長江上游“20·8”洪水預報及預警實踐

（長江水利委員會水文局長江上游水文水資源勘測局，重慶 400020）

1 研究背景

1.1 寸灘水文站及“20·8”洪水概況

寸灘水文站位于長江干流與嘉陵江匯合口以下7.5 km，東經106°36＇，北緯29°37＇，集水面積866 559 km2，為長江與嘉陵江匯合后控制站及三峽水庫入庫控制站。寸灘站洪水預報預警在重慶市、長江上游水庫群聯合調度乃至長江流域防汛工作中都起著十分重要的支撐作用。寸灘水文站防汛區位示意見圖1。

2020年8月中旬，長江上游岷江、沱江、嘉陵江發生兩次持續強降雨，大范圍暴雨洪水造成河流水位猛漲，岷江高場、沱江富順、涪江小河壩站先后出現建站以來最高洪水位，三峽水庫出現成庫以來最大洪水，入庫洪峰達75 000 m3/s（8月20日08：00）。長江、嘉陵江洪水在重慶城區發生遭遇，8月12日00：00長江第4號洪水于寸灘站起漲水位170.14 m，8月14日20：00出現洪峰水位183.90 m，超保證水位0.40 m，歷時68 h，水位漲幅13.76 m；長江第5號洪水于8月16日11：00起漲水位180.36 m，20日08：15出現洪峰水位191.62 m，歷時93 h，水位漲幅11.26 m，兩次洪水的總漲幅21.48 m，流量增加近6萬m3/s。寸灘站出現峰高、量大、持續時間長的歷史罕見特大洪水，洪峰水位位居實測記錄第2位，給防汛工作帶來了巨大的壓力，也對寸灘站實時洪水預報預警提出了更高的要求。

圖1 寸灘水文站防汛區位示意

1.2 洪水預報預警概述

實時洪水預報是預測江河洪水要素及其特征值的一門應用技術科學，是一種適應式“滾動”預報，不斷地根據實際觀測值和模型預報值產生的預報誤差信息（新息），運用現代科學技術及時地校正和改善原有模型參數或預報值，使預報誤差盡可能減小［1］，是提高流域洪水預報精度的有效途徑。利用實時“新息”，對洪水預報模型結果進行實時校正是實際工作和洪水預報研究常用的模式。李致家等［2］將卡爾曼半自適應濾波模型用于復雜河道行蓄洪的調度和實時洪水預報；瞿思敏等［3］利用誤差的相似性擴大實時修正信息量，結合神經網絡異聯想記憶技術，提出了綜合實時修正方法；梁忠民等［4］應用線性動態系統模型建立了實時預報方案；左保河［5］對實時洪水預報過程中的誤差分布特性進行了研究，提出了不同預報期的誤差預測及修正方法；程銀才［6］將差分模型和衰減記憶最小二乘遞推算法組合預測模型應用到實時洪水預報中。趙英林［7］采用相應漲差法、楊瑞祥等［8］基于粒子濾波同化方法、胡康［9］基于貝葉斯方法、趙超等［10］采用抗差估計理論、盧世浪［11］采用神經網絡與模糊集理論、姚超宇［12］基于GBDT開展實時洪水預報研究和應用，效果較好。在洪水預警預報方面，梁廖蘭蘭［13］、莫桂蘭［14］研究了漲率分析法在洪水預警預報中的應用，朱國洪［15］在社會空間信息基礎上建立了洪水預警預報系統，梁忠民［16］構建了一種新型的洪水超前預警合理性“精度-可靠度"評價方法，蘇筠［17］分析了洪水預警對洞庭湖區公眾的災害風險認知的影響，左良棟［18］研究了嘉陵江流域洪水預警機制。

