多尺度水文水資源預報預測預警體系構建和應用分析

摘 要：隨著全球氣候變化和人類活動的不斷加劇，水文水資源的預報預測預警成為水資源管理和災害防治的關鍵環節。概述了多尺度水文水資源預報預測預警體系的必要性，詳細介紹了該體系的構建理論基礎、關鍵技術和方法。在此基礎上，探討了該體系在洪水預報、干旱監測、生態保護等領域的具體應用，為我國水文水資源科學管理和防災減災能力現代化提供參考。

關鍵詞：多尺度；水文水資源；預測預警體系

中圖分類號：P338 文獻標志碼：B 文章編號：2095–3305（2024）07–0-03

在全球氣候變化和人類活動的影響下，水文水資源的時空分布發生了顯著變化。而水資源的合理管理和利用是全球可持續發展的關鍵。由于水資源系統的復雜性和多變性，傳統的單尺度水文預測方法已難以滿足現代社會對水資源管理的高精度和全面性要求。因此，構建一個多尺度信息的水文水資源預報預測預警體系顯得尤為重要[1]。通過將多種分辨率的數據信息、先進的預測模型與實時監控預警機制相結合，以滿足不同層次、不同區域對水資源預報精度和時效性的多元化需求。在提高我國水文水資源管理水平的同時，提高其在復雜環境條件下的決策支持能力和風險防控水平[2]。

1 多尺度水文水資源預報預測預警體系構建的必要性

地表水文過程在不同空間尺度上具有顯著的復雜性和異質性，如流域、河段、城市區域等。單一尺度模型往往無法全面反映這種差異，而多尺度預報體系能夠捕捉從微觀到宏觀的不同特征，從而提供更為精細和準確的預報結果；水文現象的時間尺度廣泛，包括短時降雨、小時至幾天的徑流響應，以及長期的氣候趨勢變化。多尺度預報體系能夠結合短期、中期及長期預報模型，滿足不同決策階段對信息時效性的需求；對于洪水、干旱等極端水文事件，需要在多個時間和空間尺度上進行綜合分析和預警，以便提前發現風險，及時采取措施，有效減少災害損失；在水資源管理中，無論是水資源供需平衡分析，還是跨區域調水、水庫蓄泄決策等，都需要依據不同尺度下的水文水資源狀況進行科學、合理的調配[3]。多尺度預報體系可為管理者提供不同層次的決策支持信息；國家和地方層面的水資源政策制定、基礎設施建設規劃、公共服務和社會經濟發展戰略都離不開精準的水文水資源預報數據。

2 多尺度水文水資源預報預測預警體系構建的理論基礎

在水文學中，多尺度主要體現在空間尺度和時間尺度2個維度。

空間尺度包括微觀尺度、中觀尺度和大尺度。其中，微觀尺度，關注于小流域或局部區域的水文循環，如土壤水分運動等；中觀尺度，研究較大流域內的水文過程及其相互作用，涉及地形地貌、水資源分布等問題；大尺度，探討跨地區甚至全球范圍內的水文循環、氣候變化影響下的水資源演變規律。

時間尺度包括短期尺度、中長期尺度和長期尺度。其中，短期尺度，包括小時、日、周等時段的降雨預測、洪水預警等實時預報，通常用于防洪減災和水資源調度管理；中長期尺度，覆蓋季節至數年的時間段，主要應用于干旱監測、水資源供需分析、水庫運行策略等方面；長期尺度，研究數十年乃至百年以上的水文周期和趨勢變化，對于評估氣候變化背景下水資源的可持續性和適應性至關重要。

多尺度分析方法有助于揭示水文現象的內在復雜性和非線性特性，從而提升預報預警的準確性，為水資源管理和災害防御提供有力支撐[4]。

3 預測預警體系構建的關鍵技術和方法

3.1 數據同化技術

數據同化技術利用統計學和優化理論，通過建立數學模型描述觀測數據與模型狀態之間的關系，并對模型內部狀態進行更新或校正，使得模型輸出更貼近實際狀態。數據同化過程包括數據預處理、同化算法、狀態更新和動態循環。數據預處理：需要收集不同來源（如氣象站、遙感衛星、地面監測網絡等）的數據，并對其進行質量控制、時空匹配及格式轉換；同化算法：應用數據同化算法（如擴展卡爾曼濾波、集合卡爾曼濾波、四維變分法等），將觀測數據的信息融入模型預報，從而修正模型的參數或狀態變量；狀態更新：根據同化算法計算出的狀態估計值，更新模型中的土壤濕度、地下水位、徑流等關鍵水文狀態參數，形成更準確的流域水文狀況模擬；動態循環：隨著新的觀測數據不斷輸入，數據同化過程是一個持續的動態循環過程，每次迭代都試圖進一步縮小模型預測與實際情況的差距[5]。

