多尺度水文水资源预报预测预警体系构建和应用分析

摘 要：随着全球气候变化和人类活动的不断加剧，水文水资源的预报预测预警成为水资源管理和灾害防治的关键环节。概述了多尺度水文水资源预报预测预警体系的必要性，详细介绍了该体系的构建理论基础、关键技术和方法。在此基础上，探讨了该体系在洪水预报、干旱监测、生态保护等领域的具体应用，为我国水文水资源科学管理和防灾减灾能力现代化提供参考。

关键词：多尺度；水文水资源；预测预警体系

中图分类号：P338 文献标志码：B 文章编号：2095–3305（2024）07–0-03

在全球气候变化和人类活动的影响下，水文水资源的时空分布发生了显著变化。而水资源的合理管理和利用是全球可持续发展的关键。由于水资源系统的复杂性和多变性，传统的单尺度水文预测方法已难以满足现代社会对水资源管理的高精度和全面性要求。因此，构建一个多尺度信息的水文水资源预报预测预警体系显得尤为重要[1]。通过将多种分辨率的数据信息、先进的预测模型与实时监控预警机制相结合，以满足不同层次、不同区域对水资源预报精度和时效性的多元化需求。在提高我国水文水资源管理水平的同时，提高其在复杂环境条件下的决策支持能力和风险防控水平[2]。

1 多尺度水文水资源预报预测预警体系构建的必要性

地表水文过程在不同空间尺度上具有显著的复杂性和异质性，如流域、河段、城市区域等。单一尺度模型往往无法全面反映这种差异，而多尺度预报体系能够捕捉从微观到宏观的不同特征，从而提供更为精细和准确的预报结果；水文现象的时间尺度广泛，包括短时降雨、小时至几天的径流响应，以及长期的气候趋势变化。多尺度预报体系能够结合短期、中期及长期预报模型，满足不同决策阶段对信息时效性的需求；对于洪水、干旱等极端水文事件，需要在多个时间和空间尺度上进行综合分析和预警，以便提前发现风险，及时采取措施，有效减少灾害损失；在水资源管理中，无论是水资源供需平衡分析，还是跨区域调水、水库蓄泄决策等，都需要依据不同尺度下的水文水资源状况进行科学、合理的调配[3]。多尺度预报体系可为管理者提供不同层次的决策支持信息；国家和地方层面的水资源政策制定、基础设施建设规划、公共服务和社会经济发展战略都离不开精准的水文水资源预报数据。

2 多尺度水文水资源预报预测预警体系构建的理论基础

在水文学中，多尺度主要体现在空间尺度和时间尺度2个维度。

空间尺度包括微观尺度、中观尺度和大尺度。其中，微观尺度，关注于小流域或局部区域的水文循环，如土壤水分运动等；中观尺度，研究较大流域内的水文过程及其相互作用，涉及地形地貌、水资源分布等问题；大尺度，探讨跨地区甚至全球范围内的水文循环、气候变化影响下的水资源演变规律。

时间尺度包括短期尺度、中长期尺度和长期尺度。其中，短期尺度，包括小时、日、周等时段的降雨预测、洪水预警等实时预报，通常用于防洪减灾和水资源调度管理；中长期尺度，覆盖季节至数年的时间段，主要应用于干旱监测、水资源供需分析、水库运行策略等方面；长期尺度，研究数十年乃至百年以上的水文周期和趋势变化，对于评估气候变化背景下水资源的可持续性和适应性至关重要。

