实时洪水预报根据实时的水文气象资料,采用流域水文模型或方法对未来洪水过程或特征做出预测预报。现代的实时洪水预报往往都与实时校正技术相结合,在进行预报时,不断根据最新信息校正或更新原有模型参数(结构)或预报结果,使预报值逐步逼近真值,符合客观实际。提高实时洪水预报精度的措施,除了及时获得准确可靠的实时水文气象信息外,还依赖于建立能确切描述降雨径流规律的洪水预报模型,以及有效的实时校正方法。 本文将流域水文模型与卡尔曼滤波进行耦合,构建实时洪水预报模型系统。在水文模型方面,分别采用一种考虑降雨空间分布的产流模型以及理论较为成熟的TOPMODEL。其中,考虑降雨空间分布的产流模型针对流域产流过程中,降雨空间分布不均的特征,根据降雨与入渗的空间联合概率分布,采用霍顿模式计算地表产流量及土壤入渗量;入渗水量补充土壤含水量后,基于蓄满产流模式,采用土壤水蓄水容量曲线计算地下径流。TOPMODEL则以地形空间变化为主要结构,用地形信息描述水流趋势,基于变动产流面积的概念,模拟地表或地下产流过程。采用滞时函数模拟坡面汇流过程,河道汇流则根据马斯京根矩阵方程计算,该法可以构造一个状态方程,联结整个预报系统,并为实时校正方法的引入提供了一个计算平台。实时校正方法采用正规卡尔曼滤波技术,并在线估计模型噪声与量测噪声,与汇流系统耦合,根据实时输入的水位或流量信息,实现汇流参数的不断更新,从而提高洪水预报精度。 将上述实时洪水预报模型系统应用于黄河支流洛河卢氏站以上流域,结果表明,本文采用的两种水文模型对所研究的半干旱半湿润地区的洪水预报具有较好的适应性;引入卡尔曼滤波进行实时校正后,预报精度有进一步的提高。