2 河道流量演算及誤差修正

2.1 河道流量演算方法

2.1.1 合成流量法

在集水面積較大的河段，其上、下游斷面同位相的水文要素值之間存在一定的規律，河段洪水預報即利用該定量關系，根據上游斷面出現的水位（流量）值預測下游斷面未來的水位（流量）值。對于區間來水比例不大，河槽穩定的河段，上、下游站的水位（流量）是一種關系較好的簡單相應關系。當河段支流來水量大，干、支流洪水之間干擾影響顯著時，宜采用合成流量法進行洪水演算［19］，方法如下。

由河段的相應流量概念和洪水波運動的變形可知，下游站的流量為

2.1.2 馬斯京根法

目前河道流量演算常用的水文學方法是對圣維南方程組近似得到的水量平衡方程和槽蓄方程進行求解，利用上斷面流量過程演算成下斷面的流量過程。馬斯京根連續演算法是將河段劃分為n個單元，相應的參數為Kl、xl，時段為△t，i為河段數，j為時段數。在時段j-1、j對水量平衡與槽蓄方程進行差分：

對于有較大支流匯入的河段，根據洪水組成，采用先合后演法或先演后合法，將干、支流斷面流量迭加在一起，作為河段總入流，按無支流河段方法進行連續馬斯京根演算。

2.2 實時洪水預報誤差修正

流域水文系統是一個非常復雜的系統，傳統水文模型大多是時不變的離線系統，以大多數洪水能取得好的預報結果為優選準則，其參數所概括的是一般性或者平均化的規律［20］。在實時洪水預報中，引起洪水特征變化的因素具有動態性、多樣性和不確定性，不可避免出現誤差，且預見期越長，精度也越低。這樣的預報方案常得不到滿意的結果，需對結果進行修正，提高預報精度以滿足需求。

2.2.1 主客觀融合的綜合洪水預報法

主客觀融合的綜合洪水預報法，是在洪水演算模型的基礎上，根據測站洪水特性和多年預報經驗，進行人工干預。該方法將主觀預報經驗與客觀水文模型相結合，具有較大的靈活性，在應對復雜條件和特殊緊急情況下的洪水預報，是非常有效的手段，但是對預報員的預報經驗要求較高。

2.2.2 誤差自回歸實時校正方法

實時預報技術，突破了靜態、時不變的局限［21］，是提高洪水預報精度的主要方法。在水文預報中，受可利用的實時信息量的限制，洪水預報誤差信息量，只夠提供簡單修正技術，或連簡單修正方法所需的信息量也不夠，許多復雜的修正技術，盡管設計思路科學，設計結構精細，但修正效果往往與簡單的自回歸方法相近［3］。因此，可以采用傳統的自回歸（Auto-Regressive，AR）模型進行誤差實時校正。該法不涉及洪水預報模型本身結構或數學表達式［22］，可與上述合成流量演算法和馬斯京根演算法配合，實現實時校正。

依時序變化，模型計算值和實測值之差構成一個時間序列，稱為誤差序列。誤差序列中各值都是相關的，正是由于按時間順序排列的各誤差之間具有相關關系，才有可能利用這個時間序列進行未來值的預報［22］。自回歸模型是把誤差系列用一個p階自回歸模型來模擬。誤差自回歸模型描述的過程為：誤差序列的當前值εt，可以用這個過程的過去值的線性和與一個干擾量ξt來表示。

式中：εt為t時刻的模型誤差，εt=Qt-QΦt；Qt為實測流量；QΦt為計算流量；ξt為t時刻的殘差。

將誤差系列ε1,ε2,…,εp，代入自回歸式中，用向量矩陣表達為

在自回歸分析中，有（p+1）個未知數，即Φ1，Φ2，…，Φp，和ξt的方差σ2。這些未知參數只能從過去的誤差序列資料中確定。干擾ξt對于ξ（t-1）、ξ（t-2）…獨立，一般認為ξt均值為零，但有一定方差的正態分布白噪聲［22］。實時洪水預報值就是把線性擾動模型和自回歸模型的計算值進行線性疊加［23］，則預報結果的校正式為：Qt=εt+QΦt。

