洪水預報是怎么實現的？

受近期強降雨影響，淮河干流王家壩站水位超過保證水位。圖為7月20日，洪水通過王家壩閘涌入蒙洼蓄洪區。新華社記者 黃博涵攝

1998年，我國只有3300個報汛站，現在發展到超過12萬個，現在借助水情信息交換系統，集齊12萬多個報汛站的信息只要10—15分鐘；采用氣象水文預報耦合、人機交互技術等方法，我國精度不斷提高，南方主要江河預報準確度能達到90%。

6月以來，我國南方地區暴雨洪水集中頻繁發生，部分地區洪澇災害嚴重。針對一場在途的洪水，盡早預判其過境的時間和峰值，對提早部署制定防御方案無疑有著重要意義。

“7月2日和17日，長江先后發生了今年第1號和第2號洪水，我們提前兩天就做出了洪峰精準預報。7月17日，太湖發生超標洪水，我們提前5天做出了太湖可能發生超標洪水的預判，提前2天做出了水位精準預報。”水利部水文水資源監測預報中心副主任劉志雨在接受科技日報記者采訪時介紹，今年以來，截至7月22日，全國水文部門共發布1034條河流1579個斷面作業預報20.7萬多站次，為主動防御洪水提供有力支撐。

那么，洪水預報是怎么實現的?如何通過相關模型對降雨到洪水形成的過程進行模擬和推演?科技日報記者就此進行了采訪。

模擬洪水形成過程

由暴雨引起的江河水量迅速增加并伴隨水位急劇上升的現象被稱為暴雨洪水。我國河流的主要洪水大都是暴雨洪水，多發生在夏、秋季節，南方一些地區春季也可能發生。

“科研人員通過建立洪水預報系統，模擬從降雨到洪水形成的過程，進而對洪水的發展趨勢進行預測預報。”中國水利水電科學研究院減災中心教授級高工張大偉說：“天上下多少雨，降雨在地面如何形成徑流，徑流形成后在坡面和溝道如何運動等，都是洪水預報中需要考慮的因素。”

“降雨落到地面，首先是垂直方向運動，扣除蒸發、填洼等損失，若超過土壤下滲能力，在地面就形成超滲徑流。下滲入土壤的水，在土壤中運動，繼續滲入地下。土壤水蓄滿后，多余部分的水在地面形成蓄滿徑流。所有地面徑流沿著一定坡度和土壤水、地下水匯入河網，這就是流域降雨徑流的大致過程。”劉志雨說。

在流域各處所形成的地面徑流，都依其遠近先后匯集于河道的觀測斷面處。當近處的地面徑流到達該斷面時，河水流量開始增加，水位相應上漲，這就是洪水起漲之時。隨著流域遠處的地表徑流陸續流入河道，使流量和水位繼續增長，大部分高強度的地表徑流匯集到河流的觀測斷面時，洪水流量増至最大值。

據了解，降雨扣除損失成為凈雨的過程稱為產流過程;凈雨沿坡面匯入河網，然后經河網匯集到流域出口斷面，這一過程稱為流域匯流過程。

結合流域內的降雨數據，水情預報人員可以進行流域產匯流情況預報。然后結合產流計算和匯流計算，進行流域內的降雨徑流計算，一般有兩種常用方法。一種是采用降雨徑流相關圖計算凈雨，隨后再采用單位線等匯流方法計算流域出口斷面的徑流過程。另一種常用的方法是采用一些完整的水文概念性模型來進行計算，例如常用的有新安江模型、陜北模型等，需要輸入的數據主要是降雨數據和前期的土壤含水量數據等。

降雨徑流從支流匯入干流后的情況，需要通過河段洪水預報來進行推演和預測。“這一階段常用的方法有相應水位(流量)法和馬斯京根法，輸入數據為上游斷面的水位(流量)過程數據。”張大偉介紹。另外，采用水動力模型也可以對洪水演進過程進行計算，但水動力模型需要有非常詳細的河道地形數據，對于資料不全的地區這種方法就不能發揮作用。

實時校正提高預報精度

洪水預報模型基本都是先確定好相關參數，然后結合觀測到的歷史水文資料，對洪水進行預報，這樣的預報方案在實時預報時，會不可避免地產生一定誤差。

在分析出現誤差的原因時，張大偉認為，流域水文系統是一個非常復雜的巨系統，而預報所用的模型或方法通常都采用了一系列的假設，對真實世界情況進行了概化處理;雨量站點監測數據或其他途徑獲取的降雨數據并不能完全反映真實的降雨時空分布;流域中存在的許多小型水利工程的調度或下墊面出現大的變化后，可能無法及時在模型中反映。

“為了進一步提高預報精度，預報人員通常利用雨水情報汛和水文應急監測信息，對洪水預報進行實時校正，以盡可能地提高預報精度。”劉志雨舉例說，目前在華北山前平原區布設了170多個應急監測點，可根據上游監測信息，滾動修正預報，提高下游河道預報精度。在漳河、滹沱河的應用結果表明，這種“以測補報”的技術手段可將洪水預報準確度平均提高10%左右。

事實上，提高洪水預報精度，延長預見期，一直是水文預報人員追求的方向。近年來，水利部采取了有力措施推動水文測報科技發展。劉志雨介紹，1998年，我國只有3300個報汛站，現在發展到超過12萬個;1998年采用電報傳送方式，集齊3300個報汛站的信息需要兩個小時，而現在借助水情信息交換系統，集齊12萬多個報汛站的信息只要10—15分鐘;采用氣象水文預報耦合、人機交互技術等方法，我國洪水預報精度不斷提高，南方主要江河預報準確度能達到90%。

劉志雨說，目前多源信息融合、數據同化、集合預報、人工智能、大數據、分布式模擬等技術有了長足的發展，未來將進一步應用到洪水預報業務中，提升洪水影響預報和風險預警能力，為水旱災害防御提供強有力的支撐。

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