数值模式精度都不一致，需要通过一定的方法确定各个模式的最佳权重，评估集合预报的不确定性，典型方法如贝叶斯多模型平均方法（Bayesian Model Average，BMA），称为水文集合预报的前处理。在气象前处理完成后，还可以用多种水文模型进行预报，其结果也不一样，与气象模式的处理方法一样，可以采用均值法、权重法、贝叶斯多模型平均方法等众多方法，称之为水文集合预报后处理。

2.2 应用条件

与河流集合预报方法不同，统计学法基本原理是将遇见期内已发生的历史流量数据进行均值处理或者均值倍比得到预测结果，没有考虑未来遇见期内气象强迫输入的情况。ESP 方法可以采用历史资料的气象强迫输入和流域当前的土壤初始状态驱动水文模型得到各个年份的遇见期来水量。预测结果的精度主要受两方面影响：一是水文预报模型的精度，包括水文模型适用性及模型参数精度、气象强迫输入精度、模型状态精度；二是流域初始状态年际变化程度，变化范围越大，对水文模型预测流量影响越大，预测结果越精确。

综上所述，河流集合预报可以分为5 大模块：水文集合前处理、集合数据同化、参数集合处理、水文集合后处理、水文模型，模型结构见图1。使用该方法进行中长期径流预测主要包括历史资料整理、方案编制、ESP 适用性检验、ESP 预测4 方面内容。

图1 模型结构

3.应用举例

岗南水库总库容17.04 亿m3，是一座大（Ⅰ）型水利枢纽工程，水库坐落在滹沱河干流，流域面积15900 km2，占全流域面积的64%,是石家庄市重要水源保护地，在防洪、供水、发电、灌溉等方面发挥了显著作用，与下游黄壁庄水库形成梯级水库，地理位置和功能非常重要。本文以岗南水库做为研究实例，开展ESP 方法的应用研究对滹沱河流域水资源规划具有重要意义。

3.1 方案编制

岗南水库上游流域属于半湿润地区，本文选取三水源新安江模型建立产、汇流预报方案，选取马斯京根河道流量演算模型建立河道汇流方案，主要以小觉站河道来水和小觉—岗南水库区间来水为输入。将小觉—岗南水库区间划分为4 个预报单元：刘家坪以上区间、石板以上区间、王岸以上区间及小觉—刘家坪—石板—王岸—岗南水库区间，每个预报单位出口都有实测控制站数据。4 个预报单元控制流域面积为1900km2，共有雨量站52 处，能满足水文情报预报规范（GB/T 22482-2008）的要求，预报方案流域边界见图2。采用1990 年后的历史降雨资料和场次洪水资料进行方案率定和检验，确定性系数达到0.85 以上。

图2 预报方案流域边界

3.2 ESP 检验

ESP 检验是检验该方法是否适用于该流域的基本条件。通过连续观测的1954 年—2020 年的流量和降水资料，采用水库的预报方案驱动水文模型，分别计算出每年12月1日的土壤含水量，结合历年的流量和降水资料集合，产生对应于不同年份的水库入库流量过程集合，再折算成入库来水量，ESP 检验见图3。图底部第一张图代表实测入库来水量与水文模型模拟来水量的拟合程度，相关系数为0.88，拟合程度较高；第二张图代表不同土壤初始状态下，固定雨量数据模拟入库来水量均值与实际来水量的拟合程度，相关系数为0.57，说明土壤状态在一定程度上影响水库来水；因此，可以采用ESP 方法进行岗南水库中长期径流预测。

图3 ESP 检验

3.3 ESP 预测

输入2022 年11月1日—12月1日的降雨和流量数据，根据站点的预报方案驱动水文模型计算出2022 年12月1日的土壤含水量，再输入2006 年—2020 年的降雨和流量数据集合，产生出一组流量过程集合，计算出2022 年12月—次年5月入库水量为2.33 亿m3，而实际来水量为2.76 亿m3，误差为15.58%，精度较高。输入2023 年汛期资料，预测2023 年12月—次年5月岗南入库水量为2.31 亿m3。

综上所述，岗南水库的水文预报方案满足ESP 方法的两个应用条件，ESP方法在岗南水库2022 年12月—次年5月的中长期径流预测结果精度较高。但由于资料收集、分析工作量较大，仅选用了2022 年汛后资料进行验证，后期可选取更多、更细的预报时间段进行对比研究。