3.2 遙感與GIS技術

遙感衛星能夠提供大面積的地表覆蓋信息，包括降水分布、地表溫度、植被狀況、土壤濕度、冰川雪蓋變化等重要參數，這些參數對理解和模擬水循環過程至關重要。通過連續觀測，可以實時追蹤降雨、蒸發、徑流等水文變量的變化，這對于短期和突發性水文事件（如洪水、干旱）的預報預警尤其重要。

GIS系統能夠對空間化的水文數據進行高效管理和綜合分析，如流域劃分、地形地貌特征提取、土地利用分類等，這些都是構建精細化水文模型的基礎。GIS的圖形化功能可以直觀展示水文要素的空間分布和時間演變，有利于決策者快速理解并提出應對措施。結合時間和空間維度，GIS可用于建立動態時空模型，用于模擬不同季節、不同氣候條件下的水文過程，支持多尺度預報。

3.3 高性能計算與大數據分析技術

高性能計算通過超級計算機或集群系統提供強大的運算能力，能夠支持分布式水文模型的并行計算，快速模擬復雜的水循環過程。尤其是對多尺度、高分辨率的流域模擬，以及長時間序列的氣候變化情景預測等，需要處理大量計算密集型任務時，高性能計算技術是必不可少的。借助高性能計算，可以加快水文模型的計算速度，從而更迅速生成預警信息，為災害防范、水資源調度等決策提供數據支持。

大數據分析技術被用于收集、整理和挖掘不同來源、不同類型（如氣象、遙感、監測站數據等）的水文相關大數據，這些數據經過清洗、標準化、融合后，為構建準確且精細的水文模型提供了豐富而全面的數據支撐。應用機器學習和人工智能算法對大數據進行深度分析，識別水文規律、趨勢和極端事件的潛在觸發條件，調整水文模型參數，并提高預報模型的精度和可靠性[6]。

3.4 極端事件分析方法

峰值超越法，基于極端事件的定義，通過確定一個閾值，收集并分析超過該閾值的所有觀測數據，進而估算極值分布和重現期；廣義極值分布，是一種常用的統計模型，用于描述極端事件的最大或最小值的概率分布特性，可以用于估計未來可能發生的極端水文事件的概率。運用ARIMA、狀態空間模型等時序分析方法，對歷史水文數據進行趨勢和周期性分析，以確定適應不同氣候條件下的動態閾值，及時捕捉極端事件的發生[7]。通過構建考慮地形地貌、土壤類型、植被覆蓋等因素影響的分布式水文模型，模擬極端降水如何轉化為徑流過程，預測可能出現的極端洪水事件。開發適用于實時數據流的復雜系統監測算法，如自回歸滑動窗口、奇異值分解等，以快速識別可能導致極端事件的前期征兆，提前發出預警。

4 預測預警體系構建

4.1 系統架構設計

系統架構通常包括多個層次和模塊。（1）數據采集與預處理層，通過各種傳感器、遙感衛星、氣象站等設備實時收集各種基礎氣象數據，并對原始數據進行清洗、去噪、填補缺失值等預處理工作。（2）模型計算與分析層，基于GIS平臺構建分布式水文模型，模擬不同地理單元上的水循環過程，結合氣象模式，模擬大氣降水如何轉化為地表徑流及地下水補給的過程，運用統計學方法和機器學習算法，分析極端事件特征和重復出現規律。（3）預報預測層，基于實時觀測數據和短臨氣候預報信息，進行未來數小時至數日內的洪水、干旱等水文過程預報。利用氣候模式輸出結果驅動水文模型，進行月、季乃至年際的水資源供需平衡和水情趨勢預測。（4）預警決策支持層，根據預報結果進行風險等級劃分，評估災害可能造成的損失和社會影響。建立分級預警機制，根據風險程度及時發布預警信號，并通過短信、App、廣播等渠道向相關部門和社會公眾傳達，集成應急措施與預案，當預警發出時能迅速啟動并指導實際操作。

4.2 數據采集與處理流程

數據采集，從國家氣象部門、衛星遙感數據等渠道獲取實時及歷史的各種氣象參數，收集各水文站點的實時觀測數據。收集包括地形地貌、土地利用類型、植被覆蓋度、土壤類型等GIS數據，用于構建分布式水文模型；數據預處理，檢查原始數據，剔除異常值或錯誤記錄，確保數據質量可靠。將不同來源、不同時段的數據整合到統一的空間和時間坐標系中，通過內插方法填補空白區域或缺失時段的數據；數據集成與同化，綜合分析各種來源的水文、氣象、地理和社會經濟數據，形成多維度、多層次的數據集。應用卡爾曼濾波、四維變分法等數據同化技術，將實時觀測數據與模型模擬結果相結合，校正模型狀態，提高預報精度；數據存儲與管理，建立結構化的數據庫系統，實現數據的安全存儲、高效檢索及更新維護。記錄每個數據集的來源、格式、時間范圍、精度等相關元信息，便于后期數據分析和解釋。

