集合降雨預報驅動洪水預報模型的鐵甲水庫洪水預報研究

寧作鵬

(遼寧省丹東水文局，遼寧 丹東 118001)

降雨信息在很大程度上是決定水文預報精度的重要驅動數據，通常情況下可根據地面雨量站網獲取降雨數據，但對水文預報驅動模型利用實測降雨數據驅動時，下墊面條件以及流域內降雨特點等因素可對預見期產生顯著影響，從而對預報時效產生一定影響[1,2]。據此，驅動水文預報的重要依據逐漸轉變為及時、定量、準確的降雨預報，在流域洪水預報作業中已有學者運用降雨預報信息開展研究，如包紅軍等[3]在淮河流域洪水預報中，運用集合降雨預報；張洪剛等[4]利用洪水預報模型與預報降水耦合試驗，分析了長江三峽水庫區間流域。影響洪水預報的主要因素為準確、可靠的降雨預報，單一的確定性數值降雨預報為目前應用較為常見的方法，該方法具有模式誤差、大氣自身混沌以及初值誤差等特點，因此預測結果通常具有很大的不確定性與隨機性，在處理預報結果不確定性問題時集合預報技術具有較好的適用性[5]。對單一的定值預報通過多成員、多模式的擾動預報技術可轉變為多集成、多模式的概率預報，對于延長洪水預見期以及提高降雨預報準確率具有重要的現實意義。

近年來，鴨綠江支流柳林河上游的鐵甲水庫下墊面發生了較為明顯的改變，從而增加了洪水預報難度，并對鐵甲水庫洪水預見期和預報精度提出了更高的要求。鑒于此，本文以鐵甲水庫為例，結合降雨實測資料和3種不同集合降雨預報產品，分別對各模式短期預報效果利用多項評測指標與Talagrand分布圖、Brier評分和TS評分進行評估[6]。然后利用實測降雨和NCEP降雨預報驅動新安江模型，對比分析了模型洪水模擬效果，驗證了洪水預報中集合降雨預報的可行性與準確性[7]。

1 數據來源

1.1 區域概況

鐵甲水庫位于柳林河上游，是一座以生活與工農業供水為主，兼顧旅游開發、養魚、發電等功能的大型水利樞紐工程。水庫控制河道長27.4km，流域控制面積241.0km2，屬于溫帶半濕潤季風氣候區，冬無嚴寒、夏無酷暑，年均氣溫8℃。徑流區域降雨充沛，年降水量在800～1200mm范圍，其中每年的7、9月占全年降雨量的65%以上，并且多以暴雨和強降雨為主。流域內氣候涼濕，植被覆蓋率較低，下游區域植被以櫟林為主，其他區域主要是以楓樺、紅松為主的針闊葉混交林。沿江可耕地面積8.9萬hm2，主要農作物類型有水稻、大麥、小米、大豆，土壤有機質含量較低且土質疏松，在水力和風力侵蝕作用下極易被溶蝕，土壤抗沖刷能力較差。由于特殊的氣候環境與地貌特征，使得該區域洪水預見期和降雨匯流時間較短，延長洪水預見期已成為水庫實時洪水調度的迫切需求[8]，利用實測降雨和NCEP降雨預報驅動新安江模型[9]，對于提升水庫防洪綜合效益具有重要意義。

1.2 TIGGE資料整理

每小時降雨觀測資料來源于2012—2016年鴨綠江流域各雨量站3～10h觀測數據，集合預報降雨資料由TIGGE中心提供，其中空間分辨率為0.5°，累計最小預報時間為6h。實測資料與格點資料分別為站點數據和TIGGE降雨預報數據，由于落入鴨綠江流域內的格點較少，所以可通過雙線性差值法轉化為站點資料，然后進行降雨預報可行性檢驗分析[10]。

由于現有雨量分級標準與TIGGE中心提供的降雨預見期不同，因此可按照隨著時段的增加不同累計時段在同一降雨量級的降雨量成倍遞增的原則，進一步劃分雨量級。根據12與1h降雨量可插值得到6h標準，并且大暴雨及以上降雨次數在鴨綠江流域較少，因此未考慮該級別降雨，按照上述原則與方法得到雨量級別劃分，見表1。

表1 降雨量級劃分 單位：mm

2 預報評估方法

2.1 TS評分和偏差Bias分析

不確定性集合預報具有概率與定量預報的綜合特征，因此本文對定量預報效果分別采用TS與偏差Bias進行分析，并對概率預報技巧的合理性與預報精度利用Brier與CRPS評分進行評估。

TS評分是用于觀測和度量某時間發生的準確率參數，因此可稱為臨界成功指數CSI，在我國降雨預報分析中的應用最為常見[11]。在中值預報和集合平均評估中，預報準確率隨TS值的增大而增高，計算方法為：

TS=NA/(NA+NB+NC)

(1)

TS評分對命中頻數較為敏感且僅僅分析某時間預報發生的次數，因此在分析預報誤差原因時存在一定的局限性。偏差Bias可有效彌補這種不足，它綜合了空報與漏報2種狀況。偏差Bias值為1時，則預報結果處于理想狀態，大于1或小于1分別代表預報存在空報與漏報現象，其表達式為：

Bias=(NA+NB)/(NA+NC)

(2)

式中，NA、NB、NC—報對、空報與漏報次數。

2.2 Brier評分與CRPS評分

Brier評分是綜合性評價概率預報結果的重要參數，對集合預報效果可利用該指標進行檢驗，表達式為：

(3)