2.2.3 誤差修正效果評估

一種實時誤差修正方案應用主要考慮修正效果、修正方法的適用性和方法的合理性及應用效果檢驗［18］。修正效果的評定指標一般采用效率系數和洪峰合格率兩項。

效率系數：

式中：S2為模型預報誤差的平方和；σ2為預報要素值的離差平方和。

洪峰流量相對誤差DQ：

式中：Qm為洪峰流量實測值；Qm′為洪峰流量預報值。

根據GB/T 22482-2008《水文情報預報規范》規定，效率系數高于0.7，洪峰流量相對誤差低于20%時為合格。

3 洪水預警方法

洪水預警是一項十分重要的非工程防洪措施。精確的預報可轉化為可靠的預警［24］，建立以“3S”為核心的洪水預警系統，在及時、準確地洪水預報基礎上，快速、靈活地以圖、文、聲、像的方式提供水情、雨情、工情等信息，迅速、準確地預測和統計實際災情，分析、評價各調度方案的風險和可行性，科學、實時調整防汛、調度手段，為防汛搶險、決策實施提供支撐服務。這是防洪工作的實際需要，也是新時代、新技術發展的必然。

洪水的形成是一個逐步演化的過程，根據洪水預報方案，利用當前時刻雨情、水情和未來天氣預報等信息即可實現未來洪水特征（如洪峰水位）的預報［16］。根據洪水預報成果，準確把控洪水預警關鍵時機，第一時間向防汛機構和相關區域發出洪水預警，能夠為防汛搶險工作贏得寶貴的時間。

利用洪峰水位與面降雨量、起漲水位、同時水位建立多元回歸關系，是一種簡捷有效的洪水預警方法［25］，如洪水漲率法。在掌握洪水漲率隨時程演變規律的基礎上，應用漲率分析法實時把控洪水預警預報時機，快速進行大江大河洪峰段精細化洪峰預報。

天然河道洪水的水位隨時間變化過程可以概化為拋物線（二次函數）型的數學模型：Z（t）=at2+bt+c，對其時間求導，即可得到洪水漲率隨時間變化的線性關系：Z′（t）=K（t）=2at+b，其中漲水階段漲率為正，退水階段漲率為負。漲水段可分為：①漲水起漲點至漲水段水位過程拐點；②從拐點至洪峰。前者是漲率由零逐漸增大的過程，后者相反，即由最大逐漸減小的過程（洪峰處漲率為零）［13］。

4 “20·8”洪水預報及預警實踐

4.1 洪水預報因素分析

寸灘站作為長江、嘉陵江匯合后的控制站，長江、嘉陵江兩江來水相互作用，同時高水部分受下游銅鑼峽控制，預報難度大。

4.1.1 洪水組成

“20·8”洪水是由上游岷江、沱江、涪江、嘉陵江洪水并發，多支流遭遇形成的。由表1可知，寸灘站洪水組成中長江、嘉陵江匯流比約為0.6∶0.4，兩江洪峰傳播至寸灘時間相差20 h左右，且北碚（三）站峰后退水緩慢，洪水基本形成遭遇，寸灘洪峰以長江來水為主。

表1 “20·8”洪水寸灘站洪水組成情況

4.1.2 水位流量關系呈繩套型

“20·8”洪水過程中，寸灘洪水受上游來水漲落影響，洪水波運動中附加比降的作用十分明顯，屬于擴散波，圣維南方程組動力方程可表達為

圖2 “20·8”洪水期間寸灘站水位流量關系曲線

4.1.3 洪峰附近突變

由于寸灘站水位流量關系曲線呈逆時針繩套，導致在洪峰附近流量發生突變，在繩套轉折處流量出現跌落式下降。同時由于河道槽蓄作用的影響，水位并未隨流量一起快速下降，而是如圖3中時段①③所示，呈緩慢退水趨勢。

