TIGGE降雨集合数据驱动下径流预报技术研究

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在全世界范围内,受气候环境、流域自然地理特点等因素影响,汛期的强降雨经常引发洪水,造成很大的人身威胁及财产损失,水文预报因此应运而生,及时准确的预报能够减轻甚至是避免灾害带来的损失。本文针对水库的入库径流预报展开研究,入库径流预报对于水库的下游地区的防汛抢险、库区水资源合理利用以及水库的调度运营管理意义重大。本文以HEC-HMS水文模型为基础,结合TIGGE降雨预报数据,构建了青狮潭水库的入库径流预报模型,通过实测资料检验,发现本次研究成果基本满足水库入库径流预报。主要研究内容和结论如下:  (1)研究了HEC-HMS水文模型,对该水文模型的参数进行了敏感性分析,找出了高敏感性和低敏感性的参数,并以此为参考,对模型的参数进行了率定,最后通过分析HEC-HMS水文模型模拟结果,发现HEC-HMS水文模型在青狮潭流域对场次洪水有较好的模拟效果,对该地区的适应性较好,该模型模拟精度较高,可用于实际的水库入库径流预报。  (2)从ECMWF欧洲中心得到的TIGGE数据,提取了TIGGE降雨产品中适合于本次研究的美国国家环境预报中心(NCEP)预报间隔为6小时,预报期为24小时的降雨预报数据。降雨预报数据通过WRF模型进行动力降尺度处理成能够用于HEC-HMS水文模型的雨量数据,检验发现处理后的雨量数据的TS评分和BS评分都在合理范围之内,但对大雨及暴雨的预报精度不及中雨和小雨。  (3)径流预报时对降雨预报数据进行了修正,采用了基于预报样本中百分位数的修正方法对预报降雨的概率分布进行修正,修正后的降雨预报数据再用于径流预报,预报结果较修正前有了明显的改善,纳什系数得到了较大幅度的提高,径流过程更贴合实际径流过程,大部分预报能够正确的预报出未来24小时的径流过程,TIGGE数据修正后可用性良好。但在大雨及暴雨导致的入库洪水预报准确性上还有一定提升空间。
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