多尺度分析方法有助于揭示水文现象的内在复杂性和非线性特性，从而提升预报预警的准确性，为水资源管理和灾害防御提供有力支撑[4]。

3 预测预警体系构建的关键技术和方法

3.1 数据同化技术

数据同化技术利用统计学和优化理论，通过建立数学模型描述观测数据与模型状态之间的关系，并对模型内部状态进行更新或校正，使得模型输出更贴近实际状态。数据同化过程包括数据预处理、同化算法、状态更新和动态循环。数据预处理：需要收集不同来源（如气象站、遥感卫星、地面监测网络等）的数据，并对其进行质量控制、时空匹配及格式转换；同化算法：应用数据同化算法（如扩展卡尔曼滤波、集合卡尔曼滤波、四维变分法等），将观测数据的信息融入模型预报，从而修正模型的参数或状态变量；状态更新：根据同化算法计算出的状态估计值，更新模型中的土壤湿度、地下水位、径流等关键水文状态参数，形成更准确的流域水文状况模拟；动态循环：随着新的观测数据不断输入，数据同化过程是一个持续的动态循环过程，每次迭代都试图进一步缩小模型预测与实际情况的差距[5]。

3.2 遥感与GIS技术

遥感卫星能够提供大面积的地表覆盖信息，包括降水分布、地表温度、植被状况、土壤湿度、冰川雪盖变化等重要参数，这些参数对理解和模拟水循环过程至关重要。通过连续观测，可以实时追踪降雨、蒸发、径流等水文变量的变化，这对于短期和突发性水文事件（如洪水、干旱）的预报预警尤其重要。

GIS系统能够对空间化的水文数据进行高效管理和综合分析，如流域划分、地形地貌特征提取、土地利用分类等，这些都是构建精细化水文模型的基础。GIS的图形化功能可以直观展示水文要素的空间分布和时间演变，有利于决策者快速理解并提出应对措施。结合时间和空间维度，GIS可用于建立动态时空模型，用于模拟不同季节、不同气候条件下的水文过程，支持多尺度预报。

3.3 高性能计算与大数据分析技术

高性能计算通过超级计算机或集群系统提供强大的运算能力，能够支持分布式水文模型的并行计算，快速模拟复杂的水循环过程。尤其是对多尺度、高分辨率的流域模拟，以及长时间序列的气候变化情景预测等，需要处理大量计算密集型任务时，高性能计算技术是必不可少的。借助高性能计算，可以加快水文模型的计算速度，从而更迅速生成预警信息，为灾害防范、水资源调度等决策提供数据支持。

大数据分析技术被用于收集、整理和挖掘不同来源、不同类型（如气象、遥感、监测站数据等）的水文相关大数据，这些数据经过清洗、标准化、融合后，为构建准确且精细的水文模型提供了丰富而全面的数据支撑。应用机器学习和人工智能算法对大数据进行深度分析，识别水文规律、趋势和极端事件的潜在触发条件，调整水文模型参数，并提高预报模型的精度和可靠性[6]。

3.4 极端事件分析方法

峰值超越法，基于极端事件的定义，通过确定一个阈值，收集并分析超过该阈值的所有观测数据，进而估算极值分布和重现期；广义极值分布，是一种常用的统计模型，用于描述极端事件的最大或最小值的概率分布特性，可以用于估计未来可能发生的极端水文事件的概率。运用ARIMA、状态空间模型等时序分析方法，对历史水文数据进行趋势和周期性分析，以确定适应不同气候条件下的动态阈值，及时捕捉极端事件的发生[7]。通过构建考虑地形地貌、土壤类型、植被覆盖等因素影响的分布式水文模型，模拟极端降水如何转化为径流过程，预测可能出现的极端洪水事件。开发适用于实时数据流的复杂系统监测算法，如自回归滑动窗口、奇异值分解等，以快速识别可能导致极端事件的前期征兆，提前发出预警。

