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水是生命之源、生产之要、生态之基。我国存在着水多、水少、水脏、水浑的问题。随着全球气候变暖和人类活动的加剧,洪灾的发生越来越频繁。据统计2016年间全球自然灾害和人为灾难造成的经济损失高达1750亿美元,洪水、地震和恶劣气候是三大最主要的灾害因素,所导致的经济损失占总损失的70%。目前,我国虽然已经建成七大江河干支流近1000套洪水预报方案,但是预报精度在湿润地区只能达到80%以上,在干旱地区精度则更低,预报的预见期一般也只有为12小时到3天。数值天气预报的预见期一般能够达到1-15天,甚至更长,这对于提高洪水预报精度以及延长洪水的预见期很有帮助。本文利用欧洲中期天气预报中心(European Center for Medium-range Weather Forecast,ECMWF)的定量降水预报(Quantitative Precipitation Forecasts,QPFs)驱动分布式水文-土壤-植被模型(Distributed Hydrology Soil Vegetation Model,DHSVM)对位于我国东部浙江省境内金华江流域进行洪水预报。本文主要内容和取得的成果如下:(1)对ECMWF的定量降水预报(QPFs)进行确定性和概率性特征进行评估,结果表明ECMWF降水适用于到金华江流域。TS评分在6天内均维持在0.5这一较高水平,显示出了较高的命中率。偏差Bias显示,不存在漏报的情况,空报(误报)情况较为普遍。(2)对DHSVM模型中的参数进行敏感性分析,敏感性分析分为两步:第一步采用ANOVA(Analysis ofVariance)对模型参数进行初步分析;第二步采用Sobol’法对第一步得到的结果进行深入的敏感性分析,最终确定最敏感的8个参数。然后采用基于ε网格的带精英策略的非支配排序遗传算法(ε-NSGAⅡ)对DHSVM模型进行自动率定。结果显示率定期整个流量过程线的纳什效率系数为0.6,采用超定量法(Peaks over Threshold,POT)提取洪峰的纳什效率系数为0.84。验证期整个流量过程线的纳什效率系数为0.67,POT提取洪峰的纳什效率系数为 0.90。(3)将ECMWF的51个成员定量降水预报进行等权重集合平均,驱动DHSVM模型进行洪水预报,得到1-15天的预报图。通过确定性系数(DC)、皮尔逊相关系数(PCC)、相对平均差(RME)、均方根差(RMSE)来对洪水预报的结果进行定量评价,通过超定量法(POT)提取的31个洪峰进行分析。ECMWF降水能够延长金华江流域洪水预见期,但对洪峰的预报效果欠佳。(4)采用广义线性模型(GLM)法和QM(Quantile Mapping)法两种集合预报前处理方法对ECMWF定量降水预报预见期为2天(48小时)的数据进行处理,利用DHSVM模型进行场次洪水预报。结果显示,在16场典型的洪水中,GLM法处理的洪峰预报合格率为37.5%,QM法处理的洪峰合格率为81.3%。这表明两种前处理方法均能改善洪水预报中的洪峰的预报效果,且QM法要优于GLM法。