徑流預(yù)報主要方法的探究

胡永洪

【摘要】徑流預(yù)報在水電站、水庫的優(yōu)化調(diào)度中有重要作用。本文介紹了現(xiàn)階段徑流預(yù)報的主要方法，并分析了各方法的優(yōu)缺點，為徑流預(yù)報的分析和研究提供了理論依據(jù)。

【關(guān)鍵詞】徑流預(yù)報；方法；依據(jù)

引言

水庫的優(yōu)化調(diào)度問題已經(jīng)被人們研究了半個世紀(jì)以上，涌現(xiàn)出的優(yōu)化調(diào)度理論越來越多，不過人們發(fā)現(xiàn)很難將這些理論應(yīng)用到實際應(yīng)用上來。徑流預(yù)報的準(zhǔn)確度過低是造成這種情況的主要原因之一。徑流預(yù)報可以分成短期的預(yù)報和中長期的預(yù)報兩種方式，本文主要闡述中長期預(yù)報的方法。中長期預(yù)報通常指的是3天以上、1年之內(nèi)的預(yù)報，主要的預(yù)報方法有成因分析法、水文統(tǒng)計法等。

1、成因分析法

降水是山川大河徑流的主要來源，大氣環(huán)流是造成某一個地區(qū)發(fā)生干旱或者水澇的因素之一。成因分析法研究了大氣環(huán)流和水溫因素存在的聯(lián)系，根據(jù)大氣環(huán)流的演變規(guī)律來對水文因素進行中長期預(yù)報。大氣環(huán)流和水文因素之間存在何種關(guān)系一直是學(xué)者們開展研究的重要課題。有的學(xué)者通過對海洋與高原的熱變化對下游流域的旱澇以及汛期產(chǎn)生的影響，解釋了大氣環(huán)流和水文因素之間的某些關(guān)聯(lián)。還有的學(xué)者利用水文氣象學(xué)有關(guān)方法，闡述了最近以來我國對雨水的中長期報告發(fā)展進展，并探索了如何提高中期預(yù)報的準(zhǔn)確度問題。成因分析法的分析基礎(chǔ)是物理學(xué)，這也是水文中長期預(yù)報的發(fā)展方向所在。

2、水文統(tǒng)計法

2.1 模糊分析

模糊分析預(yù)報產(chǎn)生于上世紀(jì)80年代。水文氣象等因素因為受到復(fù)雜的形成機制的影響，傳統(tǒng)的準(zhǔn)確性描述不能很好的對徑流進行預(yù)報，在水文領(lǐng)域中應(yīng)使用不同的模糊概念來代替準(zhǔn)確性描述，比如“旱澇”、“豐枯”等，這就是模糊理論的精髓。

根據(jù)模糊控制的有關(guān)理論，模糊分析法使用模糊的語言來描述預(yù)報的結(jié)果，把徑流自身的演變規(guī)律作為已知條件，通過已經(jīng)知道的甚至是未知的模糊關(guān)系對未來可能出現(xiàn)的情況進行預(yù)報。使用該方法對徑流進行預(yù)報時不需要任何的成因資料，這是值得注意的一個地方。模糊分析法在上世紀(jì)末得到更新和發(fā)展，研究者通過與水文成因、統(tǒng)計分析的有機結(jié)合，提出了更加嚴(yán)謹(jǐn)和準(zhǔn)確的模糊分析法，在一定程度上提高了中長期預(yù)報的精度。

模糊分析法使得中長期預(yù)報理論更為豐富和多樣化，不過也正因為該方法的模糊性和主觀性，使得該法沒有得到廣泛的推廣和使用。

2.2 灰色系統(tǒng)理論

該理論產(chǎn)生于上世紀(jì)80年代，到現(xiàn)在為止一直保持著較快的發(fā)展。該理論認(rèn)為，雖然客觀事物之間有復(fù)雜的現(xiàn)象和混亂的數(shù)據(jù)，但是它們總是有一定的順序，它們之間也必然存在著某種內(nèi)在的關(guān)聯(lián)，問題的關(guān)鍵就是如何認(rèn)識并挖掘這些關(guān)聯(lián)，并最終利用起來?；疑到y(tǒng)理論將所有的隨機數(shù)據(jù)都當(dāng)成變化著的灰色量，經(jīng)過一定的數(shù)據(jù)處理之后，這些隨即數(shù)據(jù)之間的內(nèi)在關(guān)聯(lián)或者因果關(guān)系就會顯現(xiàn)出來。到現(xiàn)在為止，該理論已經(jīng)形成了灰色關(guān)聯(lián)空間為主的數(shù)據(jù)分析體系，進而發(fā)展出預(yù)測、建模、決策、評估、控制等系統(tǒng)分析技術(shù)，其也在徑流預(yù)報中得到了一定的應(yīng)用。

不過由于該理論本身的模型特色，它更適合分析具有增長趨勢的問題，而對于徑流預(yù)報等變化趨勢不穩(wěn)定的問題來說，擬合出的灰度太大，準(zhǔn)確度得不到保證，因此在中長期預(yù)報中還在探索階段。

2.3 類比合成方法

類比合成法由勞倫斯（Lorence）于1969年提出，該方法屬于多維搜索法的范疇之內(nèi)。該方法的基本原理通過對時間序列中的隱含信息進行挖掘并進而預(yù)測，目前在氣象學(xué)預(yù)報中已經(jīng)成功得到應(yīng)用。

使用該方法進行預(yù)測時，首先要進行如下的假設(shè)，那就是：在時間序列當(dāng)中會有一個某種特定的模式重復(fù)出現(xiàn)，也就是在多維的時間進程里只要能呈現(xiàn)出連續(xù)的狀態(tài)模式，其在歷史進程中也會存在。如果研究者在過去的時間序列里找到了和參考模式非常類似的類比模式，那么用類比模式就可以對未來的趨勢進行預(yù)測。

類比合成法的優(yōu)勢在于適用范圍廣泛、允許因人為因素產(chǎn)生的誤差存在、對歷史觀測資料要求較低等，不過另一方面，該方法運用到徑流預(yù)報中時還要考慮到其他的一些問題，比如如何進行合成預(yù)報、模式長度的意義等，這些還有待于進一步分析。

2.4 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法

該方法是一種新興的方法，目前已經(jīng)在多個領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用，除了可以進行自動控制、語言識別等，還可以進行預(yù)測、評價等，并且預(yù)測的準(zhǔn)確性高于回歸模型。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中能夠應(yīng)用到徑流預(yù)報的算法為BP（Back-Propagation）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，該網(wǎng)絡(luò)的組成結(jié)構(gòu)一般有輸入層、隱含層以及輸出層，每一層都包含了若干個結(jié)點，每一個結(jié)點均代表了一個神經(jīng)元，處于同一層的不同結(jié)點之間不存在聯(lián)系，而在兩層結(jié)點之間其連接作用的叫做權(quán)。圖1為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法模型。

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點是結(jié)構(gòu)簡單、操作簡便、模擬性強，缺點是學(xué)習(xí)時的收斂速度偏慢，容易陷入微觀計算而忽略宏觀計算，并且其預(yù)測的能力也偏弱。

結(jié)語

目前來看，徑流預(yù)報的主要問題為預(yù)報期太短、預(yù)報準(zhǔn)確度低，這對矛盾的說法對徑流預(yù)報提出了很難均能滿足的情況。通過對上述方法的闡述，讀者可以根據(jù)不同方法的優(yōu)缺點進行針對性的學(xué)習(xí)和參考。

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