4 预测预警体系构建

4.1 系统架构设计

系统架构通常包括多个层次和模块。（1）数据采集与预处理层，通过各种传感器、遥感卫星、气象站等设备实时收集各种基础气象数据，并对原始数据进行清洗、去噪、填补缺失值等预处理工作。（2）模型计算与分析层，基于GIS平台构建分布式水文模型，模拟不同地理单元上的水循环过程，结合气象模式，模拟大气降水如何转化为地表径流及地下水补给的过程，运用统计学方法和机器学习算法，分析极端事件特征和重复出现规律。（3）预报预测层，基于实时观测数据和短临气候预报信息，进行未来数小时至数日内的洪水、干旱等水文过程预报。利用气候模式输出结果驱动水文模型，进行月、季乃至年际的水资源供需平衡和水情趋势预测。（4）预警决策支持层，根据预报结果进行风险等级划分，评估灾害可能造成的损失和社会影响。建立分级预警机制，根据风险程度及时发布预警信号，并通过短信、App、广播等渠道向相关部门和社会公众传达，集成应急措施与预案，当预警发出时能迅速启动并指导实际操作。

4.2 数据采集与处理流程

数据采集，从国家气象部门、卫星遥感数据等渠道获取实时及历史的各种气象参数，收集各水文站点的实时观测数据。收集包括地形地貌、土地利用类型、植被覆盖度、土壤类型等GIS数据，用于构建分布式水文模型；数据预处理，检查原始数据，剔除异常值或错误记录，确保数据质量可靠。将不同来源、不同时段的数据整合到统一的空间和时间坐标系中，通过内插方法填补空白区域或缺失时段的数据；数据集成与同化，综合分析各种来源的水文、气象、地理和社会经济数据，形成多维度、多层次的数据集。应用卡尔曼滤波、四维变分法等数据同化技术，将实时观测数据与模型模拟结果相结合，校正模型状态，提高预报精度；数据存储与管理，建立结构化的数据库系统，实现数据的安全存储、高效检索及更新维护。记录每个数据集的来源、格式、时间范围、精度等相关元信息，便于后期数据分析和解释。

4.3 预警机制设计与实施

根据历史水文数据、灾害损失情况及社会经济影响等因素，为不同类型的水文事件确定科学、合理的预警阈值。预警阈值可能根据空间尺度和时间尺度的不同而变化，如对于流域内不同的地理位置和季节性特征，需要设置不同的预警级别；设计由低到高不同级别的预警信号，分别对应不同等级的风险程度和紧急响应要求。每个预警级别应明确对应的水文指标和发生概率；建立健全预警信息生成、审核、发布和反馈机制，确保预警信息的及时、准确和有效传播。应用现代通信技术（如短信、App、网络平台等）将预警信息快速传递给相关部门、决策者和社会公众；对照预警级别，预先制订详细的应急响应预案，包括人员疏散、物资调配、工程调度、生态修复等措施；在预警信息发布后，继续通过实时监测系统对水文状况进行追踪，评估预警效果，并根据实际情况适时调整预警级别或解除预警。

5 预测预警体系的应用

5.1 洪水预报

应用地面雨量计、气象雷达、卫星遥感等技术实时监测降雨情况。通过流量监测站和水位计等设备收集河流、湖泊和水库的水位及流速数据；将收集到的降水数据输入洪水模型，如流域水文模型，进行洪水模拟。模型模拟可以提供河流流量、洪水演进和可能泛滥区域的预测信息；根据模型预测结果和设定的预警阈值，及时发布洪水预警信息[8]。预警信息包括可能受影响的区域、预计洪水到达时间、洪水深度和建议的疏散路线等；结合地理信息系统（GIS）进行洪水风险评估，分析不同区域的洪水脆弱性和潜在影响。评估结果有助于决策者优化资源分配，制订紧急应对措施；根据洪水预报和风险评估结果，实施应急响应措施，例如启动应急响应、疏散低洼地区居民、关闭重要设施等。对水库、河堤等水利工程进行调度，例如提前泄洪、加固堤防等，以减轻洪水可能造成的影响；洪水事件发生后，持续跟踪洪水发展情况，更新预报和预警信息。进行灾后评估，分析洪水造成的影响，为未来的防洪减灾工作提供经验。