式中，N—某時間的總預報次數；Pi、Oi—預報概率與觀測概率。

Oi值為1則該時間發生，反之則代表該時間未發生。Brier評分值處于0～1區間，概率預報效果隨Brier值的增大而降低，其值為0、1時分別代表預報效果最好和預報失效。Brier評分可進一步分解為不確定性、分辨率與可靠性的衡量，而對于集合預報的整體性能可根據連續等級概率分數CRPS評判。CRPS評分是反映累積分布函數與預報值之間差別的參數，預報值絕對誤差的平均在預報值為確定的單一值時等同于CRPS值。預報模式的預報性能可通過Brier評分與CRPS得到更加直觀地反映，各量級事件的Brier評分的幾何平均值通常為實際應用中CRPS的取值，計算方法為：

(4)

式中，N、yi—各雨量級數與實況；F(t)、H(t-yi)—預報與實況累計分布函數。

2.3 Talagrand分布圖

Talagrand分布圖是對集合預報系統的可靠性利用實測值與集合成員之間的離散程度來反映的有效方法，因此也成為排名直方圖。分布越平坦則離散程度越平均，因此系統的可靠性越好。具體的計算流程為：將按升序排列后的集合成員預測值落入各個區間，并統計分析相應的頻數。如果集合預報成員和落入的區間分別為M與M+1個，則在某個區間內勢必會存在實測值，其表達式為：

Frequencyi=fi/N

(5)

式中，Frequencyi、fi—落入區間的概率和樣本數；N—總的樣本數。

3 洪水預報分析

3.1 參數率定

鴨綠江流域屬于溫帶半濕潤季風氣候區，流域內水源涵養多、植被覆蓋面積廣，蓄滿產流為主要的產流方式，因此可考慮新安江蓄滿產流模型進行洪水過程的模擬分析[12]。本文降雨量數據來源于2012年以后的雨量監測站，因此數據樣本較小，對于新安江模型參數的率定考慮采用1990—2011年的15場歷史洪水，并以2012—2016年的4場洪水進行模型的率定檢驗。對模型利用遺傳算法進行多次的迭代運算，并最終趨于穩定狀態，模型主要參數的檢驗結果見表2。

表2 參數率定結果

對各參數取值的合理性根據《水文預報》中相關說明進行分析，結果表明受近年人類活動影響不透水面積比例Im取值相對偏大，并且該值呈現出增大的變化趨勢，其原因與不透水面積增大相關，因此可認為該值取值區間較為合理。與相鄰流域平均水平相比Wm取值較大，考慮是鴨綠江流域多年逐漸增大的水稻耕地面積具有明顯的雨水截留作用，從而增大了土壤的蓄水能力，因此該參數值也比較合理[13]。將4場次實測降雨產匯流參數輸入模型，對模型預報精度進行檢驗，結果見表3，模型檢驗合格且具有較高的模擬精度。

表3 實測降雨產匯檢驗結果

3.2 集合降雨預報驅動新安江模型

在一定程度上各預報結構均存在數據缺失的現象，并且預報效果大致相同，因此本文對新安江模型的驅動可考慮NCEP集合降雨數據，并檢驗模型的產匯流狀況，結果見表4。

表4 基于NCEP預報降雨的模型產匯流檢驗結果

降雨歷程與洪水的形成具有較為密切的關系，降雨預報的精確性可通過洪水流量過程來體現。根據表4產匯流檢驗結果，對新安江模型利用NCEP預報降雨驅動的4場次洪水檢驗，結果表明除20120809場次洪水的徑流量與洪峰相對誤差大于20%，被認為檢驗不合格以外，其他各場次均滿足檢驗要求并具有較高的模擬精度。并且，20160815場次洪水的洪峰相對誤差正向誤差為2.81%，其他場次均低于實測值并處于-16.28%～-22.41%區間，分析其原因是在幾何平均法計算集成預報成員時，對部分降雨極值過于偏重并對預測峰值造成一定的影響[14]。對比分析2種驅動數據下的洪水模擬過程可知：在洪水過程線中2種驅動數據具有較強的一致性，由此進一步說明集合預報降雨相對于其他驅動具有更高的模擬精度，具有理想的模擬效果。集合降雨預報的預見期相對于實測降雨驅動最小可提前6h預見期。總而言之，在鴨綠江流域中TIGGE降雨預報呈現出良好的模擬效果，并可顯著提高洪水預見期，可為水庫的綜合調度和提前制定防洪措施提供一定參考。

4 結論

本文結合實測降雨數據資料和3種短期集合降雨數據，對鴨綠江流域鐵甲水庫洪水預報進行研究分析，并對短期預報效果分別采用Talagrand分布圖、Brier與TS評分進行了評價；為進一步分析洪水預報過程中集合降雨預報的可行性與可靠性，本文對新安江模型利用集合降雨數據驅動，得出的主要結論如下。

(1)對于小雨量級別的預報各機構提供的方法均呈現出理想的預報效果，并具有較高的模擬精度，各模型在大雨及以上級別降雨預報時較差，主要表現為出現漏報與空報現象，其原因可能是該區域實測高雨量級數據較少，從而降低了該雨量級評價結果的準確性。

(2)在洪水過程線中2種驅動數據具有較強的一致性，由此進一步說明集合預報降雨相對于其他驅動具有更高的模擬精度，具有理想的模擬效果，集合降雨預報的預見期相對于實測降雨驅動最小可提前6h預見期。

(3)集合降雨預報驅動洪水的預報模型對降雨洪水預報對于水庫水情分析和防洪調度提供了比較新穎的水情分析思路和洪水預報方法，對于氣陸耦合模型的可能性研究提出了很好的思路和建議，其學術理論研究價值和實際的應用具有廣闊的前景。