4.3 預警機制設計與實施

根據歷史水文數據、災害損失情況及社會經濟影響等因素，為不同類型的水文事件確定科學、合理的預警閾值。預警閾值可能根據空間尺度和時間尺度的不同而變化，如對于流域內不同的地理位置和季節性特征，需要設置不同的預警級別；設計由低到高不同級別的預警信號，分別對應不同等級的風險程度和緊急響應要求。每個預警級別應明確對應的水文指標和發生概率；建立健全預警信息生成、審核、發布和反饋機制，確保預警信息的及時、準確和有效傳播。應用現代通信技術（如短信、App、網絡平臺等）將預警信息快速傳遞給相關部門、決策者和社會公眾；對照預警級別，預先制訂詳細的應急響應預案，包括人員疏散、物資調配、工程調度、生態修復等措施；在預警信息發布后，繼續通過實時監測系統對水文狀況進行追蹤，評估預警效果，并根據實際情況適時調整預警級別或解除預警。

5 預測預警體系的應用

5.1 洪水預報

應用地面雨量計、氣象雷達、衛星遙感等技術實時監測降雨情況。通過流量監測站和水位計等設備收集河流、湖泊和水庫的水位及流速數據；將收集到的降水數據輸入洪水模型，如流域水文模型，進行洪水模擬。模型模擬可以提供河流流量、洪水演進和可能泛濫區域的預測信息；根據模型預測結果和設定的預警閾值，及時發布洪水預警信息[8]。預警信息包括可能受影響的區域、預計洪水到達時間、洪水深度和建議的疏散路線等；結合地理信息系統（GIS）進行洪水風險評估，分析不同區域的洪水脆弱性和潛在影響。評估結果有助于決策者優化資源分配，制訂緊急應對措施；根據洪水預報和風險評估結果，實施應急響應措施，例如啟動應急響應、疏散低洼地區居民、關閉重要設施等。對水庫、河堤等水利工程進行調度，例如提前泄洪、加固堤防等，以減輕洪水可能造成的影響；洪水事件發生后，持續跟蹤洪水發展情況，更新預報和預警信息。進行災后評估，分析洪水造成的影響，為未來的防洪減災工作提供經驗。

5.2 干旱監測

采用降水、蒸發、土壤濕度、地下水位、河流流量等水文氣象指標構建干旱指數（如SPI、PDSI等），反映干旱的強度、持續時間和范圍。結合遙感技術監測地表植被狀態、土壤濕度變化，以及湖泊、水庫等水體面積變化，間接推斷干旱的發展程度；利用GIS地理信息系統平臺，實現干旱信息的空間可視化，揭示干旱演變的空間分布特征及其動態遷移過程。針對不同時間尺度，分析歷史干旱事件的發生規律，預測未來可能出現的干旱發展趨勢；應用分布式水文模型、生態水文模型等工具，模擬干旱條件下水量平衡、蒸散發過程和生態系統響應，提高干旱預測的精度[9]。將氣候模式輸出與水文模型相結合，研究氣候變化背景下的極端干旱事件，并進行中長期干旱預測。構建集監測、預警、評估和決策于一體的干旱監測預警信息系統，為各級政府部門提供科學的抗旱減災決策依據。實現與水利、農業、氣象等部門的信息共享和聯動機制，提升干旱應對的協同性和有效性。

5.3 生態保護領域

利用多尺度模型預測不同季節、不同氣候條件下的徑流變化，科學計算河流的最小生態流量需求，確保在滿足人類用水和防洪要求的同時，保證生態系統對水流的需求。對于濕地保護區、魚類洄游通道等重要生態區域，通過精細化的水文模擬，提前制訂合理的水量調度方案，維持水生生物多樣性及生態環境健康；預測并預警水源地或流域內的潛在污染事件，如通過實時監測降雨量、地下水位及污染物濃度的變化，及時采取措施防止污染物擴散，保護飲用水源安全。分析不同土地利用類型和人類活動對水質的影響，為水資源保護規劃提供決策支持。結合全球氣候模式和水文模型，預測未來氣候變化下水資源供需形勢，為生態保護提供長期戰略規劃依據；以多尺度水文模型為核心，建立覆蓋整個流域的生態水文信息平臺，集成環境、社會、經濟等數據資源，實現跨部門、跨領域的協同管理和決策[10]。

6 結束語

通過多尺度水文水資源預報預測預警體系的構建和應用，能夠實現對水文水資源的全面、精準和及時監測、預報和預警。隨著人工智能、大數據、物聯網等技術的不斷涌現和應用，多尺度水文水資源預報預測預警體系將迎來更多的發展機遇。通過持續的技術創新和體系優化，可以進一步提高預報預測的精度和時效性，為水資源管理、防洪減災和生態保護等領域提供更加全面、精準和高效的技術支持。

參考文獻

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