圖3 “20·8”洪水寸灘站水位受銅鑼峽壅水頂托影響

4.1.4 峰前削減，峰時退后

流量過程割線是預報作業時重要的參考因素，雖然不同場次、量級的流量割線不完全相同，但許多相同類型的洪水具有相似的特性。因此，在現行預報系統無法進行實時校正的情況下，可基于實時洪水具有和歷史洪水一樣的割線相似性規律，開展洪水預報。由圖4可知，長江第4，5號洪水過程，寸灘站洪水漲水面流量合成均偏高，隨著流量上漲，兩者逐漸接近，至洪峰前后轉為偏小，且洪水量級越大，洪峰時段削減量也越大。原因如下：①上游入流站流量坦化；②本次洪水量級大，達到20 a一遇水平，長江、嘉陵江洪水基本遭遇，且兩江水量相當（匯流比為0.6∶0.4），洪水在重慶朝天門匯合后，相互頂托，阻礙了洪水匯流，因此削減量明顯；同時由于匯合口大量壅水，也造成了寸灘站洪峰時間的退后和洪峰持續時間的延長。相反地，寸灘站洪峰出現在嘉陵江北碚（三）站洪峰過后，其退水速度和水量使流量合成偏小，但由于河道的槽蓄作用，寸灘站實際預報需取一定的折扣考慮，即流量上抬。

圖4 2020年8月寸灘流量合成及割線

4.1.5 洪峰水位、流量錯時出現

根據洪水波運動特性，在一次洪水過程中，最大特征值一般不在同一時刻出現，最大流量先于最高水位出現。“20·8”洪水寸灘站8月19日04：00出現最大流量，08：15出現最高水位，兩個特征值出現時間相差約4 h。

4.1.6 銅鑼峽壅水頂托

寸灘站下游8 km處的銅鑼峽，為峽谷型河道，河寬狹窄，對寸灘站高洪起到控制作用。洪水至此受到約束，泄流不暢，進而頂托寸灘站洪水位。根據《寸灘站相應流量報汛方案》，在不受銅鑼峽壅水頂托的影響時，寸灘站采用一條多年較為穩定的綜合H-Q關系線進行水位預報，此種情況下，洪水漲水面實際水位略低于報汛流量查詢水位，且水位差值趨于穩定；當洪水達到一定量級，銅鑼峽壅水影響寸灘水位，實際水位隨洪水的上漲逐漸高于報汛流量查詢水位，如圖3中時段②所示，T1時刻開始水位差逐漸加大；加之長江第4號、第5號洪水寸灘水位流量關系呈連續的逆時針繩套，且在洪峰時刻流量突變，故查得的水位偏低；兩者共同影響，使得洪峰T2時刻水位差值最大約為2.60 m。

4.2 河道流量演算

為分析長江上游“20·8”洪水預報效果，分析洪水預報的不同影響因素，檢驗預報模型、實時校正方法的適用性、合理性和有效性，本文采用寸灘站報汛流量進行河道流量演算。

4.2.1 合成流量法

寸灘站洪水以長江干流朱沱（三）站，支流綦江五岔和嘉陵江北碚（三）站為入流站，河段支流來水量大，干、支流洪水之間干擾影響顯著，因此采用合成流量法進行洪水演算。預報方法為：合成流量預報成果與區間降雨徑流過程q區疊加。計算公式如式（13），公式參數見表2，計算結果見圖5。

表2 寸灘站流量組成及洪水傳播時間

圖5 合成流量法、馬斯京根法演算“20·8”寸灘站流量過程

4.2.2 馬斯京根法

根據寸灘站干支流匯合的洪水特性，采用先合后演的馬斯京根法，將干、支流斷面朱沱（三）、北碚（三）站的流量迭加在一起，作為河段總入流，按無支流河段方法進行連續馬斯京根演算。計算方法見式（14）、式（15），其參數見表3，計算結果見圖5。