5.2 干旱监测

采用降水、蒸发、土壤湿度、地下水位、河流流量等水文气象指标构建干旱指数（如SPI、PDSI等），反映干旱的强度、持续时间和范围。结合遥感技术监测地表植被状态、土壤湿度变化，以及湖泊、水库等水体面积变化，间接推断干旱的发展程度；利用GIS地理信息系统平台，实现干旱信息的空间可视化，揭示干旱演变的空间分布特征及其动态迁移过程。针对不同时间尺度，分析历史干旱事件的发生规律，预测未来可能出现的干旱发展趋势；应用分布式水文模型、生态水文模型等工具，模拟干旱条件下水量平衡、蒸散发过程和生态系统响应，提高干旱预测的精度[9]。将气候模式输出与水文模型相结合，研究气候变化背景下的极端干旱事件，并进行中长期干旱预测。构建集监测、预警、评估和决策于一体的干旱监测预警信息系统，为各级政府部门提供科学的抗旱减灾决策依据。实现与水利、农业、气象等部门的信息共享和联动机制，提升干旱应对的协同性和有效性。

5.3 生态保护领域

利用多尺度模型预测不同季节、不同气候条件下的径流变化，科学计算河流的最小生态流量需求，确保在满足人类用水和防洪要求的同时，保证生态系统对水流的需求。对于湿地保护区、鱼类洄游通道等重要生态区域，通过精细化的水文模拟，提前制订合理的水量调度方案，维持水生生物多样性及生态环境健康；预测并预警水源地或流域内的潜在污染事件，如通过实时监测降雨量、地下水位及污染物浓度的变化，及时采取措施防止污染物扩散，保护饮用水源安全。分析不同土地利用类型和人类活动对水质的影响，为水资源保护规划提供决策支持。结合全球气候模式和水文模型，预测未来气候变化下水资源供需形势，为生态保护提供长期战略规划依据；以多尺度水文模型为核心，建立覆盖整个流域的生态水文信息平台，集成环境、社会、经济等数据资源，实现跨部门、跨领域的协同管理和决策[10]。

6 结束语

通过多尺度水文水资源预报预测预警体系的构建和应用，能够实现对水文水资源的全面、精准和及时监测、预报和预警。随着人工智能、大数据、物联网等技术的不断涌现和应用，多尺度水文水资源预报预测预警体系将迎来更多的发展机遇。通过持续的技术创新和体系优化，可以进一步提高预报预测的精度和时效性，为水资源管理、防洪减灾和生态保护等领域提供更加全面、精准和高效的技术支持。

参考文献

[1] 施韶晖，黄文成.水文水资源勘测中遥感技术的应用分析[J].冶金管理，2022（21）：81-83.

[2] 白央.水文水资源工作中遥感技术的应用分析[J].农业与技术，2018，38（22）：85.

[3] 王铭.我国水文水资源领域技术需求分析及推广应用[J].河南科技，2018（13）：79-80.

[4] 谈兵.水文水资源领域技术需求分析及推广应用[J].河南水利与南水北调，2016（2）：29-30.

[5] 余钟波，杨传国.多尺度水文水资源预报预测预警关键技术及应用研究[J].中国环境管理，2018，10（1）：103-104.

[6] 孔德誉，罗贤昌，梁鹏程，等.多尺度水文水资源预报预测预警体系建构和应用[J].科学技术创新，2019（30）：138-140.

[7] 郑萌，张志雄.清水河流域水文预报与水资源优化管理技术探究[J].绿色科技，2020（16）：160-161.

[8] 吴云峰.水文预报与水资源优化：以龙山水文站为例[J].科技视界，2022（28）：101-103.

[9] 高明.水资源优化管理中水文预报技术应用探讨[J].地下水，2020，42（3）：179-180.

[10] 刘志雨.我国水文监测预报预警业务展望[J].中国防汛抗旱，2019，29（11）：31-34，61.