（1）以朱沱來水為主：

其中，Q上t-12=Q朱t-12+Q北t-5+Q五t-8

（2）以北碚來水為主：

其中，Q上t-9=Q朱t-9+Q北t-2+Q五t-5

表3 馬斯京根演算法推算寸灘站流量參數

由圖5和表4可以看出，合成流量法和馬斯京根法演算寸灘站“20·8”洪水，模擬的洪水過程均與實際洪水過程一致，效率系數分別達到0.912 9，0.873 5。但由于寸灘站洪水預報的復雜性，這兩種方法無法將前文分析的諸多影響因素考慮進來，模擬的洪峰前后均存在較大的偏差，洪峰流量相對誤差分別為14.88%，12.33%，絕對誤差分別較實際洪峰流量大11 100 m3/s和9 200 m3/s，不能夠滿足防汛搶險和調度支撐的需求，需采用相關技術進行實時校正，以提高預報精度。

4.3 實時洪水預報誤差修正

4.3.1 主客觀融合的綜合洪水預報法

在“20·8”洪水預報工作中，通過分析寸灘站洪水預報各影響因素，采用主客觀融合的綜合洪水預報法，在洪水演算模型的基礎上，根據洪水特性和預報經驗，對演算結果進行人工干預。即考慮長江、嘉陵江洪水組成，水位流量關系逆時針繩套現象，干支流洪峰附近相互頂托和銅鑼峽壅水頂托等因素，開展精細化滾動洪水預報，預報成果見圖6、圖7。預報結果顯示寸灘站流量過程效率系數達到0.989 5，洪峰流量相對誤差為0.54%，預報效果理想，為重慶市防汛搶險和長江上游水庫群聯合調度提供了有力的技術支撐。

圖6 綜合預報法預報“20·8”寸灘站流量過程

圖7 綜合預報法預報“20·8”寸灘站水位過程

4.3.2 誤差自回歸實時校正方法

結合長江上游和寸灘站實際情況，選擇模型預報+誤差自回歸實時校正的思路，建立AR（p）實時校正模型。合成流量演算法實時校正AR（3）模型：εt=0.245εt-1+0.601εt-2-0.38εt-3+ξt；馬斯京根演算法實 時 校 正 AR（3）模 型 ：εt=0.228εt-1+0.491εt-2-0.272εt-3+ξt。實時校正結果如圖8、圖9所示，可以看出：AR（p）模型能夠較好地對合成流量演算法、馬斯京根演算和洪水綜合預報法進行實時校正，校正結果與實際發生流量過程基本吻合，尤其是通過實時校正，洪峰前后時段較之前有較大提高。AR（p）模型實時校正效果詳見誤差修正效果評估。

圖8 合成流量法演算的“20·8”寸灘流量過程實時校正前后對比

4.3.3 誤差修正效果評估

采用效率系數和洪峰合格率作為誤差修正效果的評定指標。寸灘站不同洪水預報方法實時校正效果評定見表4。

圖9 馬斯京根法演算的“20·8”寸灘流量過程實時校正前后對比

表4 寸灘站不同洪水預報方法實時校正效果評定

由表4可以看出，3種洪水預報方法的結果均合格。在未進行實時校正前，合成流量法和馬斯京根法演算寸灘站“20·8”洪水過程效率系數分別為0.912 9，0.873 5，合成流量法略好于馬斯京根法；但合成流量法演算洪峰流量的相對誤差比馬斯京根法高2.55%。經過AR（p）模型實時校正后，合成流量法和馬斯京根法演算洪水過程效率系數分別提高了0.084 2和0.124 5，洪峰流量校正效果顯著，其相對誤差分別下降了13.83%和11.48%。綜合預報法考慮了洪水組成、繩套型水位流量關系、干支流相互影響和銅鑼峽壅水頂托等因素，并開展精細化滾動洪水預報，其預報效果明顯優于未校正前的前兩種演算結果，與校正后的兩種演算效果接近。但通過對綜合預報法預報的流量過程進行實時校正，效果并無明顯改善，洪峰流量相對誤差指標反而增加了0.25%。原因如下：①未校正前預報效果已經較高，改善空間有限；②由于水位流量關系呈繩套型，峰后流量跌落式下降，流量發生突變，AR（p）模型認為誤差之間是相關的，造成校正效果不明顯。

5 洪水預報預警

寸灘站作為長江上游重要控制站，流域集水面積大，地形差異大。金沙江、橫江、岷江、沱江、嘉陵江（含其支流涪江、渠江）等支流匯流時間長短不一，“20·8”洪水是由岷江、沱江、嘉陵江流域持續性暴雨形成，暴雨中心位于四川盆地，為寸灘站洪水預警預留了時間。同時，長江上游水庫群分布于上游干支流上，水庫群聯合調度根據水雨情變化實時調整方案，給洪水預警增加了一定的不確定性。

“20·8”洪水預報預警實踐模式，技術方面采用氣象水文耦合與實時洪水預報調度一體化技術，根據實時降雨、未來降雨和上下游水庫防洪調度情況，結合洪水漲率，對洪水發展趨勢進行滾動預測；實施方面采用多對象、多途徑的氣象、水情、防汛、調度多目標會商，以防汛專業工作人員和社會公眾對防汛需求為導向，分類推送預警信息，同時確保信息公開、暢通。該模式具有以下特點。

（1）趨勢預報與精準預報相結合。根據專業中期氣象預報，當時預計2020年8月15～17日岷江、沱江、涪江、嘉陵江流域將有一次大-暴雨天氣過程。13日結合未來降雨和前期水雨情，開展趨勢預報，提前7 d預判出寸灘站洪峰流量將超過長江第4號洪水；16日，四川盆地西部出現強降雨過程后，發布正式預報，提前4 d預報長江干流寸灘站19日上午將出現60 000 m3/s量級的洪峰流量。隨著長江上游流域降雨的逐日加強，以及溪洛渡、向家壩、亭子口、三峽等水庫實施聯合防洪調度，滾動開展發布精準洪水預報；在洪峰階段，運用漲率分析法進行洪水預警預報時機把控（見圖10），19日16：00提前15 h預測寸灘站將于20日上午出現洪峰流量75 000 m3/s，將超保證水位8～9 m，實際洪峰流量74 600 m3/s，洪峰水位191.62 m。

圖10 漲率分析法開展洪水預警預報時機把控（2020年8月）

（2）預警信息分類定向傳遞。通過視頻、電話、短信、傳真等多種途徑和方式，及時將洪水最新信息、水庫調度最新方案報告給長江水利委員會、重慶市防汛抗旱指揮部等相關部門。通過政府平臺、新聞媒體、網絡介質，面向防汛搶險工作人員和社會大眾，分別推送洪水預警信息，普及宣傳洪水避險常識。

高時效、高精度的洪水預報預警為重慶市應急轉移、防汛搶險以及長江水庫群聯合調度和全流域防汛工作提供了堅實的技術支撐。

6 結論與展望

6.1 結論

本文在無歷史洪水作參考的情況下，針對2020年長江上游寸灘站發生的歷史罕見特大洪水，采用合成流量演算法、馬斯京根連續演算法進行“20·8”洪水寸灘站流量模擬。結果顯示，兩種方法演算的洪水過程均與實際洪水過程一致，效率系數分別為0.912 9和0.873 5，合成流量法略好于馬斯京根法；但兩種方法無法考慮影響寸灘站洪水預報的多種影響因素，模擬的洪峰前后均存在較大偏差，絕對誤差分別較實際洪峰流量大11 100 m3/s和9 200 m3/s。采用模型預報+誤差自回歸實時校正的思路，建立了AR（p）實時校正模型，校正后合成流量法和馬斯京根法演算洪水過程效率系數分別提高了0.084 2和0.124 5，且洪峰流量校正效果顯著，其相對誤差分別下降了13.83%和11.48%。結合實際預報作業中所采用的綜合預報法和實際操作經驗，分析總結了“20·8”寸灘站洪水預報中長江、嘉陵江洪水組成，水位流量關系呈逆時針繩套現象，干支流洪峰附近相互頂托和銅鑼峽壅水頂托等主要影響因素，并總結了長江、嘉陵江洪水遭遇情況下的主客觀融合洪水預報經驗。實踐表明，綜合預報法在存在諸多不確定因素時的預報效果相對理想。

對本次洪水過程中洪水預警為防汛救災工作提供支撐的實踐模式進行了探索：①采用氣象水文耦合與實時洪水預報調度一體化技術，趨勢預報與精準預報相結合，開展滾動預報預測；②采用多對象、多途徑的氣象、水情、防汛、調度多目標會商，以防汛專業工作人員和社會公眾對防汛需求為導向，推送預警信息，確保信息及時、公開。該模式可為將來洪水預報預警和防汛救災工作起到一定的參考作用。

6.2 展望

實踐證明，長江上游“20·8”洪水雖然給川渝地區帶來了較大的防汛壓力，但是在水利部、長江水利委員會的科學指導、調度和各級防汛機構的協同努力下，成功應對了此次歷史罕見特大洪水。有力的應對得益于有效的洪水預報，長江上游控制站寸灘水文站精準的洪水預報預警為重慶市實現“零傷亡”目標、長江上游水庫群聯合調度和全流域防汛工作提供了重要的支撐；但同時也暴露出部分短板，未來可以從以下方面進一步完善提高。

（1）加強和完善流域內洪水實時預報方法的研究，特別是將氣象與水文耦合，開展流域洪水實時洪水預報。事實上，隨著氣象預報技術的進步，部分地區或流域已實現了網格化定量降雨預報。如何將此降雨預報成果與洪水預報模型相結合，運用洪水實時校正方法，進一步提高預報精度，是未來洪水實時預報研究和實踐的方向。

（2）向早期洪水預報預警拓展，構建超前預警預報方案。結合流域匯流時間合理篩選預報因子，獲得足夠的預見期。之后隨著洪水過程的演進，雨洪信息不斷累積，采用滾動預報方式及時對超前預警進行更新，獲得越來越準確的洪水發展情勢預估，為防洪應急管理提供預警信息服務。

（3）預報調度一體化，發揮水工程（群）的綜合功能。根據水、雨、工情實況和暴雨、洪水預報，統籌全流域防洪、協調局部優先等級，設計最優化的防洪調度方案，科學、合理、精細地實現水工程（群）的調度控制，調節流域干支流洪水，提高流域整體防洪能力。

（4）提升水文信息化，保障預報預警。隨著先進專業技術和現代信息技術的快速發展，多源信息融合、數據同化、人工智能、大數據、集合預報、分布式模擬等技術取得了實質進步，未來這些技術應用到洪水預報業務中，將可大幅提升洪水預報精度和風險預警能力。

（5）洪水預報預警信息為社會公眾提供專業服務。隨著互聯網特別是移動互聯網的發展，社會公眾獲得信息、交換信息的方式發生巨變。借助互聯網技術為社會公眾提供專業服務是今后水文行業面向社會、服務社會的重要領域。平時注重對社會公眾普及洪水災害風險、洪水避險常識，使防汛宣傳工作大眾化、常態化；洪水期間，針對人們廣泛關注的洪水信息，以通俗易懂的形式，及時主動地公布釋疑、宣傳引導，可有效提高公眾的防汛減災和避險意識，提升人民生活的安全感、幸福感。